Hi,大家好,我是编程小6,很荣幸遇见你,我把这些年在开发过程中遇到的问题或想法写出来,今天说一说
进程调度和切换_system进程占用磁盘高,希望能够帮助你!!!。
最近,我偷偷潜伏在各大技术群,因为秋招在即,看到不少小伙伴分享的大厂面经。
然后发现,操作系统的知识点考察还是比较多的,大厂就是大厂就爱问基础知识。其中,关于操作系统的「调度算法」考察也算比较频繁。
所以,我这边总结了操作系统的三大调度机制,分别是「进程调度/页面置换/磁盘调度算法」,供大家复习,希望大家在秋招能斩获自己心意的 offer。
进程调度算法也称 CPU 调度算法,毕竟进程是由 CPU 调度的。
当 CPU 空闲时,操作系统就选择内存中的某个「就绪状态」的进程,并给其分配 CPU。
什么时候会发生 CPU 调度呢?通常有以下情况:
其中发生在 1 和 4 两种情况下的调度称为「非抢占式调度」,2 和 3 两种情况下发生的调度称为「抢占式调度」。
非抢占式的意思就是,当进程正在运行时,它就会一直运行,直到该进程完成或发生某个事件而被阻塞时,才会把 CPU 让给其他进程。
而抢占式调度,顾名思义就是进程正在运行的时,可以被打断,使其把 CPU 让给其他进程。那抢占的原则一般有三种,分别是时间片原则、优先权原则、短作业优先原则。
你可能会好奇为什么第 3 种情况也会发生 CPU 调度呢?假设有一个进程是处于等待状态的,但是它的优先级比较高,如果该进程等待的事件发生了,它就会转到就绪状态,一旦它转到就绪状态,如果我们的调度算法是以优先级来进行调度的,那么它就会立马抢占正在运行的进程,所以这个时候就会发生 CPU 调度。
那第 2 种状态通常是时间片到的情况,因为时间片到了就会发生中断,于是就会抢占正在运行的进程,从而占用 CPU。
调度算法影响的是等待时间(进程在就绪队列中等待调度的时间总和),而不能影响进程真在使用 CPU 的时间和 I/O 时间。
接下来,说说常见的调度算法:
最简单的一个调度算法,就是非抢占式的先来先服务(First Come First Severd, FCFS)算法了。
顾名思义,先来后到,每次从就绪队列选择最先进入队列的进程,然后一直运行,直到进程退出或被阻塞,才会继续从队列中选择第一个进程接着运行。
这似乎很公平,但是当一个长作业先运行了,那么后面的短作业等待的时间就会很长,不利于短作业。
FCFS 对长作业有利,适用于 CPU 繁忙型作业的系统,而不适用于 I/O 繁忙型作业的系统。
最短作业优先(Shortest Job First, SJF)调度算法同样也是顾名思义,它会优先选择运行时间最短的进程来运行,这有助于提高系统的吞吐量。
这显然对长作业不利,很容易造成一种极端现象。
比如,一个长作业在就绪队列等待运行,而这个就绪队列有非常多的短作业,那么就会使得长作业不断的往后推,周转时间变长,致使长作业长期不会被运行。
前面的「先来先服务调度算法」和「最短作业优先调度算法」都没有很好的权衡短作业和长作业。
那么,高响应比优先
(Highest Response Ratio Next, HRRN)调度算法主要是权衡了短作业和长作业。
每次进行进程调度时,先计算「响应比优先级」,然后把「响应比优先级」最高的进程投入运行,「响应比优先级」的计算公式:
从上面的公式,可以发现:
最古老、最简单、最公平且使用最广的算法就是时间片轮转(Round Robin, RR)调度算法。
。
每个进程被分配一个时间段,称为时间片(Quantum),即允许该进程在该时间段中运行。
另外,时间片的长度就是一个很关键的点:
通常时间片设为 20ms~50ms
通常是一个比较合理的折中值。
前面的「时间片轮转算法」做了个假设,即让所有的进程同等重要,也不偏袒谁,大家的运行时间都一样。
但是,对于多用户计算机系统就有不同的看法了,它们希望调度是有优先级的,即希望调度程序能从就绪队列中选择最高优先级的进程进行运行,这称为最高优先级(Highest Priority First,HPF)调度算法。
