共享段资源池调度算法

21/26共享段资源池调度算法第一部分共享段资源池概述 2第二部分调度算法分类 4第三部分公平调度算法 6第四部分优先级调度算法 9第五部分自适应调度算法 13第六部分启发式调度算法 16第七部分调度算法的性能度量 18第八部分调度算法优化技术 21

第一部分共享段资源池概述关键词关键要点【共享段资源池概念】

1.共享段资源池是一种虚拟化管理段资源的方式，将物理段资源抽象为虚拟段资源池，统一管理和分配。

2.它通过将多个物理段资源聚合起来形成一个逻辑上的段资源池，提供统一的段资源视图和管理界面。

3.共享段资源池提高了段资源的利用率，减少了资源浪费，并简化了段资源管理。

【共享段资源池组成】

共享段资源池概述

概念

共享段资源池是一种计算机系统内存管理技术，它将物理内存划分为称为段的可变大小块，这些段可以共享给多个进程。每个段包含一个连续的虚拟地址空间，可以映射到物理内存中的不同位置。

优点

*内存利用率高：共享段资源池允许多个进程同时使用相同的数据段，消除重复数据，提高内存利用率。

*进程隔离：每个进程的私有段与其他进程隔离，保护进程免受其他进程的内存访问错误。

*代码共享：可执行代码段可以共享给多个进程，节省内存空间，提高代码可重用性。

*改进性能：通过减少内存访问冲突，共享段资源池可以提高系统性能。

结构

共享段资源池通常包括以下组件：

*段表：存储有关每个段的信息，包括其大小、位置和访问权限。

*段描述符：段表中的每个条目，描述一个段的属性。

*段映射表：将段映射到物理内存位置。

*段访问机制：用于管理对段的访问，例如保护和分页。

段类型

共享段资源池中的段可以分为以下类型：

*代码段：包含可执行代码。

*数据段：包含初始化或未初始化的数据。

*堆栈段：用于存储函数调用信息和局部变量。

*共享段：由多个进程共享的段。

段分配和释放

当进程需要一个段时，它会向操作系统发出请求。操作系统从可用内存池中分配一个段，并更新段表和段映射表。当进程不再需要段时，它会释放该段，将其返回到可用内存池。

段保护

共享段资源池中的段受到保护机制保护，以防止对受限内存位置的非法访问。保护机制包括：

*只读：不允许对段进行写入操作。

*只写：不允许对段进行读取操作。

*执行：允许对段进行代码执行。

寻址

进程通过使用段地址和偏移量来寻址共享段资源池中的内存。段地址标识段，偏移量标识段内的位置。虚拟地址通过将段地址与偏移量相加来计算。

共享段资源池与分页

共享段资源池可以与分页机制结合使用，以进一步提高内存利用率和性能。分页将虚拟内存划分为称为页面的固定大小块，并将其映射到物理内存中的不同位置。通过这种方式，每个段可以分布在物理内存的不同位置，从而提高内存访问效率。

