Justin-刘清政的博客

1-Python中的GIL

2020-03-25

要想多个进程交替运行,操作系统必须对这些进程进行调度,这个调度也不是随即进行的,而是需要遵循一定的法则,由此就有了进程的调度算法。

一、先来先服务调度算法

先来先服务(FCFS)调度算法是一种最简单的调度算法,该算法既可用于作业调度,也可用于进程调度。FCFS算法比较有利于长作业(进程),而不利于短作业(进程)。由此可知,本算法适合于CPU繁忙型作业,而不利于I/O繁忙型的作业(进程)。

二、短作业优先调度算法

短作业(进程)优先调度算法(SJ/PF)是指对短作业或短进程优先调度的算法,该算法既可用于作业调度,也可用于进程调度。但其对长作业不利;不能保证紧迫性作业(进程)被及时处理;作业的长短只是被估算出来的。

三、时间片轮转法

时间片轮转(Round Robin,RR)法的基本思路是让每个进程在就绪队列中的等待时间与享受服务的时间成比例。在时间片轮转法中,需要将CPU的处理时间分成固定大小的时间片,例如,几十毫秒至几百毫秒。如果一个进程在被调度选中之后用完了系统规定的时间片,但又未完成要求的任务,则它自行释放自己所占有的CPU而排到就绪队列的末尾,等待下一次调度。同时,进程调度程序又去调度当前就绪队列中的第一个进程。

显然,轮转法只能用来调度分配一些可以抢占的资源。这些可以抢占的资源可以随时被剥夺,而且可以将它们再分配给别的进程。CPU是可抢占资源的一种。但打印机等资源是不可抢占的。由于作业调度是对除了CPU之外的所有系统硬件资源的分配,其中包含有不可抢占资源,所以作业调度不使用轮转法。

在轮转法中,时间片长度的选取非常重要。首先,时间片长度的选择会直接影响到系统的开销和响应时间。如果时间片长度过短,则调度程序抢占处理机的次数增多。这将使进程上下文切换次数也大大增加,从而加重系统开销。反过来,如果时间片长度选择过长,例如,一个时间片能保证就绪队列中所需执行时间最长的进程能执行完毕,则轮转法变成了先来先服务法。时间片长度的选择是根据系统对响应时间的要求和就绪队列中所允许最大的进程数来确定的。

在轮转法中,加入到就绪队列的进程有3种情况:

  1. 第一种是分给它的时间片用完,但进程还未完成,回到就绪队列的末尾等待下次调度去继续执行。
  2. 第二种情况是分给该进程的时间片并未用完,只是因为请求I/O或由于进程的互斥与同步关系而被阻塞。当阻塞解除之后再回到就绪队列。
  3. 第三种情况就是新创建进程进入就绪队列。

如果对这些进程区别对待,给予不同的优先级和时间片从直观上看,可以进一步改善系统服务质量和效率。例如,我们可把就绪队列按照进程到达就绪队列的类型和进程被阻塞时的阻塞原因分成不同的就绪队列,每个队列按FCFS原则排列,各队列之间的进程享有不同的优先级,但同一队列内优先级相同。这样,当一个进程在执行完它的时间片之后,或从睡眠中被唤醒以及被创建之后,将进入不同的就绪队列。

四、多级反馈队列

前面介绍的各种用作进程调度的算法都有一定的局限性。如短进程优先的调度算法,仅照顾了短进程而忽略了长进程,而且如果并未指明进程的长度,则短进程优先和基于进程长度的抢占式调度算法都将无法使用。

而多级反馈队列调度算法则不必事先知道各种进程所需的执行时间,而且还可以满足各种类型进程的需要,因而它是目前被公认的一种较好的进程调度算法。在采用多级反馈队列调度算法的系统中,调度算法的实施过程如下所述。

  1. 应设置多个就绪队列,并为各个队列赋予不同的优先级。第一个队列的优先级最高,第二个队列次之,其余各队列的优先权逐个降低。该算法赋予各个队列中进程执行时间片的大小也各不相同,在优先权愈高的队列中,为每个进程所规定的执行时间片就愈小。例如,第二个队列的时间片要比第一个队列的时间片长一倍,……,第i+1个队列的时间片要比第i个队列的时间片长一倍。
  2. 当一个新进程进入内存后,首先将它放入第一队列的末尾,按FCFS原则排队等待调度。当轮到该进程执行时,如它能在该时间片内完成,便可准备撤离系统;如果它在一个时间片结束时尚未完成,调度程序便将该进程转入第二队列的末尾,再同样地按FCFS原则等待调度执行;如果它在第二队列中运行一个时间片后仍未完成,再依次将它放入第三队列,……,如此下去,当一个长作业(进程)从第一队列依次降到第n队列后,在第n 队列便采取按时间片轮转的方式运行。
  3. 仅当第一队列空闲时,调度程序才调度第二队列中的进程运行;仅当第1~(i-1)队列均空时,才会调度第i队列中的进程运行。如果处理机正在第i队列中为某进程服务时,又有新进程进入优先权较高的队列(第1~(i-1)中的任何一个队列),则此时新进程将抢占正在运行进程的处理机,即由调度程序把正在运行的进程放回到第i队列的末尾,把处理机分配给新到的高优先权进程。
Tags: Python
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