Linux 2.6.24内核调度器详解与笔记

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完全公平调度
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本文是一份关于Linux 2.6.24内核调度器的复习笔记，由Kevin.Liu于2012年10月20日至2012年10月27日整理。笔记旨在帮助读者回顾和理解调度器的工作原理，而非原创内容，主要依据Wolfgang Mauerer的《深入理解Linux内核架构》以及相关博客、网站和论文。笔记重点涵盖了以下几个方面： 1. 调度器功能结构: - 运行队列（RunQueue）：这是存储待调度进程的核心数据结构，每个CPU都有一个独立的运行队列。 - 核心调度器：包括主调度器和周期性调度器，主调度器负责选择下一个运行的进程，周期性调度器处理定时任务。 - 调度器类：组织和管理不同类型的调度策略，如实时进程和普通进程。 2. 进程排序与优先级: - 实时进程：这些进程有严格的优先级和执行时间限制，调度器会确保它们得到及时处理。 - 普通进程： - 模型建立：通过比较进程的优先级、执行时间片等参数，确定其在队列中的位置。 - 抽象模型总结：介绍了调度算法，如完全公平调度（CFS），它平衡了公平性和响应速度。 - 真实模型概述：解释了调度器如何在实际操作中根据这些模型进行进程调度。 3. 注意事项： - 笔记中的“队列”并非指抽象数据结构中的queue，而是指进程按照特定顺序排列的逻辑结构。 - 作者提醒读者可能存在谬误，鼓励读者质疑并指出错误，以避免误导他人。 - 文章允许自由转载，但要求在更新错误时同步更新，以防止错误传播。 通过这篇笔记，学习者可以深入了解Linux 2.6.24内核调度器的工作原理，特别是对于理解进程优先级控制和调度策略有极大帮助。同时，它也强调了理解和验证信息的重要性，鼓励读者在学习过程中保持批判性思维。

CFS调度器（3）-组调度.pdf

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现在的计算机基本都支持多用户登陆。如果一台计算机被两个用户A和B使用。假设用户A运行9个进程，用户B只运行1个进程。按照之前文章对CFS调度器的讲解，我们认为用户A获得90% CPU时间，用户B只获得10% CPU时间。随着用户A不停的增加运行进程，用户B可使用的CPU时间越来越少。这显然是不公平的。因此，我们引入组调度（Group Scheduling ）的概念。我们以用户组作为调度的单位，这样用户A和用户B各获得50% CPU时间。用户A中的每个进程分别获得5.5%（50%/9）CPU时间。而用户B的进程获取50% CPU时间。这也符合我们的预期。本篇文章讲解CFS组调度实现原理。

调度器章节笔记整理_修订版

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请免费下载修订版：https://download.csdn.net/download/JanneoEvans/12252112 本文只是为了方便今后复习整理的读书笔记，仅仅是将现有的知识用我自己的语言（和图画）进行重新表述，没有什么所谓的原创，都是参考他人的或者参考linux内核源码及文档。

自己动手写操作系统(含源代码).part2

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上篇基本上是第一版的修订，只是做了一个调整，那便是在兼顾 Windows和Linux两方面用户的基础上，默认在Linux下建立开发环境来编写我们的操作系统。至于这样做的原因，在本书第 2章有比较详细的说明。当然，开发环境...

在一般操作系统中必不可少的调度是____________。 A．高级调度 B． 中级调度 C．作业调度 D．进程调度

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D．进程调度。...而高级调度、中级调度、作业调度等都是进程调度的辅助调度，它们的目标是更好地管理系统资源、优化系统性能、提高系统的吞吐量和效率等。因此，选项A、B、C都不是必不可少的调度。

该函数如何在下一次调度前把任务设置为OS_RUN void OS_Start(void) { while (1) { for (Current_Task_Num = 0; Current_Task_Num < OS_TASK_SUM; Current_Task_Num++) { if (OS_Task[Current_Task_Num].RunFlag == OS_RUN) { OS_Task[Current_Task_Num].RunFlag = OS_SLEEP; // OS_TaskID= i; (*(OS_Task[Current_Task_Num].task))(); } } } }下一次调度

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要在下一次调度前将任务设置为`OS_RUN`状态，可以在任务代码中使用`OS_SetTaskState()`函数，将任务的`RunFlag`设置为`OS_RUN`。例如： ``` void Task1(void) { // 任务代码 // ... // 在任务结束前将自己设置...

该函数状态为OS_SLEEP 如何在下一轮调度把任务运行 void OS_Start(void) { while (1) { for (Current_Task_Num = 0; Current_Task_Num < OS_TASK_SUM; Current_Task_Num++) { if (OS_Task[Current_Task_Num].RunFlag == OS_RUN) { OS_Task[Current_Task_Num].RunFlag = OS_SLEEP; // OS_TaskID= i; (*(OS_Task[Current_Task_Num].task))(); } } } }

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因此，如果你想让某个任务在下一轮调度中被执行，你需要改变它的状态为 `OS_RUN`。具体来说，在函数中，你需要找到该任务的索引，然后将其状态从 `OS_SLEEP` 改变为 `OS_RUN`。这可以通过以下代码实现： ```c // ...

