进程调度：我太难了！

Posted 2022-04-29 CSDN云计算

tags:

篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了进程调度：我太难了！相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

作者 | 轩辕之风O

来源 | 编程技术宇宙

1、任务切换

现在有一块CPU，但是有两个程序都想来执行，我们需要开发一个任务调度程序。

只有两个程序，so easy啦！让它们交替执行就行了。

为了实现切换，我们提供一个API，这两个程序执行一会儿就主动调用一下这个API，然后在这个API内部实现任务的切换。

所谓的切换，其实就是把当前进程的上下文（也就是CPU一堆的寄存器值）保存到进程的TCB（进程控制块，每个进程对应的内存数据结构）里。然后把另一个进程TCB里的上下文寄存器的值装载起来，开始运行。

这是一种主动配合式的调度。

2、抢占

然而，理想很美好，现实很骨感。

这些个程序可能不是那么听话，可能很久都不调用我们的API交出CPU，甚至可能搞了个死循环，另一个程序永远也没机会执行。

看来：不能依赖程序主动交出执行权，调度程序需要有抢占CPU的能力！

怎么抢占呢？

我们可以利用时钟中断！

因为一旦有中断事件到来，CPU就得去执行中断处理程序。只要在时钟中断的处理函数里面加入调度入口，就能抢到CPU的执行权。

为了公平起见，我们决定让每个进程都执行一小段时间，我们把这个叫做时间片，比如100ms，然后轮流执行它们就可以了，差不多是这个样子：

我们给CPU编程，让它每1ms发送一次时钟中断。在每个时钟中断到来时，检查当前的线程运行时间是否足够100ms，如果没有就将当前线程运行的时间+1ms，然后中断处理结束，让它继续运行。

如果检查发现时间已经到了100ms，就切换另一个进程来运行。

100ms对于人类几乎感知不到，所以还以为两个线程是在同时运行。

一个最最最简单的任务调度程序就完成了。

3、阻塞

渐渐地，进程多了起来，3个、4个、5个···

我们用一个队列把它们存起来，先进先出，就叫做就绪队列吧，意思是准备要排队执行的队列。

所有就绪的进程，依次排队被我们的调度程序翻牌子执行。

没过多久，我们发现有些进程经常占着茅坑不xx，在sleep或者等待锁的时候，白白霸占着CPU空转，搞得队列里其他进程怨声载道。

那咱们对调度程序再做一个优化吧：当有进程等待锁、I/O等待或者sleep的时候，调度程序也需要介入，即使分配给它的时间片还没用完，也要让它主动交出CPU，并把它放到另一个等待队列里去，等到等待的条件满足的时候，再把它请回到就绪队列排队。

现在，我们的调度程序不再允许有占着CPU却摸鱼的现象发生。

4、优先级

后来，进程进一步多了起来，6个、7个、···、100个。

每一个进程都执行100ms，转一圈下来就是10000ms=10s。

一个打字程序，按了键盘10s钟之后才反应过来，这系统卡的一匹，简直没法用。

我们可以把每个进程执行的时间缩短为10ms，转一圈下来变成了1000ms=1s，情况好了很多，但还是有点卡。

而且这一招架不住进程越来越多，200个，300个，甚至更多，转一圈的时间还是在变长。

但又不好继续压缩时间，否则就花太多时间在切换上了，真正执行的时间变少。

归根结底，问题在于进程多了以后，再按照顺序轮转不合时宜了。

得让一些进程拥有VIP特权，能够优先执行。

要不这样吧，给每个进程设定一个优先级，从1到40，总共40个优先级，数字越大，优先级越高。

调度的时候，把队列遍历一圈，找出里面优先级最高的进程来执行。

现在，我们只需要给打字程序这样的交互式进程设定一个高优先级，再次按下键盘后，很快就能得到响应了。

5、O(1)复杂度

每次调度的时候都得去遍历所有的进程，这复杂度是O(N)。

进程少倒还不打紧，多了以后就有些恼火了，这效率太低了。

让所有进程一起排在一个大的队列里，不是一个明智的做法。

要不我们按照优先级拆分成不同的队列吧！每个优先级单独弄一个就绪队列，就是40个队列，分开排队，找起来效率更高。

调度的时候，按照优先级顺序，依次来看每一个队列是否有可以执行的进程，找到后就从队列里取出来执行，相同优先级队列里面的进程，轮流执行。

为了快速知道每一个优先级队列里面有没有进程，咱们再弄一个位图，40个bit，每一位表示一个优先级队列，如果是1就知道这个优先级的队列里有进程需要执行，为0就没有。