进程的优先级可以分为,静态优先级或动态优先级:
该算法也有两种处理优先级高的方法,非抢占式和抢占式:
但是依然有缺点,可能会导致低优先级的进程永远不会运行。
多级反馈队列(Multilevel Feedback Queue)调度算法是「时间片轮转算法」和「最高优先级算法」的综合和发展。
顾名思义:
来看看,它是如何工作的:
可以发现,对于短作业可能可以在第一级队列很快被处理完。对于长作业,如果在第一级队列处理不完,可以移入下次队列等待被执行,虽然等待的时间变长了,但是运行时间也会更长了,所以该算法很好的兼顾了长短作业,同时有较好的响应时间。
在了解内存页面置换算法前,我们得先谈一下缺页异常(缺页中断)。
当 CPU 访问的页面不在物理内存时,便会产生一个缺页中断,请求操作系统将所缺页调入到物理内存。那它与一般中断的主要区别在于:
我们来看一下缺页中断的处理流程,如下图:
上面所说的过程,第 4 步是能在物理内存找到空闲页的情况,那如果找不到呢?
找不到空闲页的话,就说明此时内存已满了,这时候,就需要「页面置换算法」选择一个物理页,如果该物理页有被修改过(脏页),则把它换出到磁盘,然后把该被置换出去的页表项的状态改成「无效的」,最后把正在访问的页面装入到这个物理页中。
这里提一下,页表项通常有如下图的字段:
那其中:
这里我整理了虚拟内存的管理整个流程,你可以从下面这张图看到:
所以,页面置换算法的功能是,当出现缺页异常,需调入新页面而内存已满时,选择被置换的物理页面,也就是说选择一个物理页面换出到磁盘,然后把需要访问的页面换入到物理页。
那其算法目标则是,尽可能减少页面的换入换出的次数,常见的页面置换算法有如下几种:
最佳页面置换算法基本思路是,置换在「未来」最长时间不访问的页面。
所以,该算法实现需要计算内存中每个逻辑页面的「下一次」访问时间,然后比较,选择未来最长时间不访问的页面。
我们举个例子,假设一开始有 3 个空闲的物理页,然后有请求的页面序列,那它的置换过程如下图:
在这个请求的页面序列中,缺页共发生了 7
次(空闲页换入 3 次 + 最优页面置换 4 次),页面置换共发生了 4
次。
这很理想,但是实际系统中无法实现,因为程序访问页面时是动态的,我们是无法预知每个页面在「下一次」访问前的等待时间。
所以,最佳页面置换算法作用是为了衡量你的算法的效率,你的算法效率越接近该算法的效率,那么说明你的算法是高效的。
既然我们无法预知页面在下一次访问前所需的等待时间,那我们可以选择在内存驻留时间很长的页面进行中置换,这个就是「先进先出置换」算法的思想。
还是以前面的请求的页面序列作为例子,假设使用先进先出置换算法,则过程如下图:
在这个请求的页面序列中,缺页共发生了 10
次,页面置换共发生了 7
次,跟最佳页面置换算法比较起来,性能明显差了很多。
最近最久未使用(LRU)的置换算法的基本思路是,发生缺页时,选择最长时间没有被访问的页面进行置换,也就是说,该算法假设已经很久没有使用的页面很有可能在未来较长的一段时间内仍然不会被使用。
这种算法近似最优置换算法,最优置换算法是通过「未来」的使用情况来推测要淘汰的页面,而 LRU 则是通过「历史」的使用情况来推测要淘汰的页面。
还是以前面的请求的页面序列作为例子,假设使用最近最久未使用的置换算法,则过程如下图:
在这个请求的页面序列中,缺页共发生了 9
次,页面置换共发生了 6
次,跟先进先出置换算法比较起来,性能提高了一些。
虽然 LRU 在理论上是可以实现的,但代价很高。为了完全实现 LRU,需要在内存中维护一个所有页面的链表,最近最多使用的页面在表头,最近最少使用的页面在表尾。
困难的是,在每次访问内存时都必须要更新「整个链表」。在链表中找到一个页面,删除它,然后把它移动到表头是一个非常费时的操作。
所以,LRU 虽然看上去不错,但是由于开销比较大,实际应用中比较少使用。
那有没有一种即能优化置换的次数,也能方便实现的算法呢?
