面向云计算的线程调度算法研究

1/1面向云计算的线程调度算法研究第一部分云计算环境中线程调度的挑战 2第二部分基于优先级的线程调度算法 3第三部分基于公平性的线程调度算法 6第四部分基于负载均衡的线程调度算法 9第五部分基于能源效率的线程调度算法 12第六部分基于安全性的线程调度算法 16第七部分云计算环境中线程调度算法的比较 18

第一部分云计算环境中线程调度的挑战关键词关键要点【云计算环境中线程调度的挑战】：

1.异构资源调度：云计算环境中包含各种各样的资源，如CPU、GPU、内存、存储等，这些资源的性能和特性各不相同。线程调度算法需要能够根据线程的特性和资源的可用情况，进行合理的调度，以提高资源利用率和应用程序性能。

2.动态负载变化：云计算环境中的负载往往是动态变化的，这给线程调度算法带来了很大的挑战。线程调度算法需要能够及时响应负载的变化，动态调整线程的调度策略，以保证应用程序性能的稳定性。

3.海量数据处理：云计算环境中往往需要处理海量数据，这给线程调度算法带来了巨大的计算量。线程调度算法需要能够高效地处理海量数据，以减少调度延迟，提高应用程序性能。

【多任务并发执行】：

云计算环境中线程调度的挑战

云计算环境中线程调度面临着诸多挑战，这些挑战主要源于云计算环境的分布式、异构性和动态性等特点。

#1.分布式环境

云计算环境是一个分布式环境，其中计算资源和数据存储在不同的物理位置。这使得线程的调度变得更加复杂，因为需要考虑网络延迟和带宽的因素。传统上，线程通常在单个计算机上运行，由一个操作系统调度。在云计算环境中，线程分布在不同的机器上，由多个操作系统调度。这使得线程的调度变得更加复杂。

#2.异构性

云计算环境是一个异构性环境，其中计算资源具有不同的性能和功能。这使得线程的调度变得更加复杂，因为需要考虑线程与计算资源的匹配问题。此外，云计算环境中经常使用虚拟化技术，这使得计算资源的性能和功能更加多样化。

#3.动态性

云计算环境是一个动态性环境，其中计算资源和数据不断变化。这使得线程的调度变得更加复杂，因为需要适应不断变化的环境。例如，当云计算环境中的某个物理机出现故障时，需要将运行在此物理机上的线程迁移到其他物理机上。又如，当云计算环境中的某个虚拟机被销毁时，需要将运行在此虚拟机上的线程迁移到其他虚拟机上。

#4.多租户

云计算环境是一个多租户环境，其中多个用户共享相同的计算资源。这使得线程的调度变得更加复杂，因为需要考虑资源公平性和隔离性问题。例如，需要确保每个用户的线程都能公平地使用计算资源，并且需要防止不同用户的线程相互干扰。

针对上述挑战，云计算环境中出现了多种线程调度算法。这些算法针对不同的应用场景和目标进行了优化，以满足云计算环境的调度需求。第二部分基于优先级的线程调度算法关键词关键要点基于优先级的线程调度算法概述

