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。     

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。     

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.     

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.     

异构分布系统的实时任务轮转式容错调度算法

建立了一个异构分布式系统实时调度模型,对异构分布式系统中的任务及不同处理机资源进行了形式化描述.结合基版本/副版本技术,给出了用于异构分布式系统的实时任务轮转式容错调度算法.实例分析表明,该算法有效提高了异构处理机环境下的资源利用率以及整体计算性能.     

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.     

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.     

异构分布式实时系统中对具有前后依赖关系任务的基于动态可变调度距离容错调度算法

目前的主副版本容错调度算法大多没有考虑任务间的前后依赖关系,但实际中很多任务是具有前后依赖关系的。本文提出了一种基于主副版本动态可变调度距离的任务容错调度算法,该技术通过比较任务间的最晚开始执行时间与最早开始执行时间的差值,安排任务副版本的调度,并且基于此设计了可用于具有前后依赖关系任务调度可重叠技术。本文提出的基于动态可变调度距离的容错调度算法在尽可能让任务最早完成的情况下,提高系统的可靠性,并且优先调度关键路径任务,降低了系统的容错开销。最后通过实验证明本文算法的有效性和优异性。     

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．     

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.     

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。     

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.     

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     

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。