基于EDF的分布式系统实时容错调度算法

将分布式系统的任务分配算法与处理器局部调度算法相结合，提出一种主动备份的、基于EDF的分布式系统实时容错调度算法，其特点是主／副版本执行时间可以重叠。给出了该调度算法的任务集可调度的充分条件、任务集可调度所需最小处理器个数的计算方法。模拟结果比较了主动备份容错调度算法与被动备份容错调度算法，结果表明卞动备份算法效率更优。     

异构分布式实时系统的容错优化调度算法

针对分布式实时系统,在分析了单处理调度算法的基础上,结合版本复制技术和首次适应方法,给出了一种容错调度算法。分析了算法的可调度性,给出任务的可调度性条件。在满足任务容错可调度的情况下,以提高处理器的利用率为目标,对基版本时限进行了优化,给出了基版本优化时限的求取算法。仿真结果表明,本文算法将可以得到比FTEDFFF和FTRMFF更高的处理器利用率。     

基于EDF的分布式控制系统容错调度算法

现有的分布式实时系统的容错调度算法要求系统中所有任务的周期相同且等于其时限,而实际中任务的周期常常是互不相同的.根据控制系统中任务的特点,结合任务分配算法与处理器的调度算法,提出了基于基版本/副版本技术和EDF算法的容错调度算法.该算法不要求任务的周期都相同,并通过设置基版本/副版本任务时限控制它们的执行时间不重叠,给出了基版本/副版本任务时限的设置方法,并对任务集的可调度性进行了分析.当任务集可调度时,给出其最大利用率和最小处理器个数的约束条件.最后给出一个仿真实例,结果表明了算法的有效性.     

多处理机系统的一种实时容错调度算法

实时容错调度算法是实时系统容错研究中的重要问题.提出了一种多处理机系统的实时任务容错调度算法.该算法结合了基版本/副版本(Primary/Backup)方法和三模冗余(TMR)方法,以保证在一个节点机失效时,任务可以在其截止时限内完成.     

异构分布式系统混合型实时容错调度算法

基/副版本技术是实现实时分布式系统容错的一个重要手段。提出了一种异构分布式混合型容错模型,该模型与传统的异构分布式实时调度模型相比同时考虑了周期和非周期调度任务。在此基础上给出3种容错调度算法:以可调度性为目的SSA算法、以可靠性为目的RSA算法、以负载均衡性为目的BSA算法。算法能够在异构系统中同时调度具有周期和非周期容错需求的实时任务,且能够保证在异构系统中某节点机失效情况下,实时任务仍然能在截止时间内完成。最后从可调度性、可靠性代价、负载均衡性、周期与非周期任务数及任务周期与粒度J个方面对算法进行了分析。模拟实验结果显示算法各有优缺点,所以在选择调度算法时应该根据异构系统的特点来选择。     

异构分布式系统中实时周期任务的容错调度算法

提出一个基于抢占性实时周期任务的可靠性调度模型,该模型与现有可靠性模型相比充分考虑了单处理机故障容错情况下的系统可靠性,因而更加接近现实和精确.在此基础上,提出一个基于异构分布式系统的实时容错调度算法IRDFTAHS,IRDFTAHS算法以提高系统的可靠性为目标来进行任务的分配,从而在不增加硬件代价的前提条件下通过调度增加了系统的可靠性.该算法同时支持主动和被动两种方式的副版本,使得容错调度算法具有更大的灵活性.最后,通过仿真实验对IRDFTAHS和现有的调度算法在几个方面进行比较.实验结果表明,IRDFTAHS算法的综合性能优于现有算法.     

