Планирование в системах реального времени

В системах реального времени, в которых главным критерием эффективности является обеспечение временных характеристик вычислительного процесса, планирование имеет особое значение. Любая система реальною времени должна реагировать на сигналы управляемого объекта в течение заданных временных ограничений. Необходимость тщательного планирования работ облегчается тем, что в системах реального времени весь набор выполняемых задач известен за­ранее. Кроме того, часто в системе имеется информация о временах выполнения задач, моментах активизации, предельных допустимых сроках ожидания ответа и т. д. Эти данные могут быть использованы планировщиком для создания статического расписания или для построения адекватного алгоритма динамического планирования.

При разработке алгоритмов планирования для систем реального времени необходимо учитывать, какие последствия в этих системах возникают при несоблюдении временных ограничений. Если эти последствия катастрофичны, как, например, для системы управления полетами или атомной электростанцией, то операционная система реального времени, на основе которой строится управление объектом, называется жесткой (hard). Если же последствия нарушения временных ограничений не столь cерьезны, то есть сравнимы с той пользой, которую приносит система управления объектом, то система является мягкой (soft). Примером мягкой системы реального времени является система резервирования билетов. Если из-за временных нарушений оператору не удается зарезервировать билет, это не очень страшно — можно просто послать запрос на резервирование заново.

В жестких системах реального времени время завершения выполнения каждой из критических задач должно быть гарантировано для всех возможных сценариев работы системы. Такие гарантии могут быть даны либо в результате исчерпывающего тестирования всех возможных сценариев поведения управляемого объекта и управляющих программ, либо в результате построения статического расписания, либо в результате выбора математически обоснованного динамического алгоритма планирования. При построении расписания надо иметь в виду, что для некоторых наборов задач в принципе невозможно найти расписания, в котором бы удовлетворялись заданные временные характеристики. С целью определения возможности существования расписания могут быть использованы различные критерии. Например, простейшим критерием может быть условие, что разность между предельным сроком выполнения задачи (после появления запроса на ее выполнение) и временем ее вычисления (при условии непрерывного выполнения) всегда должна быть положительной. Очевидно, что такой критерий является необходимым, но недостаточным. Точные критерии, гарантирующие наличие расписания, являются очень сложными в вычислительном отношении.

В мягких системах реального времени предполагается, что заданные временные ограничения могут иногда нарушаться, поэтому здесь обычно применяются менее затратные способы планирования.

В зависимости от характера возникновения запросов на выполнение задач полезно разделять их на два типа: периодические и спорадические. Начиная с момента первоначального запроса, все будущие моменты запроса периодической задачи можно определить заранее путем прибавления к моменту начального запроса величины, кратной известному периоду. Время поступления запросов на выполнение спорадических задач заранее не известно.

ПРИМЕЧАНИЕ Ранее было отмечено, что в операционных системах семейства Windows NT, OS/2 и Unix System V Release 4 имеется приоритетный класс реального времени. Однако для потоков/процессов, относящихся к этому классу, каждая из вышеназванных систем не гарантирует соблюдение заданных временных ограничений, а лишь обеспечивает предпочтение в скорости обслуживания. Следовательно, эти ОС пригодны для построения мягких, а не жестких систем реального времени.

Предположим, что имеется набор периодических задач {Т_i} с периодами p_i, . предельными сроками d_i и требованиями ко времени выполнения с_i. Для проверки возможности существования расписания достаточно проанализировать расписание на периоде времени, равном, по крайней мере, наименьшему общему множителю периодов этих задач. Необходимым критерием существования расписания для набора периодических задач является следующее достаточно очевидное утверждение: сумма коэффициентов использования μ_i=с_i/р_i должна быть меньше или равна k, где k — количество доступных процессоров, то есть:

При выборе алгоритма планирования следует учитывать данные о возможной зависимости задач. Эта зависимость может выступать, например, в виде ограничений на последовательность выполнения задач или их синхронизации, вызванной взаимными исключениями (запрете выполнения некоторых задач в течение определенных периодов времени).

С практической точки зрения алгоритмы планирования зависимых задач более важны, чем независимых. При наличии дешевых микроконтроллеров нет смысла организовывать мультипрограммное выполнение большого количества независимых задач на одном компьютере, так как при этом значительно возрастает сложность программного обеспечения. Обычно одновременно выполняющиеся задачи должны обмениваться информацией и получать доступ к общим данным для достижения общей цели системы, то есть такие задачи являются зависимыми. Поэтому существование некоторого предпочтения последовательности выполнения задач или взаимного исключения — это скорее норма для систем управления реального времени, чем исключение.

Проблема планирования зависимых задач очень сложна, нахождение ее оптимального решения требует больших вычислительных ресурсов, сравнимых с теми, которые требуются для собственно выполнения задач управления. Решение этой проблемы возможно за счет, во-первых, разделения проблемы планирования на две части, чтобы одна часть выполнялась заранее, перед запуском системы, а вторая, более простая часть, — во время работы системы. Предварительный анализ набора задач с взаимными исключениями может состоять, на­пример, в выявлении так называемых запрещенных областей времени, в течение которых нельзя назначать выполнение задач, содержащих критические секции. Во-вторых, можно сделать ограничивающие предположения о поведении набора задач.

При таком подходе планирование приближается к статическому. Возвращаясь к планированию независимых задач, рассмотрим классический алгоритм для жестких систем реального времени с одним процессором, разработанный в 1973 году Лью (Liu) и Лейландом (Layland). Алгоритм является динамическим, то есть он основан на вытесняющей многозадачности и относительных статических (неизменяемых в течение жизни задачи) приоритетах.

Алгоритм базируется на следующих предположениях:

• Запросы на выполнение всех задач набора, имеющих жесткие ограничения на время реакции, являются периодическими.

• Все задачи независимы. Между любой парой задач не существует никаких ограничений на предшествование или на взаимное исключение.

• Срок выполнения каждой задачи равен ее периоду p_i

• Максимальное время выполнения каждой задачи c_i известно и постоянно.

• Временем переключения контекста можно пренебречь.

• Максимальный суммарный коэффициент загрузки процессора при существовании n задач не превосходит n(2^1/n-1). Эта величина при стремлении n к бесконечности приблизительно равна ln2, то есть 0,7.

Суть алгоритма состоит в том, что всем задачам назначаются статические приоритеты в соответствии с величиной их периодов выполнения. Задачах самым коротким периодом получает высший приоритет, а задача с наибольшим периодом выполнения — низший. При соблюдении всех ограничений этот алгоритм гарантирует выполнение временных ограничений для всех задач во всех ситуациях.

Если же периоды повторения задач кратны периоду выполнения самой короткой задачи, то требование к максимальному коэффициенту загрузки процессора смягчается — он может доходить до 1.

Существуют также алгоритмы с динамическим изменением приоритетов, которые назначаются в соответствии с такими текущими параметрами задачи, как, например, конечный срок выполнения (deadline). При необходимости назначения некоторой задачи на выполнение выбирается та, у которой текущее значение разницы между конечным сроком выполнения и временем, требуемым для ее непрерывного выполнения, является наименьшим.