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．     

一种基于多处理机的容错实时任务调度算法

容错是实时系统的重要要求,在实时系统中,若一个实时任务没在规定的时间期限内完成,则认为系统出现错误,针对多处理机实时系统提出了一种容错调度算法．算法采用了任务的主从备份技术和Ｆｉｒｓｔ－ｆｉｔ启发式方法,通过为可能因处理机故障而执行失败的实时任务预留重新运行的时间来实现容错功能;并通过对预留时间段的重叠利用和无错时预留时间的回收分配,来提高处理机的利用率和系统对任务的接收率．模拟结果表明算法是有效     

混合型实时容错调度算法的设计和性能分析

以往文献中研究的实时容错调度算法都只能调度单一的具有容错需求的任务.该文建立了一个混合型实时容错调度模型,提出一种静态实时容错调度算法.该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.该文还提出了一个求解最小处理机个数的算法,用于对静态实时容错调度算法的性能进行模拟分析.为了提高静态调度算法的调度性能,提出了一种动态调度算法.最后,通过模拟实验分析了静态和动态调度算法的性能.实验表明,调度算法的性能与实时任务的个数、任务的计算时间、周期和处理机个数等系统参数相关.     

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。     

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。     

容错多处理机中一种高效的实时调度算法

针对基于主副版本容错的多处理机中独立的、抢占性的硬实时任务,提出了一种高效的调度算法——TPFTRM(task partition based fault tolerant rate-monotonic)算法.该算法将单机实时RM 算法扩展到容错多处理机上,并且调度过程中从不使用主动执行的任务副版本,而仅使用被动执行和主副重叠方式执行的任务副版本,从而最大限度地利用副版本重叠和分离技术提高了算法调度性能.此外,TPFTRM 根据任务负载不同将任务集合划分成两个不相交的子集进行分配;还根据处理机调度的任务版本不同,将处理机集合划分成3 个不相交的子集进行调度,从而使TPFTRM 调度算法便于理解、实现以及减少了调度所需要的运行时间.模拟实验对各种具有不同周期和任务负载的任务集合进行了调度测试.实验结果表明,TPFTRM与目前所知同类算法相比,在调度相同参数的任务集合时不仅明显减少了调度所需要的处理机数目,还减少了调度所需要的运行时间,从而证实了TPFTRM 算法的高效性.     

EDF统一调度硬实时周期任务和偶发任务的可调度性判定算法

现有的硬实时周期任务和非周期任务的混合调度方法都没有保证非周期任务的实时性,所以不适合调度具有强实时要求的偶发任务.通过分析和计算EDF算法调度偶发任务所占用的空闲时间和挪用时间,以及调度后对空闲时间和最大可挪用时间的影响,提出一种采用EDF算法统一调度硬实时周期任务和偶发任务时的可调度性充分判定算法.最后用仿真实验得出了该算法在不同系统负载下的判定准确率和偶发任务的平均响应时间.     

云环境下周期和非周期混合实时任务双容错调度算法

云环境中的处理机故障已成为云计算不可忽视的问题,容错成为设计和发展云计算系统的关键需求。针对一些容错调度算法在任务调度过程中调度效率低下以及任务类型单一的问题,提出一种处理机和任务主副版本分组的容错调度方法;并给出了副版本可重叠执行的判定方法,以及任务最坏响应时间的计算公式。通过实验和分析表明,和以前算法相比,将处理机分成两组分别执行任务主版本和任务副版本,减少了任务调度所需进行可调度测试的时间,增加了副版本重叠执行的机会,减少了所需的处理机个数,对提高系统处理机的利用率和容错调度的效率具有重要的意义。     

先进飞机软件实时性能优化与测试算法

阐述了先进飞机电气系统处理机的功能;为了满足先进飞机电气系统处理机的强实时性能,着重探讨了在实时操作系统VxWorks下将电气系统处理机执行软件功能优化为若干任务,并针对普通RMS算法只能对系统中周期任务进行有效调度而不能对系统中的非周期任务进行有效调度的局限,利用分布假设检验改进RMS算法对非周期任务的调度能力,最后定量讨论了系统整个任务集的实时性和可调度性;由实际测试结果可知,该优化算法任务划分合理,可以保证强实时周期、非周期任务满足其时限要求.     

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。     

云计算平台中非定期任务并行调度仿真

由于云计算平台的动态不确定性和非定期任务调度本身的复杂性,使得非定期任务调度过程中的耗时长和负载不均等问题很难得到有效解决。针对上述问题,提出一种非定期任务并行调度方法,并应用到云计算中。通过多方面考虑云平台客户非定期任务的截止时间底线、调度估算等并行调度约束条件和各种可用资源的性能参数,对非定期任务调度的多目标约束条件进行量化建模。基于建模生成的隶属度函数将非定期任务多目标约束的调度优化问题转变成单一目标约束问题,采用模拟退火算法对该问题进行求解,最终实现对非定期任务的并行调度。分析实验结果可知,与传统方法相比,所提方法能够有效减少非定期任务的传输时间,并且能够均衡节点负载,表明所提方法具有有效性。     

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.     

