Влияние величины кванта времени на величину средней задержки ответа
Пусть
– величина процессорного времени,
которое необходимо затратить некоторому
процессу на обработку пользовательского
ввода. Пусть в очереди готовых процессов
находится
процессов, пусть
– величина кванта времени и пусть
– это затраты времени на переключение
процесса. Тогда время, которое процесс
затратит на обработку очередного
пользовательского ввода, может быть
определено следующим образом:
(
0 )
где
- число проходов процесса по очереди
готовности,
- время ожидание в очереди на каждом
проходе,
- чистое процессорное время, необходимое
для завершения требуемых вычислений.
Для определения
средней задержки ответа
как функции величины временного кванта
,
необходимо усреднить выражение (0) по
:
(
0 )
где
– плотность распределения вероятности
величины процессорного времени,
требуемого для обработки ввода. Для
получения точных количественных оценок
необходимо знать все числовые параметры
и плотность распределения вероятности
из выражений (0), (0). В нашем случае, для
получения качественной зависимости
можно воспользоваться равномерным
распределением для величины процессорного
времени.
График, полученный
в результате вычисления по формуле (0)
при
,
и
,
показан на рис. .6.
Рис.6. Среднее время задержки
Из анализа графика,
приведенного на рис. .6 следует, что
оптимальная величина временного кванта
лежит в районе
.
Время задержки резко растет при сокращении
временного кванта меньше этой величины
за счет роста накладных расходов. С
увеличением временного кванта, время
задержки растет почти линейно, пока
величина временного кванта не станет
соизмеримой с временем
,
когда дисциплина RR
вырождается в дисциплину FIFO.
Стратегия максимальной пропускной способности
Под пропускной способностью понимается число процессов, завершенных в единицу времени. Стратегия максимальной пропускной способности предполагает максимизацию данного показателя за счет первоочередного выбора на исполнение наиболее короткого процесса из всех процессов, имеющихся в состоянии готовности.
Существует несколько дисциплин, реализующих данную стратегию. Рассмотрим наиболее известные из них.
Дисциплина планирования sjf
Дисциплина планирования SJF (Shortest Job First – Кратчайшая работа выполняется первой) также известна под названием SJN (Shortest Job Next – Кратчайшая работа выполняется следующей) реализует планирование без переключения, выбирая для выполнения самый короткий процесс из имеющихся в состоянии готовности. При этом необходимо располагать априорной информацией о времени, требуемом для завершения процесса.
Применение дисциплины SJF вместо FIFO может существенно повысить пропускную способность вычислительной системы, но платой за пропускную способность является набор весьма существенных недостатков:
дисциплина не является справедливой, т.к. допускает бесконечное откладывание длинных процессов, если в систему будут постоянно поступать более короткие;
дисциплина обладает большой дисперсией времени ожидания для конкретных процессов, что делает ее слабо предсказуемой, т.е. при запуске процесса нельзя сказать, когда примерно следует ожидать его завершения;
дисциплина является дискриминационной по отношению к длинным процессам, затягивая время их завершения;
необходимо иметь оценки времени до завершения каждого процесса, что создает серьезные неудобства на практике;
Кроме того, дисциплина SJF, неприменима для интерактивных процессов, т.к. она является дисциплиной без переключения.
Наконец, дисциплина SJF не учитывает возможность внезапного появления в системе новых процессов, более коротких, чем остаток текущего исполняемого процесса, что не позволяет ей оптимально реализовать заявленную стратегию.