1.基于优先级的线程调度算法是一种简单的线程调度算法，它根据线程的优先级来决定哪个线程应该被调度执行。

2.优先级越高的线程，被调度的可能性越大。

3.基于优先级的线程调度算法通常用于实时系统，在实时系统中，线程的优先级是根据其对系统的影响来确定的。

基于优先级的线程调度算法的优势

1.基于优先级的线程调度算法简单易懂，易于实现。

2.基于优先级的线程调度算法性能较高，能够满足实时系统的要求。

3.基于优先级的线程调度算法能够保证高优先级线程的执行，从而提高系统的可靠性。

基于优先级的线程调度算法的劣势

1.基于优先级的线程调度算法可能导致低优先级线程饥饿，即低优先级线程长时间无法被调度执行。

2.基于优先级的线程调度算法可能导致优先级反转，即低优先级线程阻止高优先级线程的执行。

3.基于优先级的线程调度算法不适合于非实时系统，在非实时系统中，线程的优先级通常不重要。

基于优先级的线程调度算法的应用

1.基于优先级的线程调度算法广泛用于实时系统，例如操作系统、嵌入式系统和工业控制系统。

2.基于优先级的线程调度算法也可以用于非实时系统，例如多媒体系统、游戏系统和数据库系统。

3.基于优先级的线程调度算法是线程调度算法中的一种重要算法，它在许多系统中都有着广泛的应用。

基于优先级的线程调度算法的发展趋势

1.基于优先级的线程调度算法的研究方向之一是提高算法的性能，降低算法的开销。

2.基于优先级的线程调度算法的研究方向之二是提高算法的公平性，防止低优先级线程饥饿。

3.基于优先级的线程调度算法的研究方向之三是提高算法的鲁棒性，防止优先级反转。

基于优先级的线程调度算法的前沿技术

1.基于优先级的线程调度算法的前沿技术之一是多级优先级调度算法，多级优先级调度算法将线程划分为多个优先级组，每个优先级组的线程具有不同的优先级。

2.基于优先级的线程调度算法的前沿技术之二是实时优先级调度算法，实时优先级调度算法能够保证高优先级线程的执行，并防止低优先级线程饥饿。

3.基于优先级的线程调度算法的前沿技术之三是自适应优先级调度算法，自适应优先级调度算法能够根据系统负载的变化动态调整线程的优先级。#基于優先級的線程調度算法

概述

基於優先級的線程調度算法是一種常用的線程調度算法，它根據線程的優先級來分配CPU時間。具有高優先級的線程會優先獲得CPU時間，而優先級較低的線程則只能等待。

先來先服務調度算法

先來先服務調度算法是一種簡單的調度算法，它按照線程到達的順序來分配CPU時間。這種算法的優點是公平，因為每個線程都會得到相同數目的CPU時間。但是，先來先服務調度算法也有缺點：它可能會導致低優先級的線程等待很長時間才能獲得CPU時間。

最高優先級調度算法

最高優先級調度算法是一種基於優先級的線程調度算法，它總是將具有最高優先級的線程安排到CPU上。這種算法的優點是，具有最高優先級的線程總是能立即得到CPU時間。但是，最高優先級調度算法也有缺點：它可能會導致低優先級的線程無限期地等待。

時分片調度算法

時分片調度算法是一種基於優先級的線程調度算法，它將CPU時間分為固定長度的時分片，並將每個時分片分配給具有最高優先級的線程。這種算法的優點是，每個線程都能得到一定數目的CPU時間，並且低優先級的線程也能在一定程度上獲得CPU時間。

老化調度算法

老化調度算法是一種基於優先級的線程調度算法，它會增加那些等待很長時間的線程的優先級。這種算法的優點是，它可以防止低優先級的線程無限期地等待。但是，老化調度算法也有缺點：它可能會導致高優先級的線程等待很長時間才能獲得CPU時間。

混合調度算法

混合調度算法是兩種或多種調度算法的結合。混合調度算法可以結合不同算法的優點，以提高系統的性能。

結論

基於優先級的線程調度算法是一種常用的線程調度算法，它根據線程的優先級來分配CPU時間。基於優先級的線程調度算法有很多種，每種都有其自身的優點和缺點。在選擇基於優先級的線程調度算法時，需要根據系統的具體需求來選擇。第三部分基于公平性的线程调度算法关键词关键要点【公平共享调度算法】：

1.保证每个线程都能获得公平的CPU时间片，防止某些线程长时间霸占CPU资源，导致其他线程饥饿。

2.采用轮转或时间片轮询等机制，确保每个线程都能在合理的时间内获得CPU执行机会。

3.避免优先级过高的线程独占CPU资源，通过动态调整线程优先级或使用公平共享队列等方式，实现资源的合理分配。

【基于反馈的公平性调度算法】：

#面向云计算的基于公平性的线程调度算法研究

#1.公平性线程调度算法的概念和目标

在云计算环境中，线程调度算法负责分配处理器资源给虚拟机中的线程，以提高系统吞吐量和响应时间。公平性线程调度算法旨在为每个线程分配公平的资源份额，以防止某些线程独占资源而导致其他线程饥饿。

