应用中的嵌入式Linux实时优化

以Linux2.6为对象,在分析了国内外有关提高Linux实时性的几种方法的基础上,对任务切换、优先级调度算法以及中断服务程序提出了改进方式。引入了“在实时系统中,只有当进程的临界区能在下一个实时任务开始之前结束才被允许进入”的任务切换机制,实现了优先级置顶的方法以避免发生优先级倒置的现象,并用内核线程代替中断服务程序。上述方法可用在嵌入式领域和对实时性有较高要求的Linux应用中。

多线程系统在S3C2410上的实现

首先对多线程及S3C2410微处理器作了简要介绍,接着详细剖析了多线程系统在S3C2410平台上的具体实现过程,同时结合实践对实现过程中的各个技术难点作了详细的说明,并提供了切实可行的解决方案。

MACH操作系统中线程状态及其转换

Mach是一个支持分布式并行多机的操作系统,它将传统UNIX的进程分为任务与线程两个概念,以提高系统的并行性,减轻上下文切换耗费。本文将着重讨论作为Mach操作系统调度与运行基本单位的线程,及其状态和状态的转换。

基于状态机与线程级多任务并行模型的数据采集传输调度设计

为解决水质污染物数据采集传输系统中多任务事件响应及数据传输不稳定问题,将数据采集传输功能分为若干子任务模块,引入状态机理论作为多任务调度研究理论基础,设计线程级多任务并行模型作为调度研究支持,由状态机维护多任务、多线程数据请求,基于实际数据采集过程中建立采集传输事件与控制任务的关联关系,实现对采集传输事件的快速响应。采用基于线程级多任务并行模型调度方法实现自检、告警、配置和通信等功能,利用互斥锁达到通道隔离目的,提高系统的抗干扰性。最后对采集传输系统进行实地污染物数据采集监测实验。实验表明:基于状态机与线程级多任务并行模型的调度方法可以有效稳定地完成数据的采集和传输。

面向异构多核系统的多任务流并行编程模型设计

目前的多任务流并行编程模型难以探测到异构多核系统中存的慢任务和落后任务,存在调用开销高、计算开销高和编程加速比低的问题。为此,设计了新的面向异构多核系统的多任务流并行编程模型。通过寄存器重定向、指令迁移、分离发射和线程切换4个部分组建多任务流并行编程模型,并设计了任务探测算法,探测异构多核系统中存在的慢任务和落后任务,提高了异构多核系统在多任务并行处理过程中的编程灵活性。测试结果表明,该模型的调用开销和计算开销均较低,且编程加速比高。