时钟页面置换算法就可以两者兼得,它跟 LRU 近似,又是对 FIFO 的一种改进。
该算法的思路是,把所有的页面都保存在一个类似钟面的「环形链表」中,一个表针指向最老的页面。
当发生缺页中断时,算法首先检查表针指向的页面:
我画了一副时钟页面置换算法的工作流程图,你可以在下方看到:
了解了这个算法的工作方式,就明白为什么它被称为时钟(Clock)算法了。
最不常用(LFU)算法,这名字听起来很调皮,但是它的意思不是指这个算法不常用,而是当发生缺页中断时,选择「访问次数」最少的那个页面,并将其淘汰。
它的实现方式是,对每个页面设置一个「访问计数器」,每当一个页面被访问时,该页面的访问计数器就累加 1。在发生缺页中断时,淘汰计数器值最小的那个页面。
看起来很简单,每个页面加一个计数器就可以实现了,但是在操作系统中实现的时候,我们需要考虑效率和硬件成本的。
要增加一个计数器来实现,这个硬件成本是比较高的,另外如果要对这个计数器查找哪个页面访问次数最小,查找链表本身,如果链表长度很大,是非常耗时的,效率不高。
但还有个问题,LFU 算法只考虑了频率问题,没考虑时间的问题,比如有些页面在过去时间里访问的频率很高,但是现在已经没有访问了,而当前频繁访问的页面由于没有这些页面访问的次数高,在发生缺页中断时,就会可能会误伤当前刚开始频繁访问,但访问次数还不高的页面。
那这个问题的解决的办法还是有的,可以定期减少访问的次数,比如当发生时间中断时,把过去时间访问的页面的访问次数除以 2,也就说,随着时间的流失,以前的高访问次数的页面会慢慢减少,相当于加大了被置换的概率。
我们来看看磁盘的结构,如下图:
常见的机械磁盘是上图左边的样子,中间圆的部分是磁盘的盘片,一般会有多个盘片,每个盘面都有自己的磁头。右边的图就是一个盘片的结构,盘片中的每一层分为多个磁道,每个磁道分多个扇区,每个扇区是 512
字节。那么,多个具有相同编号的磁道形成一个圆柱,称之为磁盘的柱面,如上图里中间的样子。
磁盘调度算法的目的很简单,就是为了提高磁盘的访问性能,一般是通过优化磁盘的访问请求顺序来做到的。
寻道的时间是磁盘访问最耗时的部分,如果请求顺序优化的得当,必然可以节省一些不必要的寻道时间,从而提高磁盘的访问性能。
假设有下面一个请求序列,每个数字代表磁道的位置:
98,183,37,122,14,124,65,67
初始磁头当前的位置是在第 53
磁道。
接下来,分别对以上的序列,作为每个调度算法的例子,那常见的磁盘调度算法有:
先来先服务(First-Come,First-Served,FCFS),顾名思义,先到来的请求,先被服务。
那按照这个序列的话:
98,183,37,122,14,124,65,67
那么,磁盘的写入顺序是从左到右,如下图:
先来先服务算法总共移动了 640
个磁道的距离,这么一看这种算法,比较简单粗暴,但是如果大量进程竞争使用磁盘,请求访问的磁道可能会很分散,那先来先服务算法在性能上就会显得很差,因为寻道时间过长。
最短寻道时间优先(Shortest Seek First,SSF)算法的工作方式是,优先选择从当前磁头位置所需寻道时间最短的请求,还是以这个序列为例子:
98,183,37,122,14,124,65,67
那么,那么根据距离磁头( 53 位置)最近的请求的算法,具体的请求则会是下列从左到右的顺序:
65,67,37,14,98,122,124,183
磁头移动的总距离是 236
磁道,相比先来先服务性能提高了不少。
但这个算法可能存在某些请求的饥饿,因为本次例子我们是静态的序列,看不出问题,假设是一个动态的请求,如果后续来的请求都是小于 183
磁道的,那么 183 磁道可能永远不会被响应,于是就产生了饥饿现象,这里产生饥饿的原因是磁头在一小块区域来回移动。
最短寻道时间优先算法会产生饥饿的原因在于:磁头有可能再一个小区域内来回得移动。
为了防止这个问题,可以规定:磁头在一个方向上移动,访问所有未完成的请求,直到磁头到达该方向上的最后的磁道,才调换方向,这就是扫描(Scan)算法。
这种算法也叫做电梯算法,比如电梯保持按一个方向移动,直到在那个方向上没有请求为止,然后改变方向。
还是以这个序列为例子,磁头的初始位置是 53:
98,183,37,122,14,124,65,67
那么,假设扫描调度算先朝磁道号减少的方向移动,具体请求则会是下列从左到右的顺序:
37,14,0
,65,67,98,122,124,183
磁头先响应左边的请求,直到到达最左端( 0 磁道)后,才开始反向移动,响应右边的请求。
扫描调度算法性能较好,不会产生饥饿现象,但是存在这样的问题,中间部分的磁道会比较占便宜,中间部分相比其他部分响应的频率会比较多,也就是说每个磁道的响应频率存在差异。
扫描算法使得每个磁道响应的频率存在差异,那么要优化这个问题的话,可以总是按相同的方向进行扫描,使得每个磁道的响应频率基本一致。
循环扫描(Circular Scan, CSCAN )规定:只有磁头朝某个特定方向移动时,才处理磁道访问请求,而返回时直接快速移动至最靠边缘的磁道,也就是复位磁头,这个过程是很快的,并且返回中途不处理任何请求,该算法的特点,就是磁道只响应一个方向上的请求。
还是以这个序列为例子,磁头的初始位置是 53:
98,183,37,122,14,124,65,67
那么,假设循环扫描调度算先朝磁道增加的方向移动,具体请求会是下列从左到右的顺序:
65,67,98,122,124,183,199
,0
,14,37
磁头先响应了右边的请求,直到碰到了最右端的磁道 199,就立即回到磁盘的开始处(磁道 0),但这个返回的途中是不响应任何请求的,直到到达最开始的磁道后,才继续顺序响应右边的请求。
循环扫描算法相比于扫描算法,对于各个位置磁道响应频率相对比较平均。
我们前面说到的扫描算法和循环扫描算法,都是磁头移动到磁盘「最始端或最末端」才开始调换方向。
那这其实是可以优化的,优化的思路就是磁头在移动到「最远的请求」位置,然后立即反向移动。
那针对 SCAN 算法的优化则叫 LOOK 算法,它的工作方式,磁头在每个方向上仅仅移动到最远的请求位置,然后立即反向移动,而不需要移动到磁盘的最始端或最末端,反向移动的途中会响应请求。
而针 C-SCAN 算法的优化则叫 C-LOOK,它的工作方式,磁头在每个方向上仅仅移动到最远的请求位置,然后立即反向移动,而不需要移动到磁盘的最始端或最末端,反向移动的途中不会响应请求。
大家好,我是小林,一个专为大家图解的工具人,我们下次见!
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