Numerosi algoritmi di pianificazione mirano a massimizzare il throughput, ma nessun singolo algoritmo supera universalmente altri in tutti gli scenari. La scelta migliore dipende da fattori come:
* La natura dei compiti: Sono tutte delle stesse dimensioni e priorità? Sono vincolati I/O o CPU? Hanno dipendenze?
* Il numero di risorse: Quanti processori o nuclei sono disponibili?
* La presenza di scadenze: Ci sono scadenze difficili che devono essere rispettate o sono solo la velocità di throughput?
* Il costo della commutazione del contesto: Gli switch di contesto frequenti possono ridurre il throughput complessivo.
Gli algoritmi che spesso si impegnano per un elevato throughput includono:
* Primo lavoro più breve (SJF): Questo algoritmo dà la priorità alle attività con il tempo di esecuzione più breve. È ottimale per ridurre al minimo i tempi di attesa medi, il che contribuisce indirettamente a una velocità maggiore se le attività sono indipendenti. Tuttavia, richiede di conoscere il tempo di esecuzione in anticipo, il che non è sempre possibile.
* Time rimanente più breve (srtf): Una versione preventiva di SJF. Rivaluta costantemente il tempo di esecuzione rimanente di processi e passa al compito rimanente più breve se arriva uno più breve. Questo generalmente porta a un throughput migliore di SJF.
* coda di feedback multilivello: Questo algoritmo assegna compiti a diverse code in base alle loro caratteristiche (ad esempio, priorità, tempo di scoppio della CPU). Regola dinamicamente le priorità delle attività in base al loro comportamento, consentendo la reattività e l'ottimizzazione del throughput.
* Round Robin: Questo algoritmo fornisce a ciascuna attività una piccola fetta temporale (quantistica) del tempo della CPU. È semplice ed equo e generalmente fornisce un throughput ragionevole, specialmente con molti compiti brevi.
* Pianificazione della fiera: Questo tipo di scheduler si concentra sul garantire che ogni utente o lavoro ottenga una buona dose delle risorse. Sebbene non direttamente mirato a massimizzare il throughput, uno scheduler di share equo ben implementato può impedire a un utente o al lavoro di monopolizzare le risorse e quindi migliorare il throughput complessivo.
Limitazioni:
Massimizzare la velocità
* Tempo di risposta: Gli algoritmi che si concentrano esclusivamente sulla throughput potrebbero portare a tempi di risposta molto lunghi per i singoli compiti.
* Equità: Alcuni algoritmi ad alto rendimento possono morire di fame alcune attività o utenti.
* prevedibilità: Il comportamento di alcuni algoritmi incentrati sulla throughput può essere difficile da prevedere, rendendo difficile garantire accordi a livello di servizio.
In conclusione, molti algoritmi di pianificazione mirano a massimizzare il throughput, ma l'algoritmo "migliore" dipende fortemente dal sistema specifico e dai suoi requisiti. Spesso, è necessario trovare un equilibrio tra throughput e altre metriche delle prestazioni.
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