#2.基于公平性线程调度算法的分类

基于公平性的线程调度算法可以分为两大类：静态公平性和动态公平性。

*静态公平性线程调度算法：在任务调度时，为每个线程分配固定的资源份额。这种算法简单易于实现，但可能导致资源利用率较低。

*动态公平性线程调度算法：在任务运行过程中动态地调整每个线程的资源份额，以确保每个线程都能获得公平的资源份额。这种算法复杂度较高，但可以提高资源利用率。

#3.静态公平性线程调度算法

静态公平性线程调度算法包括时分复用（TDM）算法和比例份额（PS）算法。

*时分复用（TDM）算法：将时间划分为多个时间片，每个线程在每个时间片内获得固定的处理器时间。这种算法简单易于实现，但可能导致资源利用率较低。

*比例份额（PS）算法：为每个线程分配一个权重，线程的处理器时间与权重成正比。这种算法可以保证每个线程获得公平的资源份额，但可能导致资源利用率较低。

#4.动态公平性线程调度算法

动态公平性线程调度算法包括最优公平性调度算法（OFS）和最小延迟调度算法（MDS）。

*最优公平性调度算法（OFS）：通过最小化每个线程的平均响应时间来计算每个线程的资源份额。这种算法可以保证每个线程获得最公平的资源份额，但复杂度较高。

*最小延迟调度算法（MDS）：通过最小化每个线程的平均等待时间来计算每个线程的资源份额。这种算法比OFS算法简单，但可能导致某些线程的平均响应时间较高。

#5.基于公平性的线程调度算法的比较

下表比较了四种基于公平性的线程调度算法：

|算法|公平性|资源利用率|复杂度|

|||||

|TDM|高|低|低|

|PS|高|低|低|

|OFS|最高|中|高|

|MDS|中|高|中|

#6.基于公平性的线程调度算法的应用

基于公平性的线程调度算法广泛应用于云计算环境中，以提高系统吞吐量和响应时间。一些常见的应用包括：

*虚拟机调度：在虚拟机环境中，公平性线程调度算法可以确保每个虚拟机获得公平的处理器资源份额，以提高虚拟机的性能。

*云应用程序调度：在云应用程序环境中，公平性线程调度算法可以确保每个云应用程序获得公平的处理器资源份额，以提高云应用程序的性能。

*批处理作业调度：在批处理作业环境中，公平性线程调度算法可以确保每个批处理作业获得公平的处理器资源份额，以提高批处理作业的吞吐量。第四部分基于负载均衡的线程调度算法关键词关键要点【主题名称】基于负载均衡的线程调度算法的概念：

1.基于负载均衡的线程调度算法（LBSA）是一种动态线程调度技术，它根据系统的运行状态，以及各处理器或线程的负荷情况，将要运行的线程分配到合适的处理器上运行。

2.通过动态分配，最大限度地利用每个处理器的能力，并避免任务集中于某个处理器，导致其他处理器空闲。这样可以提高整个系统的性能和效率。

3.LBSA算法通常采用某种动态的负载均衡策略，比如：轮询、随机、最短队列、最小工作量、globalsteal等。

【主题名称】基于负载均衡的线程调度算法的实现方案：

基于负载均衡的线程调度算法

#1.概述

基于负载均衡的线程调度算法是一种旨在通过将线程分布到不同处理器或计算节点上以优化资源利用率和系统吞吐量的线程调度算法。这种算法考虑了每个处理器或计算节点的负载情况，并试图将线程分配到负载较轻的处理器或计算节点上，以实现负载均衡。

#2.算法设计原则

基于负载均衡的线程调度算法的设计原则包括：

*负载感知：算法能够感知每个处理器或计算节点的负载情况，并根据负载情况做出调度决策。

*动态平衡：算法能够动态地调整线程分配，以应对系统负载的变化，保持负载均衡。

*公平性：算法能够公平地分配线程，避免某些处理器或计算节点过载，而其他处理器或计算节点闲置。

*可扩展性：算法能够适应大规模计算环境，并在增加或减少处理器或计算节点时仍然有效。

#3.算法分类

基于负载均衡的线程调度算法可以分为两类：

*集中式算法：这种算法由一个集中控制器管理，集中控制器负责收集和分析各个处理器或计算节点的负载信息，并做出调度决策。这种算法具有全局视野，能够做出更优的调度决策，但同时也存在单点故障和性能瓶颈的问题。

*分布式算法：这种算法由各个处理器或计算节点协同工作，没有集中控制器。每个处理器或计算节点负责收集和分析自己的负载信息，并做出调度决策。这种算法具有较好的可扩展性和鲁棒性，但同时也可能存在负载不平衡的问题。

