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。     

面向多处理器的实时周期任务容错调度算法研究

主副版本策略是多处理器系统实时任务调度中处理容错问题的一种重要方式.根据分布式控制系统的特点,本文提出一种改进的FTRMBF算法-PR-FTRMBF,以提高系统周期任务的可调度性.在FTRMBF等已有的调度算法中,当没有处理器分配给当前副版本时,将为副版本分配新的处理器;本文提出的改进算法则以回溯的方式重新分配主版本.在保证系统实时性能和容错能力的前提下,节省了处理器数目.仿真实验表明,与FTRMBF算法相比,改进算法显著提高了系统任务的可调度性.     

回卷恢复模型下容错实时系统的可调度性分析

实时任务的超时完成将会导致灾难性后果,因此实时系统必须具备严格的实时性及可靠性保障.考虑实时系统的容错需求,本文基于回卷恢复模型,对容错实时系统的可调度性分析进行研究.在基于任务最环响应时间的可调度性分析方法中,容错优先级配置是决定系统可调度性的关键.为了改进系统的可调度性,提出一种容错优先级可降低的配置策略,并推导出此策略下任务最坏响应时间的计算公式,以判断系统的可调度性.降低策略下低优先级任务可挪用高优先级任务的空闲时间来满足自身的截止时限要求.仿真实验表明,降低任务的容错优先级可以有效提升系统的容错能力.     

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。     

一种新的异构实时分布式系统的容错调度算法

一般来说,异构分布式实时系统中任务的周期并不完全相同且任务的时限不等于它们的周期,同时系统中还有一些无容错需求的任务.因此现有的任务调度算法一般不能满足这些要求.针对这类系统,在结合基版本/副版本技术和EDF算法的基础上,给出了一种新的容错调度算法.该算法由两部分组成：任务分配调度算法和单处理器调度算法.对于单处理器调度算法,本文采用了EDF算法;在此基础上,给出一种启发式静态任务分配算法.分析了系统的可调度性,给出了任务可调度条件和基版本/副版本时限的设置方法.仿真结果表明,这种算法是有效的.     

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EDF调度策略的端到端实时系统可调度性分析算法

端到端实时任务调度模型可用于描述许多分布式实时系统.提出一种基于EDF调度策略的端到端实时任务调度模型,给出了端到端实时系统的可调度性判定条件,并提出其可调度性分析算法,该可调度性判定条件及可调度性分析算法适用于采用非连续工作型同步协议和连续工作型同步协议控制下的端到端实时系统.与固定优先级的端到端实时任务调度模型及其算法相比,基于EDF调度策略的端到端实时任务调度模型和算法更加简单和易于实现,仿真结果也表明具有较高的性能.     

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。     

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.     

容错优先级可提升的抢占阈值容错调度算法

基于软件容错模型,提出了允许容错优先级提升的抢占阈值容错调度算法(extended fault-tolerantfixed-priority with preemption threshold,简称FT-FPPT*).该算法能够在抢占式容错调度算法(fault-tolerantfixed-priority preemptive,简称FT-FPP)和抢占阈值容错调度算法(fault-tolerant fixed-priority with preemptionthreshold,简称FT-FPPT)无法提高系统容错能力的情况下,进一步提高系统的容错能力.为了获得系统中任务优先级分配的最佳策略,基于任务最坏响应时间的可调度性分析,提出了一种最优的优先级配置搜索算法(priorityassignment search algorithm,简称PASA).经过深入分析和实验证明,与FT-FPPT算法相比,FT-FPPT*算法能够有效地提高硬实时系统的容错能力.     

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。     

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     

Fault-Tolerant Scheduling for Real-Time Embedded Control Systems

With the increasing complexity of industrial application, an embedded control system (ECS) requires processing a number of hard real-time tasks and needs fault-tolerance to assure high reliability. Considering the characteristics of real-time tasks in ECS, an integrated algorithm is proposed to schedule real-time tasks and to guarantee that all real-time tasks are completed before their deadlines even in the presence of faults. Based on the nonpreemptive critical-section protocol (NCSP), this paper analyzes the blocking time introduced by resource conflicts of relevancy tasks in fault-tolerant multiprocessor systems. An extended schedulability condition is presented to check the assignment feasibility of a given task to a processor. A primary/backup approach and on-line replacement of failed processors are used to tolerate processor failures. The analysis reveals that the integrated algorithm bounds the blocking time, requires limited overhead on the number of processors, and still assures good processor utilization. This is also demonstrated by simulation results. Both analysis and simulation show the effectiveness of the proposed algorithm in ECS.     

实时异构系统中的积极复制容错调度算法

在设计实时异构系统中的容错调度算法时,既要考虑到实时性的约束,又要最大化系统的可靠性.此外,异构系统中的并行应用调度问题已经被证明了是NP完全问题.现有的容错调度算法大多采用复制技术来提升系统的可靠性,但是任务的多次执行会导致应用执行时间变长,系统实时性下降.为此,提出了一个基于积极复制技术的容错调度算法,该算法连续的复制任务集中对当前系统实时性影响最小的任务,然后将任务集中的所有任务调度至最早完成的处理器,用以在满足实时性约束的同时,提升系统的可靠性.实验表明,相比于同样着眼于实时异构系统的DB-FTSA算法,该算法在实时性约束严格的情况下,可靠性有较大提升.     

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。     

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。     

Energy-aware mixed partitioning scheduling in standby-sparing systems

Previous standby-sparing techniques assume that all tasks don't access to shared resources. In addition, primary tasks and backup tasks are allocated to the primary processor and spare processor respectively. Spare processor schedules tasks with maximum processor speed. Unlike previous techniques, we have studied the problem of minimizing energy consumption and preserving the original reliability for dynamic-priority real-time task set with shared resources in a standby-sparing system. We propose a novel energy-aware mixed partitioning scheduling algorithm (EAMPSA). Earliest deadline first/dynamic deadline modification (EDF/DDM) scheduling scheme is used to ensure that the shared resources can be accessed in a mutual exclusive manner. Uniformly speed is used to the primary processor and the spare processor. In addition, we use the mixed mapping partitioning of primary and backup tasks method to map tasks. A novel method of mapping task is proposed i.e. the tasks which need to access to shared resources are mapped into the primary processor and the tasks which have no resource requirements are mapped into the spare processor. Furthermore, DVS and DPM techniques are used for both primary and backup tasks to save energy. The experimental results show that the EAMPSA algorithm consumes average 55.43% less energy than that of the SSPT algorithm.