Linux多进程轨迹跟踪与统计实验指南

"本次实验旨在深入理解Linux下的多进程编程，以及如何跟踪和统计进程运行轨迹，以便评估和比较不同的调度算法。实验内容包括编写一个多进程样本程序，实现在Linux0.11内核上记录进程状态变化的日志，以及通过分析这些日志来计算性能指标。" 实验的核心知识点： 1. **多进程编程**：在Linux环境下，通过调用`fork()`函数创建子进程。`fork()`会创建一个与父进程几乎完全相同的副本，但拥有独立的内存空间和资源。子进程在创建后可能会经历就绪、运行、阻塞等状态。 2. **进程状态切换**：进程在其生命周期中会经历多种状态，包括就绪（Ready）、运行（Running）、阻塞/等待（Blocked）、新创建（New）和终止（Exit）。在特定事件（如I/O操作）触发下，进程会进行状态切换，这由操作系统内核管理。 3. **进程调度算法**：调度算法决定了哪个进程获取CPU的执行权。常见的调度算法有先来先服务（FCFS）、短作业优先（SJF）、时间片轮转等。实验要求对调度算法的量化评价，这需要收集进程的等待时间、完成时间（周转时间）和运行时间。 4. **日志文件**：在Linux0.11内核中，你需要实现一个机制来记录所有进程的运行轨迹，这通常涉及修改内核代码以在`/var/process.log`中记录进程状态变更及其发生时间。每个条目包含进程ID、状态变化和时间戳。 5. **性能统计**：通过分析日志文件，你可以统计每个进程的等待时间、完成时间和运行时间。这些数据可用于计算平均等待时间、平均完成时间和系统的吞吐量。这一步可能需要编写或使用已有的脚本（如`stat_log.py`）来处理日志数据。 6. **时间片调整**：通过改变调度算法中进程的时间片长度，观察这对性能统计数据的影响。这可以帮助理解不同时间片策略如何影响系统响应性和公平性。 7. **实验对比分析**：通过对比不同时间片设置下的性能数据，可以直观地理解调度策略如何影响进程的执行和系统整体效率。 这次实验不仅涵盖了基础的多进程编程，还涉及到操作系统原理的深入应用，包括进程调度、状态转换以及性能分析，对于理解和优化操作系统性能具有重要意义。通过实际操作，学生可以更直观地体验到这些理论概念在实际系统中的工作方式。