简述FIFO、SJF、优先级调度算法、高响应比调度算法各自特点?

时间: 2023-10-25 21:08:29 浏览: 59
1. FIFO调度算法:先进先出(FIFO)调度算法是最简单的调度算法之一。它按照作业到达的先后次序进行调度。FIFO算法没有考虑作业的执行时间长短和作业的优先级,因此可能会导致短作业等待时间过长的问题。在一些繁忙的系统中,可能会出现长作业一直占用CPU的情况。 2. SJF调度算法:短作业优先(SJF)调度算法是一种按照作业执行时间长短进行调度的算法。它优先选择执行时间短的作业,从而减少平均等待时间。但是,由于需要知道每个作业的执行时间,因此实际应用中较为困难。 3. 优先级调度算法:优先级调度算法是一种按照作业优先级进行调度的算法。它允许用户为每个作业设置不同的优先级,同时根据优先级来决定作业的执行顺序。这种算法可以确保高优先级作业优先执行,但是可能会导致低优先级作业一直等待,从而产生“饥饿”问题。 4. 高响应比调度算法:高响应比调度算法是一种综合考虑作业等待时间和作业执行时间的调度算法。它采用响应比(R)来衡量作业的优先级,R值越大,优先级越高。响应比(R)由作业的等待时间和作业的执行时间之比决定,它可以保证执行时间长的作业不会一直占用CPU资源,同时也能保证执行时间短的作业能够得到及时执行。
相关问题

linux实现SJF算法和优先级算法

Linux实现了SJF(短作业优先)算法和优先级调度算法。在Linux中,SJF算法通过将进程的运行时间作为优先级来进行调度,运行时间越短的进程优先级越高。而优先级调度算法则根据进程的优先级来进行调度,优先级高的进程先执行。 要在Linux中实现SJF算法和优先级算法,可以使用调度策略SCHED_SHORT、SCHED_FIFO和SCHED_RR。SCHED_SHORT是SJF算法的实现方式,它使用进程的运行时间作为优先级进行调度。而SCHED_FIFO和SCHED_RR则是优先级调度算法的实现方式,它们根据进程的优先级来进行调度。

FIFO算法,优先数调度算法,时间片轮转调度算法

FIFO算法(先进先出算法)是一种简单的调度算法,它按照作业提交的先后顺序进行调度。当一个进程完成后,才会调度下一个进程。 优先数调度算法是按照进程的优先级进行调度的算法。每个进程有一个优先级数,优先数越大的进程被调度的机会越高。如果多个进程的优先级相同,则按照FIFO算法进行调度。 时间片轮转调度算法是一种基于时间片的调度算法。每个进程被分配一个时间片,当时间片用完后,进程会被挂起,并且被放到队列的末尾等待下一轮调度。这种算法可以避免长时间运行的进程占用CPU资源,同时也可以提高系统响应速度。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

磁盘驱动调度算法的模拟

编程实现简单常用的磁盘驱动调度算法先来先服务(FIFO)、电梯调度算法、最短寻找时间优先算法、扫描(双向扫描)算法、单向扫描(循环扫描)算法等
recommend-type

操作系统实验三 进程调度算法实验

操作系统实验三:进程调度算法实验报告。加深对进程调度概念的理解,体验进程调度机制的功能,了解Linux系统中进程调度策略的使用方法。 练习进程调度算法的编程和调试技术。三种调度方法:  1,SCHED_OTHER 分时...
recommend-type

操作系统实现请求分页存储管理页面Optimal、FIFO、LRU调度算法论文

操作系统实现请求分页存储管理页面Optimal、FIFO、LRU调度算法论文
recommend-type

操作系统实验——存储管理(FIFO)算法实现

目的 存储管理的主要功能之一是合理地分配空间。请求页式管理是一种常用的虚拟存储管理技术。 本实验的目的是通过请求...模拟页式虚拟存储管理中硬件的地址转换和缺页中断,并用先进先出调度算法(FIFO)处理缺页中断。
recommend-type

进程调度算法实现[进程调度]

进程调度算法有FIFO,优先数调度算法,时间片轮转调度算法,分级调度算法,目前主要是考FIFO和优先数调度算法
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

list根据id查询pid 然后依次获取到所有的子节点数据

可以使用递归的方式来实现根据id查询pid并获取所有子节点数据。具体实现可以参考以下代码: ``` def get_children_nodes(nodes, parent_id): children = [] for node in nodes: if node['pid'] == parent_id: node['children'] = get_children_nodes(nodes, node['id']) children.append(node) return children # 测试数
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。