共享段资源池的实现

共享段资源池可以在各种操作系统中实现，例如：

*Unix：使用mmap()系统调用实现共享段。

*Windows：使用共享内存实现共享段。

*Linux：使用共享内存段实现共享段。第二部分调度算法分类调度算法分类

基于时间尺度的调度算法

*非抢占式调度算法：进程一旦被分配到CPU，它将连续执行，直到完成或出现I/O等阻塞事件。

*抢占式调度算法：允许较高优先级的进程抢占较低优先级的进程正在执行的CPU时间片。

基于优先级的调度算法

*固定优先级调度算法：每个进程分配一个固定的优先级，调度程序根据进程的优先级进行调度。

*动态优先级调度算法：进程的优先级根据其过去的行为或其他因素进行调整。

公平性调度算法

*轮转法调度算法：进程以循环方式轮流获得CPU时间片，每个进程的时间片长度相同。

*时间片轮转法调度算法：在轮转法的基础上，为每个进程分配时间片，时间片用完后进程会被挂起。

*多级反馈队列调度算法：将进程分为多个队列，每个队列拥有不同的时间片长度和优先级。当进程在较高优先级的队列中执行完毕后，它会被转移到较低优先级队列中。

实时调度算法

*速率单调调度算法：进程的执行时间和截止时间都是固定的，调度程序确保所有进程在截止时间前完成。

*最早截止日期优先（EDF）调度算法：进程的优先级与其截止时间有关，优先级最高的进程拥有最早的截止时间。

*最少松弛时间优先（LLF）调度算法：进程的优先级与其松弛时间（截止时间减去剩余执行时间）有关，松弛时间最小的进程拥有最高的优先级。

其他调度算法

*基于反馈的调度算法：根据进程的过去行为调整其时间片长度或优先级。

*基于亲和性的调度算法：考虑进程与特定CPU或内存节点的亲和性进行调度。

*基于能量感知的调度算法：优化能源效率，减少数据中心的功耗。第三部分公平调度算法关键词关键要点【公平调度算法】

1.公平调度算法旨在保障每个虚拟机获得公平的共享段资源，以防止资源垄断和饥饿现象。

2.公平调度算法通常通过限制每个虚拟机在一定时间内可以占有的资源份额来实现公平性，当一个虚拟机的资源使用超过其份额时，该虚拟机将被限制资源访问，直到其资源使用低于份额。

3.公平调度算法的代表性算法包括：WeightedFairQueueing(WFQ)、WeightedRoundRobin(WRR)和DeficitRoundRobin(DRR)等。

【主题名称：WeightedFairQueueing(WFQ)】

公平调度算法

概述

公平调度算法旨在确保所有段资源池中的段都得到公平的访问机会，避免个别段占据过多的资源，从而导致其他段得不到足够的执行机会。

轮转调度(Round-Robin)

轮转调度是一种最简单的公平调度算法，它按照段的到达顺序，依次给每个段分配固定的时间片。到达最早的段首先得到执行，执行完毕或时间片用尽后，轮到下一个段执行，以此类推。

*优点：*

*实现简单，开销低

*对所有段公平

*易于预测段的执行顺序

*缺点：*

*无法适应段优先级或资源需求的差异

*对于执行时间长的段，可能造成较长的等待时间

权重轮转调度(WeightedRound-Robin)

权重轮转调度是对轮转调度的改进，它为每个段分配一个权重值。每个段的时间片与其权重成正比，权重较大的段获得更多的执行时间。

*优点：*

*比轮转调度更灵活，可以适应段优先级或资源需求的差异

*保证对所有段的公平性

*缺点：*

*实现比轮转调度复杂

*权重值的选取需要仔细考虑

最大最小公平(Max-MinFair)

最大最小公平是一种基于贪婪算法的公平调度算法。它通过迭代的方式分配时间片，每次迭代中，它选择一个当前分配时间片最少且需求最大的段，为其分配时间片。

*优点：*

*确保所有段的公平性，即使段的资源需求或优先级差异很大

*对段的执行先后顺序没有限制

*缺点：*

*实现比轮转调度复杂

*在高负载下可能导致较长的等待时间

加权公平队列(WeightedFairQueuing,WFQ)

加权公平队列是一种基于令牌桶算法的公平调度算法。它为每个段创建一个虚拟队列，每个队列都有一个固定的令牌速率。段可以从其队列中获取令牌，获取的令牌数量与段的权重成正比。当段获取到足够的令牌后，就可以获得执行机会。

