经典的操作系统调度算法－多级反馈队列(MLFQ)

       这里介绍一种著名的调度算法，多级反馈队列(multi-level feedback queue,MLFQ),这种调度策略不但应用在Solaris和FreeBSD和Linux Schedule_RR Policy等Unix家族操作系统中，几乎所有的ＲＴＯＳ操作系统使用的基于优先级的时间片轮转调度算法，也是ＭＬＦＱ的一个精简化的变种．

多级反馈队列要解决两个方面的问题，首先，它要优化周转时间，这通过先执行短工作来实现，然而，操作系统通常不知道工作要运行多久，而这又是SJF(或者STCＦ)等算法所必须的，其次，MLFQ希望给交互用户（例如用户坐在屏幕前，等着进程响应)很好的交互体验，因此需要降低响应时间，然而，像轮转这样的算法虽然降低了响应时间，周转时间却很差，所以这里的问题是，通常我们对进程一无所知，应该如何构建调度程序来实现这些目标？调度程序如何在运行过程中学习进程的特征，从而作出更好的调度决策？

关键问题是：没有完备的知识如何调度？没有工作长度的先验知识，如何实际一个能够同时减少响应时间和周转时间的调度程序？这个问题的答案是，从历史中学习，多级反馈队列是用历史经验预测未来的一个典型例子，操作系统中有很多地方采用了这种技术（同呀给你存在与计算机科学领域的很多地方，比如硬件的分支预测以及缓存算法），如果工作有明显的阶段性行为，因此可以预测，这种方式会很有效．

MLFQ:基本规则

MLFQ中有许多独立的队列，每个队列有不同的优先级，任何时刻，一个工作只能存在与一个队列中.MLFQ总是优先执行较高优先级的工作，也就是在较高级队列中的工作．

当然，每个队列中可能有多个工作，因此具有同样的优先级，在这种情况下，就对这些工作采用轮转(round robin)调度策略．

因此，MLFQ调度策略的关键在于如何设置优先级．MLFQ没有为每个工作指定不变的优先级顺序而已，而是根据观察到的行为调整它的优先级．例如，如果一个工作不断放弃ＣＰＵ去等待键盘输入，只是交互型进程的可能行为.MLFQ因此会让它保持高优先级．相反，如果一个工作长时间占用ＣＰＵ，ＭＬＦＱ会降低它的优先级，通过这种方式，ＭＬＦＱ在进程运行过程中学习其行为，从而利用工作的历史来预测它未来的行为．

因此，我们的到了MLFQ的两条基本规则:

1.如果Ａ的优先级大于Ｂ的优先级，运行Ａ，不运行Ｂ

2.如果Ａ的优先级等于Ｂ的优先级，论转运行Ａ和Ｂ．

如下图所示，它可以看成是ＭＬＦＱ调度策略某一个时刻的快照．

最高优先级有两个工作Ａ和Ｂ，工作C,E,F位于中等有限级，而Ｄ的优先级最低，按照上面的介绍的基本规则，由于Ａ和Ｂ有最高优先级，调度程序将交替的调度A和Ｂ，可怜的C,D,E,F将永远都没有机会运行，这有点气人．

在ＲＴＯＳ系统中，优先级一般是固定的，为了避免出现低优先级的任务饥饿的情况，要求每个任务都要主动的调用休眠接口，最常见的是sleep系统调用，它会将当前任务挂入系统休眠队列一段时间，让低优先级的任务有执行的机会，如下图，注意系统就绪对类和系统定时器队列之间任务的流转交互．

 

MLFQ:改变优先级

在一个工作的生命周期中，MLQF改变任务的优先级，也就是确定任务在那个队列中，要注意的是，工作负载中，既有运行时间很短，频繁放弃CPU的交互型工作，也有需要很多CPU时间，响应时间却不重要的长时间计算密集型给你哦工作，下面是一种优先级条这个你策略.