关于这个优先级队列，差不多可以这样定义：

struct priority_queue 
    int nr_active;                      // 所有队列的进程总数
    unsigned long bitmap[BITMAP_SIZE];  // 位图
    struct list_head queue[MAX_PRIO];   // 队列数组
;

现在找起来可方便了，进程再多也没事，都可以在O(1)的时间复杂度里找到要调度的进程。

6、饿死问题

系统运行了一段时间，发现了一个重要的问题：由于高优先级进程的存在，低优先级的程序很难得到执行机会，容易被“饿死”。

除非高优先级的进程执行结束，或者在睡眠等待，否则只要它一直待在就绪队列里，其他进程就没有机会。

这可不行呀，虽然你优先级高，但总得给别人分口吃的吧。

看来进程执行完成之后，不能马上把它再放回原来的队列里去，得这一轮大家都执行过后才行。

不放回原队列，那放哪里去呢？

干脆再弄一个优先级队列，把它叫做expired队列，并把原来的优先级队列叫做active队列。

调度的时候，从active队列里提取进程。完成一次调度后就把它放到expired队列，等原来的队列里的进程都挨个执行完一圈，active队列就空了，它们都来到了这个expired队列，然后交换两个队列，从头再来。

嗯，为了避免内存拷贝。把active和expired定义成指针，到时候直接交换两个指针，更省事儿！

把原来的队列封装一下：

struct runqueue 
    struct priority_queue* active;
    struct priority_queue* expired;
    struct priority_queue array[2];
;

就这样，所有进程在两个队列中兜兜转转，现在低优先级的进程也有机会被执行到了，不会被饿死了。

7、优先级与时间片

到目前为止，虽然进程有优先级之分，但这只影响它们的调度顺序，而不影响它们执行的时间，所有的进程时间片依然是100ms。

现在，优先级高的程序提出了抗议：我执行的任务很重要，需要给我更长的CPU时间片！

于是，一个新的需求来了：不同优先级进程，运行的时间片需要有区别。

优先级高的，时间片得长一点；优先级低的，时间片得短一些。

这个需求倒也好办，我们以中间优先级20为基础，设定优先级为20的进程时间片是100ms，优先级每增加1级，时间片+5ms，每减少一级，时间片-5ms。

优先级 ---- 时间片
1       5ms
2       10ms
3       15ms
···     ···
18      90ms
19      95ms
20      100ms   # base
21      105ms
···     ···
39      195ms
40      200ms

现在，高优先级的进程不仅能够优先被执行，给它分配的运行时间也更多了。

上面的时间片分配算法还不算是完美，它有一个问题：

如果现在只有两个优先级为20和21的进程在运行，时间片分别是100ms和105ms，那么两个进程分别能获取到的CPU时间占比是100/(100+105)=48.7%和105/(100+105)=51.2%。

优先级增加1，CPU时间占比多了2.5%，看起来没什么问题。

现在如果换成只有两个优先级为1和2的进程在运行，时间片分别是5ms和10ms，那么两个进程分别能获取到的CPU时间占比是5/(5+10)=33.3%和10/(5+10)=66.7%。