*优点：*

*灵活，可以适应段优先级或资源需求的差异

*可以实现精确的公平性

*支持多级调度，可以根据不同层级分配不同的权重

*缺点：*

*实现相对复杂

*管理虚拟队列需要一定的开销

选择公平调度算法的考虑因素

选择合适的公平调度算法需要考虑以下因素：

*段的执行模式和资源需求

*所需的公平性级别

*实现的复杂度和开销

*调度算法对系统性能的影响第四部分优先级调度算法关键词关键要点优先级调度算法

1.算法原理：优先级调度算法以任务的优先级为依据进行调度，优先执行优先级更高的任务。任务的优先级可以根据其重要性、时效性或其他特定需求确定。

2.实现方法：优先级调度算法可以通过维护一个任务队列来实现，队列中任务的优先级按降序排列。当有新任务加入时，算法会将其插入到队列中适当的位置，以保持优先级顺序。

3.适用场景：优先级调度算法适用于需要对任务优先级进行管理的场景，例如实时系统、资源受限环境或需要保证服务质量的应用。

优先级分配机制

1.基于任务特征：这种机制根据任务的固有特征（例如重要性、时效性、资源消耗）来分配优先级。

2.基于动态权重：这种机制允许优先级随着任务执行情况而动态调整。例如，长时间等待或占用大量资源的任务可以获得更高的优先级。

3.基于用户输入：这种机制允许用户显式指定任务的优先级。这对于满足特定需求或手动优化调度过程非常有用。

优先级抢占

1.抢占式调度：当更高优先级的任务到达时，优先级抢占允许其立即执行，抢占当前正在执行的低优先级任务。

2.非抢占式调度：在这种情况下，低优先级任务不会被抢占，直到其完成执行。这可以防止高优先级任务对系统造成饥饿。

3.抢占开销：优先级抢占需要额外的开销，包括上下文切换和维护抢占队列。

优先级反转

1.问题描述：当一个低优先级任务持有高优先级任务所需的资源时，可能会发生优先级反转。这导致高优先级任务被阻塞，而低优先级任务继续执行。

2.预防机制：可以通过使用优先级继承或优先级天花板等技术来预防优先级反转。

3.优先级反转代价：优先级反转可能导致系统性能下降，甚至出现死锁。

优先级调度算法的评估

1.评估指标：优先级调度算法的评估指标包括平均等待时间、周转时间、响应时间和资源利用率。

2.实验方法：调度算法可以通过仿真或真实系统测试进行评估，以测量其性能和效率。

3.优化策略：评估结果可以用来识别算法的优势和劣势，并指导优化策略，以提高性能和满足特定需求。

优先级调度算法的发展趋势

1.动态优先级分配：研究探索了使用机器学习或其他技术动态分配和调整优先级的算法。

2.混合调度算法：将优先级调度算法与其他调度算法（如时间片调度）相结合，以利用各自的优点。

3.分布式优先级调度：开发针对分布式系统的优先级调度算法，以应对云计算和物联网等环境中日益复杂的计算需求。优先级调度算法

概述

优先级调度算法是一种计算机系统资源分配算法，它根据任务的优先级来决定任务的执行顺序。优先级较高的任务具有优先访问资源的权利。

算法机制

1.任务优先级的确定：

*优先级可以由系统管理员分配，也可以根据任务的类型、重要性或到期时间等因素动态计算得出。

*每个任务被分配一个优先级值，通常使用整数表示。更高的整数表示更高的优先级。

2.调度队列管理：

*系统维护一个调度队列，其中包含所有等待执行的任务。

*队列根据任务优先级进行组织，优先级较高的任务排在前面。

3.调度决策：

*当有资源（例如CPU时间或内存）可用时，调度程序会选择位于队列开头的优先级最高的任务。

*如果有多个任务具有相同的优先级，则可以采用“先到先服务”(FIFO)或“轮循”(Round-Robin)策略进行调度。

类型

存在多种优先级调度算法，包括：

1.固定优先级调度算法：

*任务的优先级在系统启动时分配，并且在整个任务生命周期内保持不变。

*优先级较高的任务始终优先于优先级较低的任务，无论其到达顺序如何。

2.动态优先级调度算法：

*任务的优先级可以随着时间的推移而动态调整。

*优先级可以基于任务的计算密集度、内存消耗或其他动态因素进行调整。

3.加权轮循调度算法：

*一种混合调度算法，结合了轮循和优先级调度。

*每个任务被分配一个权重，相当于其实际优先级。

*调度程序以轮循方式调度任务，但权重较大的任务会得到更高的执行时间片。

优点

*简单易于实现：优先级调度算法相对简单明了，易于理解和实现。

*可预测性：固定优先级调度算法提供可预测的调度行为，因为任务的执行顺序不会随着时间的推移而改变。

*快速响应：优先级较高的任务可以快速获得资源访问，从而改善对紧急任务的响应时间。

缺点

*优先权反转：当一个低优先级任务无限期地阻止一个高优先级任务时，会导致优先权反转。