1.工作进入系统时，放在最高优先级，也就是最上层队列．

2.工作用完整个时间片后，降低其优先级（移如下一级队列)

3.如果共最在其时间片以内主动释放CPU,则优先级不变．

按照这种策略，对于一个计算密集型的长工作来讲，它的优先级调整过程会是这个样子的：

从这个例子可以看出，该工作首先进入最高优先级，执行一个时间片后，调度程序将工作的优先级减１，进入下级优先级，在执行一个时间片后，优先级继续降低，最终任务会进入系统的的最低优先级，并一直留在那里．每次优先级降低，将会影响下一个调度点的选择策略，从而影响到处理器在不同任务之间的分配．

如果来了一个短工作，看看MLFＱ如何近似与SJF,在这个例子中，有两个工作，Ａ是一个长时间运行的ＣＰＵ密集型工作，Ｂ是一个晕习惯你时间很短的交互型工作，假设Ａ执行一段时间后Ｂ达到，会发生什么呢？对Ｂ来说，MLFQ会近似等于SJF吗？

下图展示了这种场景的结果，A在最低优先级队列执行（长时间运行的ＣＰＵ密集型工作都这样），Ｂ在中间某个时刻到达，并被加入最高优先级队列由于它的运行时间很短，经过两个时间片，在被移入最低优先级队列之前，Ｂ执行完毕，然后Ａ继续执行．

通过这个例子可以看出，这个算法的一个主要目标，如果不知道工作是短工作还是长工作，那么就在开始的时候假设其是短工作，并赋予最高优先级，如果确实是短工作，则很快会执行完毕，否则将被慢慢移入低优先级队列，而这时该工作也被认为是长工作了，通过这种方式，ＭＬＦＱ近似于SJF.

第三个例子，如果有ＩＯ的情况，根据上述规则，如果一个进程在时间片用完之前主动放弃ＣＰＵ，则保持它的优先级不变．这条规则的意图很简单，假设交互工作中有大量的ＩＯ操作，它会在时间片用完之前放弃ＣＰＵ，在这种情况下，我们不想处罚它，只是保持它的优先级不变．

上图展示了整个过程，交互型工作每执行1ms便会通过ＩＯ操作主动放弃处理器，它与长时间运行的工作Ａ竞争ＣＰＵ，MLFQ算法保持Ｂ在最高优先级，因为Ｂ总是让出CPU,如果Ｂ是交互型工作，MLFQ就进一步实现了它的目标，让交互型工作快速运行，有少的响应时间．

问题

至此，有了一个基本的MLFQ,长工作之间可以公平的分享CPU,又能给短工作或者交互型工作很好的响应时间，然而，这种算法还有一个非常严重的缺点．首先，会有饥饿问题，如果系统有太多的交互型工作，就会不断占用CPU,导致长工作永远无法得到CPU,，即使在这种情况下，我们希望这些长工作也能有所进展．

其次，聪明的用户会重写程序，愚弄调度程序，让它给你远超公平的资源．上述算法对如下的攻击束手无策:进程在时间片用完之前，调用一个ＩＯ操作，从而主动放弃ＣＰＵ，如此便可以保持在高优先级．占用更多的ＣＰＵ时间，做的好的时候，工作可以几乎独占ＣＰＵ．

最后的问题是，一个程序可能在不同的时间表现不同，一个计算密集型的进程可能在某段时间表现为一个交互型进程，用我们目前的方法，它不会享受系统中其它交互型工作的待遇，优先级会逐步递减，直到最低．

提升优先级

让我们尝试着改变之前的规则，看能否避免饥饿问题．要让ＣＰＵ密集型的工作也能取得一些进展，即使不多．

一个简单的思路是周期性的提升所有工作的优先级，可有有很多方法做到，但我们就用最简单的，将所有工作扔到最高优先级队列，于是，就有了如下的新规则.