基于异构分布式系统的实时容错调度算法

目前文献中研究的实时容错调度算法都是基于同构分布式系统，系统中的所有处理机完全相同。该文首先建立了一个基于异构分布式系统实时容错调度模型，异构分布式系统中的各个处理机均不相同。基于该异构分布式系统模型，该文引入了可靠性代价（reliability cost）概念，并提出两种静态实时容错调度算法（RTFTNO和RTFTRC）用于调度周期性实时容错任务。算法RTFTRC在调度任务时，尽量使系统的可靠性代价最小；而算法RTFTNO在调度实时任务时，没有考虑系统的可靠性代价。该文详细讨论了两种调度算法的性能。性能模拟实验分别比较了两个算法的可靠性代价，超时比率和可调度性；并研究了任务的计算时间与可靠性代价的关系以及调度长度阈值与最小处理机个数的关系。实验结果表明，算法RTFTRC的性能优于算法RTFTNO。     

单机实时系统中的一种混合型实时容错调度算法

目前研究单机实时系统的调度算法文章大多只能调度单一类型的任务。本文在PKSA算法的基础上，建立了一种混合型实时容错模型，提出一种调度算法不仅可以调度有容错需求的周期任务，同时也能够调度无容错需求的周期任务和非周期非实时任务，实现了调度混合型任务的目的。     

分布式系统中基于主/副版本的实时容错调度综述

对分布式系统中基于主/副版本技术的实时容错调度算法进行了归纳和总结,从主/副版本执行的关系、任务的调度方式以及调度环境等各个方面深入分析和比较了近年来基于主/副版本的实时容错调度算法,并指出它们各自的优缺点和适应环境。最后指出了本研究领域的未来研究发展方向。     

分布式实时系统的容错调度算法

提出了两种分布式实时容错调度算法：副版本后调度算法（ＢＫＣＬ）及无容错需求后调度算法（ＮＦＲＬ）,并研究了算法的时间复杂度,这两种容雕工算法能同时调度具有容错需求的实时任务和无容错需求的实时任务,ＢＫＣＬ和ＮＦＲＬ所产生的调度可保证：在分布式系统中一个节点机失效的情况下,具有容错需求的实时任务仍然可在截止时间内完成,在描述了两个实时容错调度算法之后,分别证明了这两个算法的容错调度正确性。接着,阐述     

基于延迟主动副版本的分布式实时容错调度算法

主/副版本备份技术是分布式系统常用的实时容错调度方法,然而传统的主动方式副版本即使在无处理机故障时也需要在备份处理机上完全运行,增加了处理机消耗.提出一种基于固定优先级调度算法的延迟主动副版本(deferred active backup-copy)备份技术,该技术通过尽量向后调度主动方式的副版本,并在主版本成功执行时终止副版本的执行来减少备份的冗余度.在此基础上,提出一种基于该技术的以最小化处理机数目为优化目标的启发式任务分配算法--基于延迟主动副版本的最佳适应算法DABCBF(deferred active backup-copy based best-fit algorithm).DABCBF在保证系统的实时性和容错能力的前提条件下,通过尽量减少主版本的最坏响应时间来最大程度地减少冗余,以节省处理机.最后通过仿真实验,证明了算法的可行性和有效性.     

异构分布式实时仿真系统的容错调度算法

异构分布式实时仿真系统是一类特殊的实时系统,基于改进的SP(spare processor)容错模型(checkpoint-based spare processor,简称CSP)对其容错问题进行了研究.首先,根据仿真系统的特点提出了两个命题,这是后续工作的基础;而后,基于Markov链对仿真任务的最坏反应时间进行了分析,并提出了仿真任务的可调度性分析规则;最后,基于CSP容错模型和上述可调度分析规则提出了异构分布式实时仿真系统的容错调度算法CSP-RTFT.算法的仿真结果表明:该算法较之基于SP模型的算法SP-RTFT可获得更好的稳定性、更高的任务接收率;缺点是资源利用率比PB模型下的算法要低.     

