Реализация стратегии диспетчеризации SJF
Курсовой проект - Компьютеры, программирование
Другие курсовые по предмету Компьютеры, программирование
°ниченные возможности связи между издателем и автором. Таким образом, читатель имеет доступ к любому элементу, он становится доступным для читателя, как только полностью будет загружен на издателя. Время между первым запросом и завершении загрузки назовем как Время ожидания. Установка всего процесса подробно показана на рисунке 7, где набор элементов показан как (? i), а популярность показана как (Pi).
Этот принцип имеет смысл когда автор загружает процессы на издателя и процессы не требуют сложных расчетов. Например, когда мы переносим содержимое жесткого диска с объемом 500-Гб через Gigabit Ethernet и передачи нескольких десятков видео, каждое по 10 Мб, через ADSL соединение (максимальная скорость передачи 128 кбит/с), оба потребуют больше часа на передачу. Время передачи такое же как, передача несколько широкоформатных изображении raw (перевод с англ сырой), в 8-мегапиксельной камере, через беспроводной сети 3G. Мы не берем в счет пропускную способность канала, но вместо этого экспортируем с более широким спектром время передачи, которые могут связаны с конкретными сценариями, которые перечислены выше.
Мы предлагаем два варианта расписания стратегии. Первый из них, является статистическим, в смысле, что популярность данных элементов фиксирована и известна до начала загрузки. Доказано что планирование SJF на основе отношения размера приводит к минимальному времени ожидания.
Вторая стратегия, позволяет запрашивать данные во время загрузки. С помощью симулятора, мы покажем, что в этом случае планирования SJF на отношении размера файла и популярности, что снижает общее время ожидания, чем планирование на основе размера и популярности поодиночке. И на основе данных их симулятора, мы обнаружили что он снижает общее врем когда только у нас мало элементов (не более шести элементов).
3.2 Статический способ
процессор обслуживание задание стратегия
В этом случае мы предполагаем, что популярность каждого элемента фиксирована и известна до начала передачи. Это означает, что планировщику нужно принять решение только один раз, в начале передачи. Репликация файлов из перегруженного сервера для удаленного сервера распространения контента является примером такого сценария. Так как исходный сервер отвечает на рост популярности определенных файлов, его шаблон доступа может быть использован для статистических решений планирования. Определения и доказательства в этом разделе может служить в отправной точке для обсуждения следующих секции динамического планирования.
Рассмотрим множество ?, где N задач (элементы будут загружены):
Формула (1)
?=(?1, ?2,… ?n).
Если время начинается в то время, когда множество ? готово к передаче в издательство, и если время fi, когда задача ?i была загружена, то среднее время ожидания (AWT average waiting time) для всех задач этого множества при графике ?:
формула AWT(2)
Это определение AWT выражает среднее время ожидания для каждого запроса, основываясь на том, сколько ждет читатель до начала загрузки. Для учета элементов запрашиваемых больше чем одним читателем, мы включаем популярность pi элемента ?i. То есть количество читателей обслужено им. Выражено здесь на рисунке 9:
Формула AWT (по популярности) (3)
И вместо нахождения среднего по количеству задач, N, усреднить от общего количества ожидающих запросов M рисунок 10:
Усреднить от общего количества
Обратите внимание, что при р = 1 ? я, то (3) эквивалентно (2). Не запрошенные элементы (р = 0) не включены в ожидание времени, так что никто не ждет их. Мы предполагаем, что их передача откладывается до тех пор пока не передадутся запрошенные элементы.
Заключение
Мы рассмотрели изменения кратчайшего алгоритма работы первого для планирования передачи набора данных элементов автора с ограниченными возможностями подключения. Мы посмотрели затраты времени с каждой точки зрения, по сути наша стратегия способствует уменьшению времени ожидания наиболее популярных и наименьшего: они становятся доступными как можно скорее, тем самым снижая время ожидания читателей.
Мы доказали, что элементы планирования данных, разместив по популярности и по размеру, и минимизирует среднее время ожидания (AWT), как определенно в (2), при pi не меняется со временем и планируем, один раз до начала передачи. Мы показали, как этот алгоритм работает лучше, чем обычный простой SJF который использует в качестве вычислительных затрат только размер элемента. Кроме того, мы обнаружили, что если элементов много (больше шести), то наша формула не поможет производительности. В будущем мы надеемся, что получиться увеличить количество элементов
Исходя их всех вышеизложенных формул, можно увидеть, что стратегия Shortest Job First существенно уменьшает среднее время ожидания. И реализует движок работы многих веб сайтов, веб-публикации и серверов, таких как youtube.com, tweeter.com, depositfiles.com и т.д.
Список литературы
1.В.О. Сафонов. Основы современных операционных систем.
2.Simone Lupetti, Dmitrii Zagorodnov. Data popularity and shortest-job-first scheduling of network transfer. IKT 2010 project number 146986/431. University of Tromso
Приложение
КОД ПРОГРАММЫ SJF НА ЯЗЫКЕ С++
# include
# include
# includenode
{int process_no;btime;node *link;
};append (struct node **, int, int);display (struct node *, int);chart (struct node **);main()
{clrscr();node *p;= NULL; /* Empty Linked list */i=1, time;ans = y;(ans!= n)
{printf (