一种空间多核操作系统容错调度算法

目前计算机系统逐步采用多核处理器来提升性能,空间操作系统如何管理多核资源是发挥处理器性能的关键。在航天等安全关键领域中,采用固定点任务与定期任务混合调度,在保证可靠性的前提下提高效率。现有针对混合任务模型的多核调度算法仅考虑任务分配问题,没有考虑到系统中某一核心出现故障时如何进行容错。FT-RTA算法是一种空间多核操作系统容错调度算法,当一个核心上出现瞬时故障,将故障核心上在故障时间段内的所有任务迁移至正常核心上执行,使计算机系统不会感知到此次核心故障,成功屏蔽故障。经过实际应用中的典型参数验证,算法可以成功屏蔽核心故障,进行系统无感知的容错。

配变重过载下的配网运营动态监控平台实时任务容错调度算法

研究配变重过载下的配网运营动态监控平台实时任务容错调度算法,以解决配网运营动态监控平台执行配变重过载监控任务时可调度性差的问题。依据分层调度思想,将实时任务容错调度划分为上层调度算法和下层调度算法,通过上层调度算法利用Logistic模型预测是否存在配变重过载情况,存在配变重过载情况时,进入下层调度算法。下层调度算法利用平台的优先级属性列表,建立平台管理机执行配变重过载动态监控任务时的有效传递函数,利用码元调制方法获取平台任务调度输出,保障配网运营动态监控平台稳定执行配变重过载动态监控任务。实例分析结果表明,配网运营动态监控同时执行30个配变重过载动态监控任务时,其容错调度成功率高于93%,验证该算法具有良好的实时任务容错调度有效性。

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.

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。

异构分布式系统中基于负载均衡的容错调度算法

提出了基于主/从版本的具有容错功能的进程调度算法HDALF和HDLDF,且分别给出两种算法的时间复杂度并对算法的负载均衡性和节点资源利用率作了讨论.与以往容错调度算法不同的是,此算法是在被动进程复制模式下、适合于异构分布式系统的容错调度算法.而以往的研究都是建立在主从版本进程有相等的负载或执行时间相同的模型基础上,或者仅适合于同构分布式系统.实验结果表明,HDALF算法和HDLDF算法的性能比基于同构分布式模型下的两阶段算法更加优越.并且得出了这样的结果:当系统发生故障前后的负载均衡性权值相等时,在负载均衡和处理机资源利用率方面,HDLDF算法都要优于HDALF算法.

多处理机系统的高效实时容错调度算法

在容错调度算法副版本后调度算法（ＢＫＣＬ）的基础上，提出一种高效实时容错调度算法（ＥＢＫＣＬ）．对于具有容错需求的实时任务而言，由实时容错调度算法所产生的调度可保证在多处理机实时系统中一个处理机失效时，实时任务仍然可在截止时限内完成．在ＥＢＫＣＬ算法中，如果两个实时任务的基版本分配在不同的处理机Ｐｉ和Ｐｊ上，且这两个实时任务的副版本被调度到同一个处理机Ｐ上，则两个副版本之间允许有时间上的重叠．模拟实验证明，使用多个实时任务副版本之间的时间重叠技术。

基于双优先级队列的异构分布式控制系统容错调度算法

在对分布式控制系统进行分析的基础上,给出了任务模型和处理器模型.为了调度多种实时性的任务,提出了双优先级队列调度算法,用于调度每个处理器上的任务.该算法设置2个优先级队列,其中高优先级队列用于调度实时任务,低优先级队列用于调度非实时任务,高优先级队列中的任务可抢占低优先级队列中的任务.在此基础上,采用版本复制技术使系统具有容错能力,并分析了任务的容错可调度条件.基于此,采用首次适应的启发式任务分配策略,将任务分配到各个处理器上,在确保任务容错可调度的条件下使处理器负载均衡.仿真结果表明所提出的算法是有效的.

云环境下舰船周期性任务容错调度算法研究

舰船周期性任务的容错调度对保证船舶安全航行,避免发生碰撞事故具有重要作用,因此针对舰船周期性任务容错调度问题进行研究,在求解环节对传统容错调度算法进行改进优化,以期提高可靠性和实时性。任务容错调度算法设计需要经历2个阶段:第一阶段,构建舰船周期性任务容错调度模型;第二阶段,将遗传算法与蚁群算法相结合,完成模型2次求解,先使用遗传算法,得到初步容错调度可行方案,后使用蚁群算法,完成模型精确求解,有效实现舰船周期性任务的容错调度。结果表明:与单一遗传算法与蚁群算法相比,本算法可靠性降低幅度低(1.89%),说明可靠性更好;100个任务的完成所需时间最少,仅花费11.5 s,证明其实时性更佳。

基于延迟副版本的分布式控制系统容错调度算法

针对分布式控制系统中的周期性实时任务,基于版本复制技术设计一种新的容错调度算法.该算法将主动副版本技术、被动副版本技术和副版本重叠技术融合起来,充分利用它们的优点.算法通过延迟副版本的开始执行时间减少主/副版本执行时间的重叠,从而减少副版本的冗余度并提高处理器的利用率.给出了任务集容错可调度性的判别定理和副版本冗余时间的计算方法.在采用以最小化"最坏情况响应时间"的最佳适应方法和首次适应任务分配方法的基础上,给出启发式任务分配算法.最后对算法进行了仿真实验,实验结果表明了算法的有效性和可行性.