*饥饿：如果存在大量高优先级任务，则低优先级任务可能会长期陷入饥饿状态，永远无法执行。

*不公平：优先级调度算法可能导致不公平的资源分配，因为具有较高优先级的任务会垄断资源，而低优先级的任务可能会被剥夺。

应用

优先级调度算法广泛应用于各种操作系统和实时系统中，例如：

*实时操作系统：用于保证关键任务的及时执行，例如在航空航天和医疗保健领域。

*多媒体系统：用于管理不同优先级的音频和视频流，以确保流畅的播放体验。

*云计算环境：用于根据任务的重要性和资源需求对虚拟机进行优先级排序。第五部分自适应调度算法关键词关键要点自适应阈值算法

1.动态调整共享段资源池的调度阈值，以适应系统负载情况的变化。

2.根据系统当前资源使用率、任务类型和等待时间等因素，实时调整阈值。

3.通过自适应机制，提高系统吞吐量和响应时间，避免出现资源争用和死锁。

神经网络调度算法

1.利用神经网络模型学习任务特征和系统资源占用情况，预测任务调度需求。

2.根据预测结果对任务进行优先级排序，优化调度决策，提升资源利用率。

3.可随着系统环境的变化不断调整神经网络模型，提高自适应性和鲁棒性。

基于回溯法的调度算法

1.将任务调度问题建模为回溯搜索问题，探索不同的调度方案。

2.通过回溯过程剪枝无效方案，避免陷入局部最优，有效减少调度时间。

3.适合解决大规模、复杂共享段调度问题，提高调度效率和资源优化。

基于强化学习的调度算法

1.将共享段调度问题视作马尔可夫决策过程，通过强化学习算法训练智能体优化调度策略。

2.智能体通过交互和探索不断学习系统环境和任务特征，制定更优的调度决策。

3.可应用于动态变化的系统环境，提高调度算法的适应性和鲁棒性。

基于博弈论的调度算法

1.将共享段调度问题抽象为多智能体博弈模型，每个智能体代表一个任务。

2.智能体根据自己的策略和对手策略调整调度行为，实现资源共享和冲突避免。

3.可解决共享段资源池中任务协作与竞争并存的情况，提高系统整体性能。

分布式调度算法

1.将共享段调度功能分布在多个节点上，减少单点故障风险，提高系统可靠性。

2.通过分布式协调机制保证各个节点之间信息同步和调度决策一致性。

3.适用于大规模分布式系统中共享段资源的调度，增强系统扩展性和容错能力。自适应调度算法

自适应调度算法是共享段资源池调度算法的一种，其主要思想是根据系统运行时的实际情况动态调整调度策略，以适应不同的工作负载和资源需求。自适应调度算法的主要优点是能够充分利用系统资源，提高系统性能。

自适应调度算法的设计原则

自适应调度算法的设计原则主要包括：

*可适应性：算法能够根据系统运行时的实际情况自动调整调度策略，以适应不同的工作负载和资源需求。

*公平性：算法能够公平地分配资源，避免产生饥饿现象。

*效率性：算法能够有效地利用系统资源，提高系统性能。

自适应调度算法类型

自适应调度算法有很多种，常见的类型包括：

*基于历史信息的自适应调度算法：这种算法利用历史信息来预测未来的资源需求，并根据预测结果动态调整调度策略。

*基于在线学习的自适应调度算法：这种算法通过在线学习不断更新调度策略，以适应系统运行时的动态变化。

*基于强化学习的自适应调度算法：这种算法通过强化学习来学习最优的调度策略，并在系统运行时不断调整策略。

自适应调度算法在共享段资源池中的应用

在共享段资源池中，自适应调度算法可以有效地解决资源分配问题。通过动态调整调度策略，自适应调度算法可以根据不同的工作负载和资源需求对段进行调度，充分利用资源，提高系统性能。

自适应调度算法的评价指标

自适应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：段在资源池中等待分配的时间。

*平均周转时间：段从提交到完成执行所经历的时间。

*资源利用率：资源池中资源的利用率。

*公平性：算法分配资源的公平性程度。

自适应调度算法研究进展

近年来，自适应调度算法的研究取得了很大的进展。研究人员提出了多种新的自适应调度算法，并对其性能进行了深入分析。其中，一些主要的进展包括：

*基于深度学习的自适应调度算法：这种算法利用深度学习来学习最优的调度策略，并在系统运行时不断调整策略。

*基于博弈论的自适应调度算法：这种算法将调度问题建模为博弈问题，并通过博弈论来求解最优的调度策略。

*基于多目标优化算法的自适应调度算法：这种算法将调度问题建模为多目标优化问题，并通过多目标优化算法来求解最优的调度策略。

总结

自适应调度算法是共享段资源池调度算法中非常重要的一种算法。通过动态调整调度策略，自适应调度算法可以提高系统性能，充分利用资源。随着研究的不断深入，自适应调度算法将得到进一步的发展和应用。第六部分启发式调度算法关键词关键要点贪心调度算法