分布式控制系统中多种混合任务的容错调度

分布式控制系统中存在有强实时、软实时和非实时等多种实时性的任务,其中强实时任务必须在其时限前完成,否则会出现灾难性后果,因此必须为分布式控制系统提供一定的容错能力。首先给出了用于调度多种实时性任务的单处理器调度算法——双优先级队列调度算法,并分析算法的可调度性条件。针对分布式控制系统,考虑基版本与副版本的执行时间不同时,结合版本复制技术和单处理器调度算法提出了一种新的容错调度算法。分析了算法的可调度行,给出了可任务集的可调度条件判断方法和基版本任务时限的设置方法。在此基础上,采用启发式静态任务分配算法,保证各处理器的负载均衡。本算法在保证任务容错可调度的条件下,可提高系统中各处理器的利用率,仿真结果表明该算法是有效的。     

A fault-tolerant dynamic scheduling algorithm for multiprocessorreal-time systems and its analysis

Many time-critical applications require dynamic scheduling with predictable performance. Tasks corresponding to these applications have deadlines to be met despite the presence of faults. In this paper, we propose an algorithm to dynamically schedule arriving real-time tasks with resource and fault-tolerant requirements on to multiprocessor systems. The tasks are assumed to be nonpreemptable and each task has two copies (versions) which are mutually excluded in space, as well as in time in the schedule, to handle permanent processor failures and to obtain better performance, respectively. Our algorithm can tolerate more than one fault at a time, and employs performance improving techniques such as 1) distance concept which decides the relative position of the two copies of a task in the task queue, 2) flexible backup overloading, which introduces a trade-off between degree of fault tolerance and performance, and 3) resource reclaiming, which reclaims resources both from deallocated backups and early completing tasks. We quantify, through simulation studies, the effectiveness of each of these techniques in improving the guarantee ratio, which is defined as the percentage of total tasks, arrived in the system, whose deadlines are met. Also, we compare through simulation studies the performance our algorithm with a best known algorithm for the problem, and show analytically the importance of distance parameter in fault-tolerant dynamic scheduling in multiprocessor real-time systems     

Worst-Case Finish Time Analysis for DAG-Based Applications in the Presence of Transient Faults

Tasks in hard real-time systems are required to meet preset deadlines, even in the presence of transient faults, and hence the analysis of worst-case finish time (WCFT) must consider the extra time incurred by re-executing tasks that were faulty. Existing solutions can only estimate WCFT and usually result in significant under- or over-estimation. In this work, we conclude that a sufficient and necessary condition of a task set experiencing its WCFT is that its critical task incurs all expected transient faults. A method is presented to identify the critical task and WCFT in O(|V | + |E|) where |V | and |E| are the number of tasks and dependencies between tasks, respectively. This method finds its application in testing the feasibility of directed acyclic graph (DAG) based task sets scheduled in a wide variety of fault-prone multi-processor systems, where the processors could be either homogeneous or heterogeneous, DVS-capable or DVS-incapable, etc. The common practices, which require the same time complexity as the proposed critical-task method, could either underestimate the worst case by up to 25%, or overestimate by 13%. Based on the proposed critical-task method, a simulated-annealing scheduling algorithm is developed to find the energy efficient fault-tolerant schedule for a given DAG task set. Experimental results show that the proposed critical-task method wins over a common practice by up to 40% in terms of energy saving.     

基于广义随机Petri网的网格调度模型

针对网格资源调度中负载不均衡问题,在基于QoS且具有容错性的任务调度算法基础上提出一种基于任务优先级的QoS约束参数的调度策略。采用广义随机Petri网建立网格调度模型,增加Petri网的抑制弧功能,实现优先调度策略。结果证明了该策略优先运行紧迫任务,并且其运行任务时间和费用的综合代价较小。     

容错实时任务调度的DSPN建模与分析

复杂系统的形式化描述对新系统的设计以及现有系统的改进与评价都具有十分重要的作用;针对处理机系统容错实时混合任务调度,提出采用确定与随机Petri网进行建模与性能分析;首先,根据任务执行的优先级、周期性、容错性和实时性,将任务分为四类;然后,采用DSPN对任务调度执行过程,不同优先级任务抢占式调度,处理机故障及故障恢复过程进行建模,由此构成处理机系统容错实时任务调度过程的DSPN模型;最后,仿真实验结果表明,在负载相同情况下,处理机利用率基本相同,且具有容错的实时任务调度算法可以有效地降低任务错失率;容错实时任务调度DSPN模型可以为复杂任务调度系统的Petri网建模与分析奠定了基础,并为实际工程应用提供了理论指导。     

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。