云环境下舰船周期性任务容错调度算法

任务容错调度算法是保证舰船周期性任务完成的基础,针对舰船周期性任务容错调度算法存在效率低等问题,设计了一种云环境下舰船周期性任务容错调度算法。首先对舰船周期性任务容错调度算法的研究现状和云环境的工作模式进行分析,然后建立舰船周期性任务容错调度的数学模型,并采用组合的群智能优化算法对舰船周期性任务容错调度数学模型进行求解,找到舰船周期性任务容错调度方案。仿真测试结果表明,本文算法不但加快了舰船周期性任务容错调度方案的搜索速度,而且得到的舰船周期性任务容错调度方案要优于对比算法。

Web集群中基于服务等级容错调度算法研究

适应高实时性Internet业务中Web服务器集群系统高可用度响应的要求,研究中提出了一种应用于Web集群的基于服务等级的容错调度算法。该算法运用主/副版本技术,将Web请求的实时性、容错和客户身份等指标综合成服务等级参数,确保任务在规定的时间内高效完成,在任务调度中采用了负载均衡调度机制,实验结果验证了算法的有效性。

多处理器实时系统容错ICDM调度算法

目的提出一种针对多处理器实时系统中具有时间、资源和容错需求任务的调度算法来满足硬实时系统实时性及可靠性要求.使硬实时系统在发生故障的情况下,任务也能在其截止期内完成,不致产生灾难性后果.方法将非精确计算模型引入到Dis-tance Myopic算法中,通过非精确计算模型与Distance Myopic算法的有效结合,提出ICDM算法.结果任务分为主副两个版本,每个任务都由两部分组成:强制执行部分和选择执行部分;当任务强制执行部分不能达到截止期时,通过调用MOPT算法减小前序任务选择部分的执行时间,使其满足截止期要求.ICDM算法使任务在保证结果可接受的情况下,在其截止期内完成,提高了任务的可调度性.结论通过引入非精确计算模型,使算法的可调度性增强了,也提高了硬实时系统的实时性及可靠性.

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RateMonotonic (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EarlierDeadlineFirst (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 .

实时多处理机系统BEST-FIT启发式容错调度

本文从有效利用资源的角度出发,提出了一种以最小化处理机数目为优化目标的Best-Fit启发式容错调度算法。该算法采用主/副版本备份技术和副版本的主动运行方式与被运行方式相结合的方法,将实时任务的主版本和副版本调度到不同处理机上运行;并且按照Best-Fit启发式策略为实时任务主版本寻找“最佳满足”处理机,使尽可能多的实时任务副版本以被动方式运行。算法既保证了系统的实时性和容错性,也节约了处理机。分析和仿真结果均证明了算法的有效性。

适应动态安全需求的实时任务调度算法研究

现有的实时容错调度算法没有将实时任务的动态安全需求与其可调度性结合起来考虑。针对这一问题,文章展开以下研究工作:基于安全分级思想,构建了一个适应动态安全需求的实时调度模型,该模型详细地描述了实时任务、系统安全服务、任务容错等实时调度过程涉及的关键要素。以此模型为基础,提出了一种自适应实时容错调度算法(AFTS),该算法支持优先级抢占式调度策略,以牺牲普通任务的运行为代价来保证关键任务的可调度性,并采用主副本备份技术实现了关键任务的容错功能。当系统安全级别被动态调整时,该算法能够为实时任务选择满足当前安全需求的最优安全策略。仿真实验表明,文中提出的算法与同类算法相比,在系统动态安全需求的适应性,以及关键任务的可调度性和容错能力等方面有较好的表现。

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。

一种分布式人机界面组件容错调度模型的研究

为了解决分布式系统中人机界面组件的容错、动态配置以及各个人机交互结点界面切换的统一控制问题,基于组件技术和容错调度理论,提出一种人机界面组件两级容错调度模型,并给出了相应的调度算法。模型由一个统一调度处理组件和多个人机交互结点组成。其中,每个人机交互结点包含一个局部调度处理组件、一个界面组织处理组件以及多个人机界面组件。局部调度处理组件处理没有容错需求的局部界面调度请求。统一调度处理组件处理有容错需求的局部界面调度请求和全局界面调度请求。界面组织处理组件根据调度请求的处理结果完成界面的组织显示。最后,通过实验验证了两级容错调度模型及其算法的可行性。

基于GA的DCS中任务的容错优化调度

分布式控制系统(DCS)中的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DCS提供一定的容错能力。该文基于EDF算法和版本复制技术给出了DCS的容错调度算法。在此基础上采用启发式任务分配算法分配任务,通过遗传算法对基版本任务时限进行优化,以提高处理器的利用率。仿真结果表明该算法是有效的。

CPS异构分布实时系统中带负载因子的容错调度

介绍了Cyber-Physical Systems的基本内容,给出了基于Cyber-Physical Systems异构分布式中的实时任务系统模型。并在该模型下结合基/副版本备份技术提出了两种适应于Cyber-Physical Systems异构分布式实时环境的启发式容错调度算法:HDLMA算法和HDLFA算法。最后针对这两种算法,分析了算法可调度性,负载均衡性,任务粒度大小对负载均衡性的影响,以及调度阀值对算法可调度性的影响。

基于i.lon的高性能数据采集方案研究

为了解决采用i.lon SmartServer进行数据采集时所遇到的问题,改善其工程应用的效果,在对这些问题进行分析的基础上,提出了一种高性能数据采集解决方案。该方案基于中间件的设计理念,采用层式多线程模型建立核心框架,设计了一种分层容错调度算法和一种基于统一编码的数据映射机制。综合运用了数据缓存、数据备份、消息队列等技术,并通过使用Java实现了采集系统。最后通过测试中的表现和实际工程项目中的应用情况表明了该解决方案的高效性、稳定性和安全性。