模拟进程管理与调度系统的设计与实现

版权申诉
0 下载量 31 浏览量 更新于2024-10-08 收藏 10KB RAR 举报
资源摘要信息:"进程管理与调度的模拟" 在现代操作系统中,进程管理与调度是其核心功能之一。为了更深入地理解这一概念,我们将首先了解进程的概念,随后探讨进程管理以及调度策略,并通过一个模拟系统来具体分析PCB结构体、链队列类和OS类的作用与关系。 1. 进程概念 进程是程序的一次执行过程,是系统进行资源分配和调度的基本单位。它包括了代码、数据和进程控制块(PCB)。PCB包含了进程状态、程序计数器、寄存器集合以及内存管理信息等多个方面。进程状态一般分为:创建、就绪、运行、阻塞和终止五种。 2. 进程管理 进程管理涉及创建、终止、阻塞、唤醒、调度等操作。在给定的模拟系统中,操作系统启动后会在系统内创建PCB池,用于存放进程的PCB结构。PCB池的大小决定了系统能同时存在的进程数量。在本模拟系统中,假定系统能同时存在的进程数为20个,通常用一个PCB数组来表示。 PCB池中的PCB会有四种状态:运行状态、就绪状态、阻塞状态和空闲状态。为了有效管理这些状态的进程,操作系统中会有四种队列:运行队列、就绪队列、阻塞队列和空闲队列。进程在创建后,会根据其状态的变化,在这四个队列中进行变迁。 3. 进程调度 进程调度是指按照某种策略从就绪队列中选择一个进程并分配给处理机运行的过程。常见的调度算法有:先来先服务(FCFS)、短作业优先(SJF)、优先级调度、时间片轮转(RR)等。在模拟系统中,进程的调度将在系统调度器的作用下进行,管理进程在运行队列、就绪队列以及阻塞队列之间的移动。 4. 模拟系统实现 在模拟系统中,PCB结构体、链队列类和OS类是实现进程管理与调度的关键组成部分。PCB结构体用于保存进程信息和状态;链队列类负责管理不同状态进程的队列;OS类则是模拟操作系统对进程进行管理调度的核心类,它将包含进程创建、销毁、调度等操作的实现逻辑。 5. 文件资源说明 本次提供的资源包含了两个文件。第一个是“操作系统进程管理与调度的模拟.doc”,它可能包含了上述模拟系统的具体实现细节、设计思路和运行机制等内容。第二个文件是“***.txt”,它可能是一个文本文件,用于提供额外信息或说明,如项目下载链接、作者信息或其他参考资料。 通过以上的分析和描述,我们可以了解到进程管理与调度模拟系统中涉及的关键概念和技术点,对于学习操作系统的工作原理和进程管理机制具有一定的帮助。

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

2023-06-13 上传

class Process: def init(self, pid, arrival_time, burst_time): self.pid = pid #进程id self.arrival_time = arrival_time #到达时间 self.burst_time = burst_time #执行时间 self.waiting_time = 0 #等待时间 self.turnaround_time = 0 #周转时间 self.response_ratio = 0 #响应比 self.start_time = 0 #开始时间 self.complete_time = 0 #结束时间 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 #响应比=1+作业等待时间/估计运行时间 # 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 #重复上述过程直到所有进程都完成。 # 创建进程列表 processes = [ Process(1, 0, 7), #(进程id,到达时间,执行时间) Process(2, 1, 8), Process(3, 2, 6), Process(4, 3, 4), ] # 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}") #对进程列表进行修改 #结果预计为: # Process 1:到达时间 0,所需执行时间7,开始时间0,结束时间 7,周转时间 7,带权周转时间 1.00 # Process 4:到达时间 3,所需执行时间4,开始时间7,结束时间 11,周转时间 8,带权周转时间 2.00 # Process 3:到达时间 2,所需执行时间6,开始时间11,结束时间 17,周转时间 15,带权周转时间 2.50 # Process 2:到达时间 1,所需执行时间8,开始时间17,结束时间 25,周转时间 24,带权周转时间 3.00 # 平均周转时间:13.50 # 平均带权周转时间:2.12 简述上述程序的设计思路

2023-06-13 上传