1.根据某种局部最优规则，每次选择当前最优的段资源池来调度，逐步逼近全局最优解。

2.简单高效，计算复杂度较低，适用于需要快速响应的场景。

3.可能产生局部最优，无法保证全局最优解。

基于优先级的调度算法

启发式调度算法

启发式调度算法是一种基于经验和试探法，解决NP完全问题（具有高度计算复杂度的多项式时间问题）的算法。它不保证找到最优解，但旨在找到一个可接受的解，通常在合理的时间内。

启发式算法的特点：

*快速计算：启发式算法通常比精确算法更快速。

*可能不准确：启发式算法提供的解可能不是最优的，但通常足够接近最优解。

*适用范围广：启发式算法可用于解决各种NP完全问题。

共享段资源池调度算法中的启发式调度算法

共享段资源池调度算法用于分配计算机系统中的共享内存段，以提高内存利用率和系统性能。启发式调度算法被用于这些算法中，因为它可以快速地找到可接受的解。

主要的启发式调度算法包括：

-首次适应（FirstFit）：将新段分配到遇到的第一个可用空间中。

-最佳适应（BestFit）：将新段分配到可用空间中最适合的大小。

-最差适应（WorstFit）：将新段分配到可用空间中最大的大小。

-最近适应（NextFit）：从上次分配结束的地方开始搜索可用空间。

-循环首次适应（CircularFirstFit）：从资源池的开头开始搜索可用空间，循环进行。

算法性能比较：

|算法|内存利用率|碎片程度|||||

|首次适应|中等|高|

|最佳适应|高|中等|

|最差适应|低|低|

|最近适应|中等|中等|

|循环首次适应|中等|中等|

启发式调度算法的优点：

*快速且有效

*易于实现

*适用于各种问题类型

启发式调度算法的缺点：

*可能不产生最优解

*性能可能受特定问题的特征影响

结论

启发式调度算法是共享段资源池调度算法中的一种重要方法。它们提供了快速且可接受的解决方案，但可能无法产生最优解。通过理解启发式调度算法的特性和特点，系统管理员可以根据具体情况选择最合适的算法，以优化共享内存的利用和系统性能。第七部分调度算法的性能度量关键词关键要点平均等待时间