优先级2只比优先级1的进程高了一级，获取的CPU时间占比就翻了一倍！

同样是优先级加1，这差距咋就这么大呢？

说好的公平呢？

8、公平调度：时间分配

现在，我们换个思路，不用绝对时间片，而用相对时间片。

比如设定我们的调度周期为100ms，这100ms让所有可以运行的进程来瓜分，100ms之后所有就绪的进程都被执行了一圈儿。

那么问题来了，如何让进程们来瓜分这100ms呢？

当然是按照优先级来分。

我们给不同优先级的进程设置不同的权重，优先级高的，权重值高，就多分一点儿，优先级越低的，权重值低，就少分一点儿。

那这个权重值设定为多少好呢？

别急，有人已经帮我们想好了，就是下面这个数组。

想知道为什么是这些数字而不是别的，是有讲究的，不过先不用管。

const int sched_prio_to_weight[40] =  
 88761,     71755,     56483,     46273,     36291, 
 29154,     23254,     18705,     14949,     11916, 
 9548,      7620,      6100,      4904,      3906, 
 3121,      2501,      1991,      1586,      1277, 
 1024,      820,       655,       526,       423, 
 335,       272,       215,       172,       137, 
 110,       87,        70,        56,        45, 
 36,        29,        23,        18,        15, 
;

现在，各个进程按照自己优先级对应的权重，来从这100ms的调度周期里来分配时间。

不知道你发现没有，如果进程特别多，那可能分下来的时间就会很少。咱们还得设定一个最小值，不然一天天的净跑去调度切换了，真正执行的时间少了。

这个最小值，就是进程至少得运行这么久才能切换。

9、公平调度：进程选择

时间分配的问题解决了，还有一个问题：调度的时候，如何挑选下一个需要执行的进程呢？

前面我们按照权重来给大家分配了时间，但肯定有一些进程，因为I/O、锁、睡眠等原因没有把分配的时间用完，这一些进程应该得到补偿，一旦它们符合执行条件后，应该优先被执行。

主动放弃了CPU的进程，它们运行的时间肯定比分配的短。要不，按照进程运行的时间来排个序，挑选时间最短的进程来运行？

但是，不同进程优先级不一样，分配到的时间本来就有长短啊。

要是能够消除因为权重造成的时间分配长短不一问题就好了，就能用运行时间来排序了。

要不咱们再弄一个虚拟运行时间，把权重带来的影响再给修复回去？

比如优先级高的进程，分配的时间多，统计它的运行时间的时候，就让它流逝的慢一些。

而优先级低的进程，分配的时间少，统计它的运行时间的时候，就让它流逝的快一些。

这样所有进程在没有任何睡眠、等待、I/O的情况下，大家都是用完了自己的时间，消除权重后的虚拟时间都应该是一样一样的，都是整个调度周期的1/N！

这才叫公平嘛！

现在只需要把所有进程按照虚拟时间来排个序，排在前面的虚拟时间短，调度的时候就选择它来运行。

好主意，那用什么样的数据结构来组织管理进程呢？

数组？插入不方便。

链表？寻找插入位置的时候时间复杂度是O(N)。

用二叉搜索树貌似是个不错的方案。左节点虚拟时间比父节点和右节点的虚拟时间小，只要找到最左边的节点就是要调用的进程，时间复杂度是O(LogN)。

但二叉搜索树有个毛病，一个不小心就容易变成一棵“跛脚”的树，这时间复杂度就又上去了。

红黑树没有这个问题，它自带平衡性，要不就它吧！

根据虚拟时间来把所有待运行的进程组织成一棵红黑树，只要找到整棵树最左边的节点，就是要运行的进程。

不过为了更高效，树调整更新导致最左边节点发生变化的时候，把它给缓存起来，这样调度的时候就直接拿到这个缓存节点就好了。

完美！

总结

上面讲述的进程调度模型其实就是Linux中O(1)调度算法和CFS（完全公平调度算法）调度算法的雏形，为了便于理解，文中进行了一定程度的简化。包括但不限于：

在实际的Linux中，进程优先级有140个，分为实时进程和非实时进程。
在实际的Linux中，进程通过一个叫nice值（对其他进程的友好度，nice越大，越友好，越谦让，优先级越低）的东西映射到优先级，优先级数字越大，优先级反而越低。
在实际的Linux中，进程的优先级分为静态和动态，是会随着运行而变化的，不是固定不变。
在多核模式下，为了防止加锁带来的性能损失，每一个CPU核都有自己的调度队列。
在实际的Linux中，参与调度的是线程，而不是进程。但在早期的Linux中，没有线程的概念，调度就是基于进程来进行，引入线程后，线程又称为轻量级进程。现在我们平时所说的进程和线程在语义上有所不同，这一点要注意区别。

看完了这篇文章，再去看Linux的调度算法，应该会轻松不少。