异构分布式系统中一种新型主副版本调度算法

针对异构分布式系统中处理器数量相对较少时优先级约束条件带来的副版本调度易失败问题，提出一种新型高可靠性主副版本调度算法（HRPB）。任务模型以有向无环图（DAG）表示，该算法共计调度主、副两个版本的任务。在任务优先级排序阶段，根据任务执行时间及截止时限来制定新指标平均最晚开始时间（ALST）进行排序；在任务处理器分配阶段，采取多一重备份策略以解决处理器数量相对较少时优先级约束条件带来的副版本调度易失败问题，并且改进了副版本调度时的可靠性指标计算方法。通过随机生成DAG图进行算法仿真测试，实验结果表明，HRPB比eFRD具有更优的副版本调度成功率、更高的系统可靠性。     

一种可行的分布式硬实时容错调度算法

针对分布式硬实时系统发生处理机故障后,当前周期内的任务实例和后续实例相对截止期限的不同紧迫程度,提出非紧迫周期内延迟策略——DNUP(delay in non-urgent period).该策略能够尽可能地推迟非紧迫实例的执行,使得低优先级实例有更多的机会完成其紧迫周期内的执行,从而实现处理器空闲(slack)资源的合理挪动.仿真实验结果表明,与其他几个著名的分布式容错调度算法相比,DNUP策略能够提高任务的可调度性,从而有效减少了所需处理机的数目.     

异构平台实时任务的可用性提升容错调度算法

随着互联网+、云计算以及大数据等领域的迅速发展,异构平台成为部署科学计算、工业控制、云存储等关键应用的重要平台.由于平台内处理机性能及软硬件体系结构的异构性,异构平台表现出良好的可扩展性与高性价比.但是平台规模扩大和系统应用日趋复杂导致异构平台上实时任务的可调度性变差,系统可用性降低.针对此问题,提出了一种异构平台实时任务的可用性提升容错调度算法(availability improving fault-tolerant scheduling algorithm, AIFSAL).以处理器利用率和可用性成本为依据设计任务调度整体框架结构、处理机、任务以及调度模型;结合可用性成本设计算法并通过主副版本备份(primary/backup copy, PB)方法实现容错,任务副版本根据处理器利用率不同选择被动或重叠方式执行以减少系统冗余开销,提高可调度性,调度中无论任务主、副版本均优先选择可用性成本低的处理机以提高系统可用性;对任务分配情况和可调度性进行理论分析以证明AIFSAL的可行性.仿真实验与比较分析表明,AIFSAL较可用性约束(availability approached task scheduling algorithm, AATSAL)算法、单调速率扩展(task partition based fault-tolerant rate-monotonic, TPFTRM)算法以及最早完成时间(MinMin)算法在不降低可调度性的基础上有效地提升了系统可用性,减少了系统综合开销,综合性能提高显著.     

基于多处理机的混合实时任务容错调度

提出了一种混合实时任务容错调度算法．该算法采用Rate Monotonic(RM)算法完成周期任务的静态调度；采用预订处理机时间方法和Earlier Deadline First(EDF)算法动态调度非周期任务；采用主／副版本备份技术确保系统的容错能力．通过充分利用周期任务的剩余处理机时间调度非周期任务和主动备份与被动备份相结合的方法有效地减少了处理机数．仿真结果证明了算法的有效性．     

软件容错模型中的容错实时调度算法

在软件容错模型的容错实时调度算法中,主部分可执行性的预测精度是影响调度算法性能的关键.针对此问题提出了DPA(deep-prediction based algorithm)和EDPA(EDF-based DPA)算法.算法考虑当前时间至替代部分通知时间之间的任务执行情况,通过构建预测表对待执行主部分的可执行性进行精确预测.当主部分不发生错误时算法根据预测表调度任务. DPA依照预测表中通知时间的先后顺序调度主部分,而EDPA则按照EDF算法调度预测表中的主部分.模拟结果表明,DPA和EDPA较目前同类算法可获得更多的主部分执行时间,降低CPU的消耗.当软件错误率较低、任务周期较短时,算法能够以较小的调度开销获得较高的调度性能.