1.衡量任务从提交到开始执行之间等待的平均时间。

2.低平均等待时间表明系统响应迅速，任务处理延迟小。

3.受任务到达率、处理时间和调度算法效率影响。

平均周转时间

1.衡量任务从提交到完成之间等待和执行的平均时间。

2.反映系统的整体性能，包括调度效率、资源利用率和处理速度。

3.由平均等待时间和平均服务时间共同决定。

资源利用率

1.衡量处理器、内存和网络等资源被利用的程度。

2.高资源利用率表明系统高效利用，但过高可能导致性能下降。

3.受任务特性、调度算法和系统配置等因素影响。

公平性

1.衡量调度算法是否为所有任务提供公平的机会获得资源。

2.确保没有任务被饥饿或无限期地延迟。

3.受调度算法的优先级机制和资源分配策略影响。

可扩展性

1.衡量调度算法处理更大规模任务和资源池的能力。

2.考虑算法的时间复杂度、空间开销和分布式实施的可能性。

3.影响系统扩展到云计算和大数据等高性能环境的能力。

可预测性

1.衡量调度算法执行的确定性和稳定性。

2.低可预测性可能导致系统性能不可靠和不可重复。

3.受任务到达模式、资源可用性和调度算法的随机性影响。调度算法的性能度量

衡量调度算法性能的指标主要包括以下几个方面：

1.平均等待时间（AWT）

平均等待时间是指作业从进入就绪队列到开始执行之间等待的时间的平均值。它反映了作业在就绪队列中等待资源的程度。AWT越小，表明作业等待的时间越短，系统的性能越好。

2.平均周转时间（ATT）

平均周转时间是指作业从提交到完成整个生命周期所花费时间的平均值。它反映了作业在系统中完成所需的时间。ATT越小，表明作业完成的速度越快，系统的效率越高。

3.平均响应时间（ART）

平均响应时间是指作业从提交到第一次执行之间的时间的平均值。它反映了系统对交互式作业的响应能力。ART越小，表明系统对交互式作业的响应速度越快，用户体验越好。

4.处理器利用率（PU）

处理器利用率是指处理器在一段时间内处于繁忙状态的比率。它反映了系统对资源的利用程度。PU越高，表明处理器被充分利用，系统的效率越高。

5.吞吐量（T）

吞吐量是指系统单位时间内完成的作业数量。它反映了系统的处理能力。T越高，表明系统处理作业的能力越强，系统的性能越好。

6.公平性

公平性是指调度算法对不同作业一视同仁的能力。它反映了系统不会偏袒任何特定作业类型。公平性越好，表明系统对所有作业的处理更加公平。

7.可预测性

可预测性是指调度算法能够预测作业的执行顺序和完成时间的能力。它反映了系统能够为用户提供可靠的性能保证。可预测性越好，表明系统能够为用户提供更加稳定的服务。

8.可伸缩性

可伸缩性是指调度算法能够适应系统规模和负载的变化的能力。它反映了系统能够处理不同规模的作业和负载。可伸缩性越好，表明系统能够适应不同的工作环境和需求。

9.过载能力

过载能力是指调度算法能够在系统过载条件下保持稳定运行的能力。它反映了系统能够处理超出其处理能力的负载。过载能力越好，表明系统能够在高负载条件下保持稳定和可靠。

10.可管理性

可管理性是指调度算法易于配置和管理的能力。它反映了系统能够根据需要轻松调整和优化调度策略。可管理性越好，表明系统更容易维护和管理。第八部分调度算法优化技术关键词关键要点多维调度策略

1.将网络信息、任务特征、资源状态等多维度因素纳入考虑范围，综合评估任务与资源的匹配度。

2.采用加权求和、层次分析、模糊推理等技术，对不同维度的指标进行权重分配和综合评价。

3.通过引入动态调整机制，根据网络负载、任务类型和资源可用情况实时调整调度策略，提高资源利用率和任务执行效率。

自适应调度算法

1.采用机器学习、强化学习等人工智能技术，让调度算法能够自主学习和优化调度策略。

2.基于历史调度数据和实时反馈，不断更新调度模型，提升算法决策的准确性和适应性。

3.结合网络动态变化和任务需求的实时变化，动态调整调度参数和策略，确保资源池的高效利用和任务执行的可靠性。

分布式调度算法

1.将调度功能分布在多个节点上，采用分布式计算技术实现协同调度。

2.通过消息队列、消息总线等机制实现不同调度节点之间的信息共享和任务分配。

3.考虑网络拓扑、资源负载和任务特征等因素，构建分层或集群化的调度架构，提升调度效率和可扩展性。

绿色调度算法

1.将能耗作为资源调度决策的一个重要因素，优化资源分配策略，降低数据中心功耗。

2.采用节能技术，如服务器虚拟化、动态电源管理、网络流量优化，提高资源池能效。

3.结合可再生能源利用，打造绿色高效的数据中心，满足可持续发展需求。

安全调度算法

1.将安全因素融入调度策略，保障任务执行的安全性和数据隐私。

2.采用隔离技术、访问控制、密钥管理等机制，防止未授权访问和数据泄露。

3.构建可信计算环境，确保调度过程和任务执行环境的可靠性和可控性。

时延优化调度算法

1.将任务时延作为调度决策的主要目标，优化任务分配和资源调度策略，减少任务执行时延。

2.采用优先级调度、抢占式调度、负载均衡等技术，保障关键任务的执行时效性。

3.结合网络优化、链路聚合等措施，提升网络传输效率，降低任务传输时延。共享段资源池调度算法优化技术

1.优先级调度

*固定优先级调度：为每个请求分配一个固定优先级，优先级高的请求优先调度。

*动态优先级调度：根据请求的特征和系统状态动态调整优先级，以提高资源利用率。

2.轮转调度

*简单轮转调度：请求按先来先服务（FCFS）的顺序循环执行，每个请求分配一个时间片。

*改进轮转调度：为优先级高的请求分配更长的时间片，以提高响应时间。

*多级反馈队列：将队列分为多个优先级等级，高优先级队列分配更短的时间片，低优先级队列分配更长的时间片。

3.最短作业优先（SJF）调度

*非抢占式SJF调度：请求按其执行时间估计值从小到大排序，执行时间最短的请求优先调度。

*抢占式SJF调度：在新的请求执行时间估计值小于当前正在执行请求的剩余执行时间时，抢占当前请求并执行新请求。

4.最短剩余时间优先（SRTF）调度

*抢占式SRTF调度：请求按其剩余执行时间从小到大排序，剩余执行时间最