基于處理器收益的可變并行作業(yè)調(diào)度模型研究.pdf

1、作業(yè)調(diào)度器作為集群中最重要的元素之一，其采用的調(diào)度機(jī)制決定著諸如平均周轉(zhuǎn)時(shí)間等性能表現(xiàn)?？勺儾⑿凶鳂I(yè)因?yàn)槟軌蚋鶕?jù)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)狀態(tài)選擇處理器的分配數(shù)量，減少作業(yè)的等待時(shí)間或者運(yùn)行時(shí)間，從而減少作業(yè)周轉(zhuǎn)時(shí)間，受到越來(lái)越多的關(guān)注。可變并行作業(yè)調(diào)度方法由資源分配策略和作業(yè)選擇策略組成。當(dāng)前的作業(yè)選擇策略已經(jīng)研究得很成熟，而資源分配策略尚待完善。
　　針對(duì)以上問(wèn)題，基于處理器收益的可變并行作業(yè)調(diào)度模型，提出了單位處理器收益指標(biāo)，并根據(jù)該指標(biāo)設(shè)

2、計(jì)了基于處理器收益的資源分配策略，集成了最高收益優(yōu)先資源分配算法。單位處理器收益指標(biāo)通過(guò)Downey模型計(jì)算，代表每個(gè)作業(yè)增加一個(gè)處理器資源后縮短的作業(yè)運(yùn)行時(shí)間。該分配算法總是將處理器分配給具有最高單位處理器收益值的作業(yè)，達(dá)到縮短作業(yè)運(yùn)行時(shí)間，從而縮短作業(yè)周轉(zhuǎn)時(shí)間的目的。在資源分配完成后，將資源分配結(jié)果傳遞給作業(yè)選擇策略，對(duì)等待隊(duì)列中的作業(yè)進(jìn)行調(diào)度。作業(yè)選擇策略集成了先來(lái)先服務(wù)和回填作業(yè)選擇算法，可根據(jù)集群管理者的需求選取作業(yè)選擇算法調(diào)

3、度作業(yè)?；谔幚砥魇找娴目勺儾⑿凶鳂I(yè)調(diào)度方法能夠靈活地根據(jù)系統(tǒng)負(fù)載情況調(diào)整資源分配數(shù)量，將資源分配給具有最高單位處理器收益值的作業(yè)，提升系統(tǒng)的調(diào)度性能。
　　在實(shí)驗(yàn)中，研究了最高收益優(yōu)先資源分配算法中參數(shù)的值如何影響調(diào)度性能，并且根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果給出了在實(shí)際調(diào)度中參數(shù)選取的建議；接著比較了最高收益優(yōu)先資源分配算法、貪心資源分配算法和公平分享資源分配算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，最高收益優(yōu)先資源分配算法能得到最大的性能提升，其中結(jié)合了最高收益優(yōu)先