label_dispatch = tk.Label(input_window, text="调度台:") entry_dispatch = tk.Entry(input_window) 怎样将后面的输入框设置默认值

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# 创建一个 Label 控件，并设置其默认值为 "调度台:" label_dispatch = tk.Label(input_window, text="调度台:") label_dispatch.pack() # 创建一个 Entry 控件，并将其默认值设置为 "默认值" default_value = tk....

class Process: def __init__(self, pid, arrival_time, burst_time): self.pid = pid self.arrival_time = arrival_time self.burst_time = burst_time self.waiting_time = 0 self.turnaround_time = 0 self.response_ratio = 0 self.start_time = 0 self.complete_time = 0 def hrrn(processes): n = len(processes) current_time = 0 completed_processes = [] while len(completed_processes) < n: # 计算每个进程的响应比 for p in processes: if p not in completed_processes: waiting_time = current_time - p.arrival_time p.response_ratio = 1 + waiting_time / p.burst_time # 选择响应比最大的进程执行 selected_process = max(processes, key=lambda x: x.response_ratio) selected_process.start_time = current_time selected_process.complete_time = current_time + selected_process.burst_time selected_process.turnaround_time = selected_process.complete_time - selected_process.arrival_time current_time = selected_process.complete_time completed_processes.append(selected_process) return completed_processes # 创建进程列表 processes = [ Process(1, 0, 10), Process(2, 1, 5), Process(3, 2, 8), Process(4, 3, 6), ] # 运行调度算法 completed_processes = hrrn(processes) # 输出结果 total_wait_time = sum([p.waiting_time for p in completed_processes]) total_turnaround_time = sum([p.turnaround_time for p in completed_processes]) total_weighted_turnaround_time = sum([p.turnaround_time / p.burst_time for p in completed_processes]) for p in completed_processes: print( f"Process {p.pid}：到达时间 {p.arrival_time}，所需执行时间{p.burst_time}，开始时间{p.start_time}，结束时间 {p.complete_time}，周转时间 {p.turnaround_time}，带权周转时间 {p.turnaround_time / p.burst_time:.2f}") print(f"平均周转时间：{total_turnaround_time / len(completed_processes):.2f}") print(f"平均带权周转时间：{total_weighted_turnaround_time / len(completed_processes):.2f}") 解释这段代码的设计思路

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这段代码实现的是一个 HRRN（Highest Response Ratio Next，最高响应比优先）进程调度算法。它的设计思路如下： 1. 首先，定义了一个 Process 类，表示一个进程。每个进程具有进程 ID、到达时间、执行时间、等待...

torch.optim.lr_scheduler.StepLR怎么使用

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torch.optim.lr_scheduler.StepLR 是 PyTorch 中的一个学习率调度器，它将学习率按照给定的步长下降。使用该调度器可以让模型在训练过程中逐渐降低学习率，以便更好地收敛到最优解。 下面是使用 torch.optim.lr_...

def get_data(train_df): train_df = train_df[['user_id', 'behavior_type']] train_df=pd.pivot_table(train_df,index=['user_id'],columns=['behavior_type'],aggfunc={'behavior_type':'count'}) train_df.fillna(0,inplace=True) train_df=train_df.reset_index(drop=True) train_df.columns=train_df.columns.droplevel(0) x_train=train_df.iloc[:,:3] y_train=train_df.iloc[:,-1] type=torch.float32 x_train=torch.tensor(x_train.values,dtype=type) y_train=torch.tensor(y_train.values,dtype=type) print(x_train) print(y_train) return x_train ,y_train x_train,y_train=get_data(train_df) x_test,y_test=get_data(test_df) print(x_test) #创建模型 class Order_pre(nn.Module): def __init__(self): super(Order_pre, self).__init__() self.ln1=nn.LayerNorm(3) self.fc1=nn.Linear(3,6) self.fc2 = nn.Linear(6, 12) self.fc3 = nn.Linear(12, 24) self.dropout=nn.Dropout(0.5) self.fc4 = nn.Linear(24, 48) self.fc5 = nn.Linear(48, 96) self.fc6 = nn.Linear(96, 1) def forward(self,x): x=self.ln1(x) x=self.fc1(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc2(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = self.dropout(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc4(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc5(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc6(x) return x #定义模型、损失函数和优化器 model=Order_pre() loss_fn=nn.MSELoss() optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.05) #开始跑数据 for epoch in range(1,50): #预测值 y_pred=model(x_train) #损失值 loss=loss_fn(y_pred,y_train) #反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print('epoch',epoch,'loss',loss) # 开始预测y值 y_test_pred=model(x_test) y_test_pred=y_test_pred.detach().numpy() y_test=y_test.detach().numpy() y_test_pred=pd.DataFrame(y_test_pred) y_test=pd.DataFrame(y_test) dfy=pd.concat([y_test,y_test_pred],axis=1) print(dfy) dfy.to_csv('resulty.csv') 如果我想要使用学习率调度器应该怎么操作

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如果您想使用学习率调度器，可以先创建一个学习率调度器对象，例如StepLR或ReduceLROnPlateau，然后在每个epoch或一定的步骤之后，通过调用学习率调度器对象的step方法来更新优化器的学习率。例如，对于StepLR，可以...