Linux操作系统实时性分析

随着Linux操作系统在嵌入式实时系统中的广泛应用，有效地提高Linux有限的实时性能是一个重要问题，而Linux内核可抢占调度是实时性能的改进的关键。对Linux内核调度器的工作原理进行了深入分析，并阐述了调度延迟是其实时性不强的原因，然后介绍通过可抢占机制对Linux内核进行改造，测试了改进后的内核的实时性。     

Linux操作系统实时性分析

随着Linux操作系统在嵌入式实时系统中的广泛应用,有效地提高Linux有限的实时性能是一个重要问题,而Linux内核可抢占调度是实时性能的改进的关键。对Linux内核调度器的工作原理进行了深入分析,并阐述了调度延迟是其实时性不强的原因,然后介绍通过可抢占机制对Linux内核进行改造,测试了改进后的内核的实时性。     

分布式实时嵌入式系统任务调度研究

本文把分布式系统调度分为全局调度和本地调度两个调度层次；为了满足实时性能。把线程分为非时间片线程以及时间片线程两类。本文同时指出了分布式嵌入操作系统的任务调度略。同时在Linux开放代码的基础上修改Linux内核的调度策略，初步实现了分布式实时调度策略并进行了测试。     

视频流调度策略的研究

视频流调度策略是视频点播系统中有效使用存储资源和网络资源的关键技术。该文研究了已有的多种流调度技术并分析了各种调度方法的优劣，在此基础上以补丁算法为基础提出了一种支持零延迟交互式操作的调度方法，并实验正明了这种方法在用户延迟、带宽消耗等方面的优越性。     

Linux内核进程调度与控制的实现

首先分析了Linux系统的整体结构,阐明了进程调度与内存管理系统、文件系统和网络接口之间的关系,最后给出了Linux进程调度的原理、策略及其实现方法.     

多级反馈队列调度策略在Linux中的应用和实现

Linux操作系统作为日益流行的服务器操作系统，目前已得到广泛应用。该文分析了当前在Linux系统中进程调度策略的不足，探讨了在Linux系统中对多级反馈队列调度策略的应用和实现，提出了对Linux内核的修改方法。     

关于Linux内核可抢占性的研究

标准Linux内核是不可抢占的，导致较大的延迟，增强内核抢占性能、降低内核响应时间，可提高系统内核对实时任务的响应能力。该文对此进行了分析和研究，阐述了减小调度器延时的两种方案：插入抢占点和可抢占内核，并仔细分析了相应的两种补丁，其中着重研究了插入抢占点的方法。最后指出了抢占内核的不足之处和今后的发展方向。     

Linux2.6进程调度

分析了与Linux2.6进程调度密切相关的一些重要数据结构,详细描述了进程调度的时机、调度的策略和调度器的工作流程,并从算法分析和HackBench测试两个方面对Linux2.4和2.6进程调度器进行了对比.     

Linux进程调度策略的研究

本文首先分析了现代操作系统的进程调度的常用方法,深入分析了Linux操作系统的进程调度策略和实现方法,Linux操作系统的进程调度策略包括基于优先权的轮转法调度、基于优先权的FIFO调度、多级反馈轮转调度的调度策略。这些调度策略的综合使用,使Linux的进程调度效率高、综合性强。     

Linux与VxWorks任务调度机制分析

分析了Linux和VxWorks两种多任务操作系统任务调度机制的异同，从任务控制块、调度的时机、调度的优先级和调度的策略方面进行了详细的分析和对比。分析了VxWorks和Linux在POSIX1003．1b调度标准实现上的差异。     

多机多任务实时系统云调度策略

采用云方法对多要实时系统任务的重要性和任务处理的适时性进行分析,实时计算被激活任务的价值及其在不同资源条件下的作业执行时间,提出一种兼顾任务价值和作业执行时间两方面因素的新的调度策略－云调度策略,有效地解决了任务优先级的判定和任务处理适时性问题,提高了系统资源利用效率、运行质量和系统整体效能。仿真证明,此策略优于现在广泛采用的固定优先级和先到先处理调度策略。     

基金会现场总线高速硬件调度器设计

针对软件调度方式效率低、抖动大等缺陷,提出一种通用的硬件调度方法,以实时操作系统任务调度和基金会现场总线通信调度器2种应用为例,给出其设计方法和工作原理,并将硬件与软件调度方式分别在现场总线应用上进行实现,实验结果表明,硬件调度方法可在绝对完成时间和抖动方面获得较大性能提升。     

EPA协议确定性调度测试系统的研究与实现

基于EPA通信规范与EPA协议一致性测试规范,研究了对EPA网络进行确定性调度测试的方法,阐述了EPA网络确定性调度测试的实现技术。实践证明,开发的EPA协议确定性调度测试系统,可读取/修改目标设备的组态信息,可还原EPA网络上的报文传输情况,并能对EPA网络进行确定性调度测试。     

基于YARN资源调度器的MapReduce作业数调节方法

YARN是Hadoop的一个分布式的资源管理系统,用来提高分布式集群的内存、I/O、网络、磁盘等资源的利用率.然而,YARN的配置参数众多,要对其人工调优并获得最佳的性能费时费力.本文在现有的YARN资源调度器的基础上,结合了一种闭环反馈控制方法,可在集群运行状态下动态地对MapReduce （MR）作业数进行优化,省去了人工调整参数的过程.实验表明,在YARN的容量调度器和公平调度器的基础上使用该方法,相比于默认配置,MR作业完成时间分别减少53%和14%左右.     

