16 - 初探Linux进程调度

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1. 初探Linux进程调度

已知：父进程创建子进程后，父子进程同时运行

• 问题：如果计算机只有一个处理器，父子进程以什么方式同时执行？

1.1 Linux系统调度

• 内核具有进程调度的能力，多个进程可同时运行
• 微观上，处理器同一时间只能执行一个进程
• 同时运行多个进程时，每个进程都会获得适当的执行时间片
• 当执行时间片用完时，内核调度下一个进程执行

1.2 进程调度原理

• n个进程（n >= 2）同时位于内存中
• 处理器执行完每个进程，每个进程拥有一个时间片
• 时间片用完，通过时钟中断完成进程切换（调度）
  

1.3 Linux系统调度策略

• 普通调度策略
  • SCHED_OTHER：Linux默认的调度策略，也被称为CFS（Completely Fair Scheduler），给每个进程动态计算优先级，根据优先级和进程执行的历史记录来确定下一个执行的进程。
• 实时调度策略
  • SCHED_FIFO：基于优先级顺序调度进程，并在一个进程获得CPU时一直执行，直到进程主动释放。
  • SCHED_RR：基于“时间片轮转”的调度策略，给每个进程设置一个固定的时间片，并按照优先级顺序对进程进行轮流调度。

1.4 进程调度实验设计

1.4.1 实验目标

1. 验证 同一时刻只有一个进程在执行
2. 验证 不同调度策略，进程执行的连续性不同

1.4.2 实验设计

1. n个进程同时运行，统计各个进程的执行时刻
2. 进程运行方式：
   • 每个slice时间记录如下值：进程编号，当前时间值，完成度
   • 在total时间后结束运行，并输出记录的数据
   • 通过记录的数据分析进程调度策略

1.5 实验需解决的问题

• 如何让进程每次“固定”工作slice时间（单位毫秒）？
• 如何获取和改变进程的调度策略？
• 如何记录数据并输出数据（需要保存数据）？
• 如何图形化显示数据？

1.5.1 “固定”时间工作量估算

• Linux中的时间获取

1.5.2 获取/改变进程调度策略

• chrt命令简介
  Linux系统中可以使用chrt命令来查看、设置一个进程的优先级和调度策略
• 命令用法

1.5.3 记录进程运行后产生数据

1.5.4 图形化数据显示与分析

1.6 编程实验：进程调度实验

【参看链接】：16 - 初探Linux进程调度

• taskset实验

• 进程调度实验

#include <sys/wait.h>
#include <sys/resource.h>
#include <time.h>
#include <unistd.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <sched.h>
#include <fcntl.h>#define NLOOP_FOR_ESTIMATION 1000000000UL
#define NSECS_PER_MSEC 1000000UL
#define NSECS_PER_SEC 1000000000UL#define DiffNS(begin, end) ((end.tv_sec - begin.tv_sec) * NSECS_PER_SEC \+ (end.tv_nsec - begin.tv_nsec))static unsigned long g_load_per_slice;
static struct timespec g_time_begin;static unsigned long estimate_loops_per_msec() // 1ms有多少次循环
{struct timespec begin = {0};struct timespec end   = {0};unsigned long i = 0;clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC, &begin);while (i < NLOOP_FOR_ESTIMATION) i++;clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC, &end);return NLOOP_FOR_ESTIMATION / (DiffNS(begin, end) / NSECS_PER_MSEC);
}static inline void work()
{unsigned int i = 0;// g_load_per_slice 每个时间片的循环次数// 经过 1 个时间片的循环次数后返回，模拟工作 1 个时间片while (i < g_load_per_slice) i++;
}static void test(int id, struct timespec* tss, int nrecord)
{struct timespec ts = {0};char buf[128] = {0};int fd = -1;int i = 0;// nrecord 记录的时间片数，也就是进程要执行的总时间for (i = 0; i < nrecord; i++) {work();clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC, tss + i);}sprintf(buf, "./%d-proc.log", id);printf("%s\n", buf);fd = open(buf, O_WRONLY | O_CREAT | O_TRUNC);if (fd != -1) {for (i = 0; i < nrecord; i++) {sprintf(buf, "%d\t%ld\t%d\n",id,DiffNS(g_time_begin, tss[i]) / NSECS_PER_MSEC,(i + 1) * 100 / nrecord);write(fd, buf, strlen(buf));}}close(fd);
}int main(int argc, char* argv[])
{int nproc = atoi(argv[1]); // 创建多少个进程int total = atoi(argv[2]); // 每个进程需要执行的时间int slice = atoi(argv[3]); // 时间片int nrecord = total / slice;// 申请记录 nrecord 条记录的 logbufstruct timespec* logbuf = malloc(nrecord * sizeof(*logbuf));pid_t* pids = malloc(nproc * sizeof(*pids));total = total / slice * slice;if (logbuf && pids) {int i = 0;int n = 0;printf("nproc = %d\n", nproc);printf("total = %d\n", total);printf("slice = %d\n", slice);printf("SCHED_OTHER = %d\n", SCHED_OTHER);printf("SCHED_FIFO  = %d\n", SCHED_FIFO);printf("SCHED_RR    = %d\n", SCHED_RR);printf("Begin estimate work load per slice...\n");g_load_per_slice = estimate_loops_per_msec() * slice; // 每个时间片的循环次数printf("End ==> g_load_per_slice = %ld\n", g_load_per_slice);clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC, &g_time_begin); // 统计的起始时间for (i = 0; i < nproc; i++) {pids[i] = fork();if (pids[i] < 0) {int j = 0;while (j < n) {kill(pids[j++], SIGKILL); // 杀死创建成功的子进程}printf("Process create error...\n");break;} else if (pids[i] == 0) {int sched = sched_getscheduler(0);int pri = getpriority(PRIO_PROCESS, 0);printf("task %d ==> schedule policy: %d\n", i, sched);printf("task %d ==> schedule priority: %d\n", i, pri);test(i, logbuf, nrecord);exit(0);} else {n++;}}}free(logbuf);free(pids);return 0;
}

import sys
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltflag = sys.argv[1]
nproc = int(sys.argv[2])data = []
colors = []for fid in range(0, nproc):fname = str(fid) + '-proc.log'fd = open(fname, 'r')lines = fd.readlines()for s in lines:s = s.strip().split('\t')data.append( [int(s[0]), int(s[1]), int(s[2])] )fd.close()color = '#'for c in np.random.randint(0, 255, 3):color += format(c, '02X')colors.append(color)x_value = []
y_value = []
c_value = []if flag == 'id-time':for d in data:y_value.append(d[0])x_value.append(d[1])c_value.append(colors[d[0]])plt.scatter(x_value, y_value, c=c_value)plt.title('Data Analysis')plt.ylabel('Process No.')plt.xlabel('TIme(ms)')plt.show()if flag == 'work-time':for d in data:y_value.append(d[2])x_value.append(d[1])c_value.append(colors[d[0]])plt.scatter(x_value, y_value, c=c_value)plt.title('Data Analysis')plt.ylabel('Work Load')plt.xlabel('TIme(ms)')plt.show()

1.6.1 SCHED_OTHER

1.6.2 SCHED_RR

1.6.3 SCHED_FIFO