#4.算法示例

4.1最小负载算法

最小负载算法是一种简单但有效的基于负载均衡的线程调度算法。该算法将线程分配到负载最小的处理器或计算节点上。最小负载算法易于实现，并且具有较好的性能。但是，该算法可能存在负载不平衡的问题，即某些处理器或计算节点过载，而其他处理器或计算节点闲置。

4.2加权最小负载算法

加权最小负载算法是对最小负载算法的改进。该算法考虑了每个处理器或计算节点的权重，并根据权重调整线程分配。权重可以根据处理器的计算能力、内存容量或其他因素确定。加权最小负载算法能够更好地平衡负载，但同时也增加了算法的复杂性。

4.3动态负载均衡算法

动态负载均衡算法能够动态地调整线程分配，以应对系统负载的变化。该算法通常使用某种反馈机制来检测负载变化，并做出相应的调整。动态负载均衡算法能够实现更好的负载均衡，但同时也增加了算法的复杂性和开销。

#5.算法评价

基于负载均衡的线程调度算法的性能通常使用以下指标进行评价：

*平均等待时间：这是线程从提交到执行完成的平均时间。

*平均周转时间：这是线程从提交到完成的平均时间。

*资源利用率：这是系统资源（例如，处理器或计算节点）的平均利用率。

*公平性：这是算法将线程分配到不同处理器或计算节点的公平程度。

这些指标可以帮助系统管理员选择最适合他们特定环境的线程调度算法。

#6.结论

基于负载均衡的线程调度算法是一种重要的系统软件组件，它对系统的性能和效率有很大的影响。通过使用适当的线程调度算法，可以提高系统的吞吐量、降低平均等待时间和平均周转时间，并提高资源利用率。第五部分基于能源效率的线程调度算法关键词关键要点基于能源效率的线程调度算法概述

1.能源效率是云计算中一个重要的考虑因素，因为云计算的数据中心消耗大量的能源。

2.线程调度算法可以优化云计算中的能源效率，通过减少服务器的空闲时间和提高服务器的利用率。

3.基于能源效率的线程调度算法旨在通过优化线程的调度，减少能耗。

基于能源效率的线程调度算法分类

1.基于能源效率的线程调度算法可以分为动态调度算法和静态调度算法。

2.动态调度算法可以根据系统负载的实时变化动态调整线程的调度策略，以提高能源效率。

3.静态调度算法则根据系统负载的统计数据来制定线程调度策略，以提高能源效率。

基于能源效率的线程调度算法评价指标

1.基于能源效率的线程调度算法的评价指标包括能耗、运行时间、公平性、可扩展性等。

2.能耗是指算法运行所消耗的能源，通常用千瓦时（kWh）表示。

3.运行时间是指算法完成任务所花费的时间，通常用秒（s）表示。

基于能源效率的线程调度算法研究现状

1.基于能源效率的线程调度算法的研究是一个活跃的领域，近年来已经提出了许多新的算法。

2.这些算法大多集中在动态调度算法，因为动态调度算法可以更好地适应系统负载的实时变化。

3.一些常用的基于能源效率的线程调度算法包括DVFS调度算法、负载均衡调度算法、动态电压和频率调整（DVFS）调度算法等。

基于能源效率的线程调度算法发展趋势

1.基于能源效率的线程调度算法的研究趋势是智能化和自适应性。

2.智能化是指算法能够根据系统负载的变化自动调整调度策略，以提高能源效率。

3.自适应性是指算法能够根据不同的系统环境自动调整调度策略，以提高能源效率。

基于能源效率的线程调度算法前沿技术

1.基于能源效率的线程调度算法的前沿技术包括机器学习、强化学习和博弈论等。

2.机器学习可以用于预测系统负载的变化，并根据预测结果调整调度策略，以提高能源效率。

3.强化学习可以用于学习最优的调度策略，以提高能源效率。#面向云计算的线程调度算法研究

基于能源效率的线程调度算法

随着云计算的快速发展，数据中心面临着巨大的能源消耗挑战。线程调度算法作为云计算资源管理的核心组件，对数据中心能源效率有很大影响。因此，近年来，基于能源效率的线程调度算法受到了广泛关注。

