[论文解读] A New Round Robin Based Scheduling Algorithm for Operating Systems: Dynamic Quantum Using the Mean Average

Abbas Noon, Ali Kalakech+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 22, 2011

Distributed and Parallel Computing Systems参考文献 6被引用 99

一句话总结

本文提出了一种基于就绪队列中进程平均奔溃时间动态调整时间量子的动态量子轮转调度算法（AN），有效降低了响应时间与上下文切换开销。仿真结果表明，与传统轮转算法相比，该算法在减少长响应时间与过度调度开销方面表现更优。

ABSTRACT

Round Robin, considered as the most widely adopted CPU scheduling algorithm, undergoes severe problems directly related to quantum size. If time quantum chosen is too large, the response time of the processes is considered too high. On the other hand, if this quantum is too small, it increases the overhead of the CPU. In this paper, we propose a new algorithm, called AN, based on a new approach called dynamic-time-quantum; the idea of this approach is to make the operating systems adjusts the time quantum according to the burst time of the set of waiting processes in the ready queue. Based on the simulations and experiments, we show that the new proposed algorithm solves the fixed time quantum problem and increases the performance of Round Robin.

研究动机与目标

• 解决传统轮转调度中固定时间量子带来的局限性。
• 降低CPU调度中的响应时间与上下文切换开销。
• 根据等待进程的平均奔突时间动态调整时间量子。
• 提升多任务环境下的整体系统性能与响应能力。
• 通过仿真与实验验证动态时间量子调整的有效性。

提出的方法

• 算法计算当前处于就绪队列中所有进程的平均奔突时间。
• 将时间量子动态设定为该平均奔突时间的函数，以平衡响应速度与开销。
• 使用计算得到的动态时间量子，以轮转方式调度进程。
• 每次调度周期后，基于更新后的奔突时间数据重新计算动态时间量子。
• 该方法避免使用固定时间量子，能够实时适应工作负载特征。
• 算法采用反馈机制，根据进程行为持续优化时间量子大小。

实验结果

研究问题

• RQ1 基于平均奔突时间动态调整时间量子，对CPU调度中的响应时间有何影响？
• RQ2 与固定时间量子轮转相比，动态时间量子能否降低上下文切换开销？
• RQ3 基于平均值的时间量子计算对整体系统吞吐量与公平性有何影响？
• RQ4 与传统轮转算法相比，该算法在不同工作负载下的表现如何？
• RQ5 动态时间量子在不增加调度成本的前提下，能在多大程度上提升系统响应能力？

主要发现

• 所提出的AN算法相较于使用固定时间量子的传统轮转算法，显著降低了平均响应时间。
• 动态时间量子机制有效减少了过度的上下文切换，降低了调度开销。
• 由于对不同奔突时间的进程实现了更优的负载均衡，系统吞吐量得到提升。
• 通过自适应时间量子大小调整，该算法通过防止饥饿现象维持了公平性。
• 仿真结果表明，该算法在多种奔突时间分布下均表现出一致的性能提升。
• 基于平均值的动态时间量子方法在响应时间与效率指标上均优于固定时间量子轮转算法。