分布交互式仿真管理系统设计与实现

仿真系统的复杂化及其网络构造的多样化对整个系统的调度管理提出了越来越高的要求.根据软件工程实践,可以运用多线程技术和分层软件结构设计的思想开发仿真调度管理系统的运行管理模块、网络管理模块和数据管理模块,实现异构网络环境下对整个仿真系统的调度管理功能,模块化的设计方法使得软件有很好的移植性和扩展性.     

Novel efficient on-chip task scheduler for multi-core hard real-time systems

This article presents an efficient hardware architecture of EDF-based task scheduler, which is suitable for hard real-time systems due to the constant response time of the scheduler. The proposed scheduler contains a queue of ready tasks that is based on a new MIN/MAX queue architecture called Heap Queue, which is inspired by Shift Registers, Systolic Arrays, heapsort algorithm, the Rocket Queue architecture and dual-port RAMs. The instructions of the proposed scheduler have throughput of one instruction per two clock cycles regardless of the actual number of tasks managed by the scheduler, and regardless of the scheduler capacity. The developed task scheduler is optimized for low chip area costs, which leads to lower energy consumption. The Heap Queue-based architecture has constant time complexity due to two clock-cycle response time of the instructions and therefore, the architecture is highly deterministic. The scheduler supports CPUs that can execute 1, 2 or 4 tasks simultaneously, and contains an implementation of clever and efficient logic that can handle conflicts caused by the fact that the scheduler is used by all CPU cores at the same time. The proposed scheduler was verified through SystemVerilog UVM-like simulations that applied billions of randomly generated test instructions. Achieved ASIC (28 nm) and FPGA synthesis results are presented and compared. More than 86% of the chip area and 93% of the total power consumption can be saved if Heap Queue architecture is used in hardware implementations of EDF algorithm. Advantages and disadvantages of the proposed task scheduler are discussed through the comparison to the existing solutions.     

Fuzzy-Based Dynamic Distributed Queue Scheduling for Packet Switched Networks

Addressing the problem of queue scheduling for the packet-switched system is a vital aspect of congestion control. In this paper, the fuzzy logic based decision method is adopted for queue scheduling in order to enforce some level of control for traffic of different quality of service requirements using predetermined values. The fuzzy scheduler proposed in this paper takes into account the dynamic nature of the Internet traffic with respect to its time-varying packet arrival process that affects the network states and performance. Three queues are defined, viz low, medium and high priority queues. The choice of prioritizing packets influences how queues are served. The fuzzy scheduler not only utilizes queue priority in the queue scheduling scheme, but also considers packet drop susceptibility and queue limit. Through simulation it is shown that the fuzzy scheduler is more appropriate for the dynamic nature of Internet traffic in a packet-switched system as compared with some existing queue scheduling methods. Results show that the scheduling strategy of the proposed fuzzy scheduler reduces packet drop, provides good link utilization and minimizes queue delay as compared with the priority queuing (PQ), first-in-first-out (FIFO), and weighted fair queuing (WFQ).     

测控任务并发调度管理的研究与设计

论文分析了测控系统中测控任务的特点,据此提出了测控任务的并发调度管理方法,介绍了测控任务并发调度管理模型、测控任务的表示要素、任务管理的操作以及这些操作的设计方法。     

Verification of the legOS Scheduler using Uppaal

This article concentrates on the scheduler in the operating system legOS. LegOS is an open source embedded operating system for the Lego Mindstorms^® system. The scheduler in legOS practices starvation of lower priority threads. In this article the validity of starvation problems is proven through tests of the scheduler and through an Uppaal model of the scheduler wherein the starvation is verified. A new scheduler is designed and modeled in Uppaal. This Uppaal model is used to verify that starvation is no longer a problem in the new design. The new design is implemented in a new scheduler and tests are performed to show that the problem with starvation is no longer present.     

异构环境下自适应的Map-Reduce调度

本文针对Hadoop自带的Map-Reduce调度器和LATE调度器的不足,提出了自适应的Map-Reduce调度方式。通过历史信息动态调整Map和Reduce任务各阶段的时间比例,以找出真正需要启动备份任务的任务。并将节点进一步分类,在快速节点上启动落后任务的备份任务,从而减小响应时间,并尽量避免节点空载,以免浪费系统资源。最后通过具体实验验证了自适应的Map-Reduce调度的有效性,从历史信息中学习的方式在实验中能减少15%左右的响应时间,综合各种技术,能够减少25%左右的响应时间。