#算法概述

基于能源效率的线程调度算法旨在在满足应用程序性能要求的同时，降低数据中心能源消耗。这些算法通常采用以下策略：

1.能源感知调度：这些算法考虑服务器的能源消耗情况，将任务分配给能耗较低的服务器或核心。例如，[1]中提出的算法通过将任务分配给闲置或低负载的服务器，来减少服务器的能源消耗。

2.动态电压和频率调整(DVFS)：这些算法通过调整服务器的电压和频率，来降低服务器的能源消耗。例如，[2]中提出的算法通过将任务分配给高性能的核心，并降低低性能核心的电压和频率，来降低服务器的能源消耗。

3.任务合并：这些算法通过将多个任务合并成一个任务来减少服务器的能源消耗。例如，[3]中提出的算法通过将具有相似计算需求的任务合并成一个任务，来减少服务器的能源消耗。

4.虚拟机迁移：这些算法通过将虚拟机从一个服务器迁移到另一个服务器，来平衡服务器的负载，并降低服务器的能源消耗。例如，[4]中提出的算法通过将虚拟机从高负载服务器迁移到低负载服务器，来平衡服务器的负载，并降低服务器的能源消耗。

#算法评估

基于能源效率的线程调度算法的评估通常采用以下指标：

1.能源效率：这是算法的主要评估指标，是指服务器在完成一定工作量时消耗的能量。能源效率越高，算法越好。

2.应用程序性能：这是算法的另一个重要评估指标，是指算法对应用程序性能的影响。应用程序性能越佳，算法越好。

3.公平性：这是算法的另一个重要评估指标，是指算法对不同用户或任务的公平性。公平性越高，算法越好。

#算法比较

基于能源效率的线程调度算法有很多种，每种算法都有其自身的优缺点。下表比较了几种典型的算法：

|算法|优点|缺点|

||||

|最佳匹配调度算法|简单易实现|能源效率较低|

|最小化能源消耗调度算法|能源效率较高|应用程序性能较差|

|动态电压和频率调整调度算法|能源效率较高|应用程序性能较差|

|任务合并调度算法|能源效率较高|应用程序性能较差|

|虚拟机迁移调度算法|能源效率较高|应用程序性能较差|

#算法挑战

基于能源效率的线程调度算法还面临着许多挑战，包括：

1.异构服务器：数据中心通常由异构服务器组成，这些服务器具有不同的计算能力和能源效率。因此，如何将任务分配给最合适的服务器是一个挑战。

2.动态负载：云计算中的任务负载通常是动态变化的。因此，如何动态调整线程调度算法以适应动态负载变化是一个挑战。

3.公平性：基于能源效率的线程调度算法往往会牺牲应用程序性能来提高能源效率。因此，如何设计公平的算法是一个挑战。

#算法展望

基于能源效率的线程调度算法是一个活跃的研究领域。近年来，该领域取得了很大的进展。然而，该领域还面临着许多挑战。未来，该领域的研究重点将集中在以下几个方面：

1.异构服务器调度：如何设计适用于异构服务器的线程调度算法。

2.动态负载调度：如何设计能够适应动态负载变化的线程调度算法。

3.公平性调度：如何设计公平的线程调度算法。

相信随着研究的深入，基于能源效率的线程调度算法将变得更加成熟，并在云计算中发挥更加重要的作用。第六部分基于安全性的线程调度算法关键词关键要点【基于安全性的线程调度算法】：

1.安全约束和优先级：在云计算环境中，不同线程可能具有不同的安全级别或优先级，调度算法需要考虑这些因素，确保高优先级或高安全级别的线程能够优先获得资源。

2.隔离和访问控制：为了保证不同线程的安全性，调度算法需要提供隔离机制，防止恶意或未经授权的线程访问其他线程的数据或资源，并采用访问控制策略，限制线程对系统资源的访问。

3.攻击检测和缓解：调度算法可以集成攻击检测和缓解机制，实时监控线程活动，识别可疑行为或攻击企图，并采取相应的措施来缓解攻击，保护系统和数据安全。

【基于信任的线程调度算法】：

基于安全性的线程调度算法

基于安全性的线程调度算法是云计算环境中一种重要的调度算法，其目的是确保云计算环境中线程的执行安全，防止恶意线程对系统造成危害。基于安全性的线程调度算法主要包括以下几种：