１．经过一段时间Ｓ，就将系统中所有工作重新加入最高优先级队列．

新的规则一下解决了两个问题，首先，进程不会饿死，在最高优先级队列中它会以轮转的方式，与其它高优先级的工作分享ＣＰＵ，从而最终获得执行，其次，如果一个ＣＰＵ密集型工作变成了交互型当它优先级提升时，调度程序会正确对待它．

上面的例子说明，在这种场景下，展示了长工作与两个交互型短工作竞争ＣＰＵ时的行为，左边的没有使用优先级提设个你策略，长工作在两个短工作到达后被饿死．右边表示每隔一段时间就会有一次优先级的提升，因此至少保证长工作有一些进展．每隔一段时间，长工作就会被提升到最高优先级，从而定期获得执行．添加周期优先级提升导致了一个明显的问题，那就是周期值大小该如何设置，这需要一点魔法，因为没有人知道确切的值是什么．如果设置的太高，长工作仍然会饥饿，如果设置得太低，交互型工作又得不到合适的ＣＰＵ时间比例．

更好的记时方式：

还有一个问题没有得到解决，如何阻止调度程序被愚弄？可以看出，问题出在时间片以内释放cpu,就保留它的优先级，应该怎么做呢？

解决方案是，为MLFQ的每层队列提供更完善的CPU记时方式，调度程序应该记录一个进程在某一层中消耗的总时间，而不是在调度时重新记时，只要进程用完了自己的配额，就将它降到低一级的队列中去，不论它是一次用完的，还是拆成很多次用完的，因此，重写规则如下：

１．一旦工作用完了其在某一层中的时间配额（无论中间主动放弃了多少次ＣＰＵ），就降低其优先级（移入低一级队列）.

看一个例子：

上图左边表示按照之前的规则策略下，试图愚弄调度程序的进程表现，可以看到，它得逞了．通过在每个时间片结束之前，发起一次ＩＯ操作，从而垄断了ＣＰＵ时间．右边表示采用新的策略后，不论进程的ＩＯ行为如何，都会慢慢的降低优先级．因而无法垄断ＣＰＵ执行．

其他问题

关于MLFQ调度算法还有一些问题，其中一个大问题是如何配置一个调度程序，例如，配置多少优先级，没一层队列的时间片配置多大，为了避免饥饿问题以及进程行为改变，应该多久提升一次进程的优先级．这些问题都没有显而易见的答案，因此只有利用对工作负载的经验，以及后续对调度程序的调优，才会导致使人满意的平衡．

例如，大多数的MLFQ变体都支持不同队列可变的时间片长度，高优先级队列通常只有较短的时间片，因而这一层的交互工作可以更快的切换，相反，低优先级队列中更多的是ＣＰＵ密集型工作，配置更长的时间片会取得更好的效果．

总结：

经过上面的总结，重新整理规则如下：

１．如果Ａ的优先级大于Ｂ的优先级，运行Ａ，不运行Ｂ．

2.如果Ａ的优先级等于Ｂ的优先级，论转运行Ａ和Ｂ．

3.工作进入系统时，放在最高优先级（最上层队列）

４．一旦工作用完了其在某一层中的时间配额（无论中间主动放弃了多少次ＣＰＵ），就降低其优先级（入低一级队列).

５．经过一段时间，就将系统中所有工作重新加入最高优先级队列．

MLFQ被称为多级反馈队列，因为它有多优先级的队列，并能够利用反馈信息决定某个工作的优先级，以史为鉴，关注进程的一贯表现，然后区别对待．ＭＬＦＱ不需要对工作的运行方式有先验的知识，而是通过观察工作的运行来给出对应的优先级．通过这种方式，MLFQ可以同时满足各种工作的需求，对于短时间运行的交互型工作，获得类似与SJF/STCF的很好的全局性能．同时对长时间运行的ＣＰＵ密集型负载也可以公平对地，不断的稳步向前．因此，许多系统使用某种类型的ＭＬＦＱ作为自己的基础调度程序，包括类BSD UNIX系统，solaris以及windows NT和之后的windows系列操作系统．

结束!