1.基于访问控制的线程调度算法

基于访问控制的线程调度算法是一种通过访问控制机制来确保线程安全性的调度算法。该算法通过为每个线程分配一个访问控制列表（ACL），来指定该线程可以访问哪些资源。当一个线程要访问某个资源时，调度器会检查该线程的ACL，以确定该线程是否具有访问该资源的权限。如果该线程具有访问该资源的权限，则调度器会允许该线程访问该资源；否则，调度器会拒绝该线程的访问请求。

2.基于隔离的线程调度算法

基于隔离的线程调度算法是一种通过将线程彼此隔离来确保线程安全性的调度算法。该算法通过将不同的线程分配到不同的虚拟机或容器中来实现线程隔离。这样，即使一个线程被攻击或感染恶意软件，也不会影响到其他线程。

3.基于入侵检测的线程调度算法

基于入侵检测的线程调度算法是一种通过入侵检测机制来确保线程安全性的调度算法。该算法通过在云计算环境中部署入侵检测系统（IDS），来检测恶意线程的攻击行为。当IDS检测到恶意线程的攻击行为时，会向调度器发出警报。调度器收到警报后，会立即停止恶意线程的执行，并将其从云计算环境中删除。

4.基于信任的线程调度算法

基于信任的线程调度算法是一种通过信任机制来确保线程安全性的调度算法。该算法通过为每个线程分配一个信任值，来表示该线程的可信程度。当一个线程要访问某个资源时，调度器会检查该线程的信任值，以确定该线程是否可信。如果该线程可信，则调度器会允许该线程访问该资源；否则，调度器会拒绝该线程的访问请求。

5.基于安全感知的线程调度算法

基于安全感知的线程调度算法是一种通过安全感知机制来确保线程安全性的调度算法。该算法通过在云计算环境中部署安全感知系统，来感知恶意线程的攻击行为。当安全感知系统感知到恶意线程的攻击行为时，会向调度器发出警报。调度器收到警报后，会立即停止恶意线程的执行，并将其从云计算环境中删除。

基于安全性的线程调度算法在云计算环境中具有重要的作用，可以有效地防止恶意线程对系统造成危害。然而，不同的基于安全性的线程调度算法具有不同的特点和优缺点，因此在选择时应根据实际情况慎重选择。第七部分云计算环境中线程调度算法的比较关键词关键要点云计算环境中线程调度算法的比较

1.轮询调度算法：

-这种算法通过轮流的方式为每个线程分配CPU时间片，以确保每个线程都能够获得相同的机会来执行。

-轮询调度算法简单且易于实现，因此它在许多云计算环境中得到广泛使用。

-然而，轮询调度算法也存在一些缺点，例如它可能导致某些线程长时间无法执行，从而降低整个系统的性能。

2.优先级调度算法：

-这种算法将线程划分为不同的优先级级别，并优先为高优先级线程分配CPU时间片。

-优先级调度算法能够确保重要的线程始终能够优先执行，从而提高系统的整体性能。

-然而，优先级调度算法也存在一些缺点，例如它可能导致低优先级线程长时间无法执行，从而降低这些线程的响应速度。

3.时间片轮转调度算法：

-这种算法将线程划分为不同的时间片，并为每个线程分配一个固定的时间片长度。

-当某个线程的时间片用完后，它将被重新放入队列中等待执行，而下一个线程将被分配CPU时间片。

-时间片轮转调度算法能够确保每个线程都能够获得相同的机会来执行，并且它还能够防止某个线程长时间独占CPU资源。

云计算环境中线程调度算法的前沿趋势

1.基于机器学习的线程调度算法：

-这种算法利用机器学习技术来动态调整线程的调度策略，以提高系统的整体性能。

-基于机器学习的线程调度算法能够学习系统的历史数据，并根据这些数据来预测未来的线程执行情况。

-这种算法能够动态地调整线程的优先级和时间片长度，从而提高系统的吞吐量和响应速度。

2.基于容器的线程调度算法：

-这种算法利用容器技术来隔离不同的线程，并为每个容器分配独立的资源。

-基于容器的线程调度算法能够防止某个容器中的线程影响其他容器中的线程，从而提高系统的稳定性和安全性。

-这种算法还能够使系统能够更轻松地管理和扩展。

3.基于分布式系统的线程调度算法：

-这种算法利用分布式系统技术来实现线程的调