獨立任務最優調度演算法流程圖

Ⅰ 怎麼優化hadoop任務調度演算法

首先介紹了Hadoop平台下作業的分布式運行機制，然後對Hadoop平台自帶的4種任務調度器做分析和比較，最後在分析JobTracker類文件的基礎上指出了創建自定義任務調度器所需完成的工作。
首先Hadoop集群式基於單伺服器的，只有一個伺服器節點負責調度整個集群的作業運行，主要的具體工作是切分大數據量的作業，指定哪些Worker節點做Map工作、哪些Worker節點做Rece工作、與Worker節點通信並接受其心跳信號、作為用戶的訪問入口等等。其次，集群中的每個Worker節點相當於一個器官，運行著主節點所指派的具體作業。這些節點會被分為兩種類型，一種是接收分塊之後的作業並做映射工作。另一種是負責把前面所做的映射工作按照約定的規則做一個統計。
Task－Tracker通過運行一個簡單循環來定期地發送心跳信號（heartbeat）給JobTracker．這個心跳信號會把TaskTracker是否還在存活告知JobTracker，TaskTracker通過信號指明自己是否已經准備
好運行新的任務．一旦TaskTracker已經准備好接受任務，JobTracker就會從作業優先順序表中選定一個作業並分配下去．至於到底是執行Map任務還是Rece任務，是由TaskTracker的任務槽所決定的．默認的任務調度器在處理Rece任務之前，會優先填滿空閑的Map任務槽．因此，如果TaskTracker滿足存在至少一個空閑任務槽時，JobTracker會為它分配Map任務，否則為它選擇一個Rece任務．TaskTracker在運行任務的時候，第一步是從共享文件系統中把作業的JAR文件復制過來，從而實現任務文件的本地化．第二步是TaskTracker為任務新建一個本地文件夾並把作業文件解壓在此目錄中．第三步是由Task－Tracker新建一個TaskRunner實例來運行該任務．
Hadoop平台默認的調度方案就是JobQueueTaskScheler，這是一種按照任務到來的時間先後順序而執行的調度策略．這種方式比較簡單，JobTracker作為主控節點，僅僅是依照作業到來的先後順序而選擇將要執行的作業．當然，這有一定的缺陷，由於Hadoop平台是默認將作業運行在整個集群上的，那麼如果一個耗時非常大的作業進入執行期，將會導致其餘大量作業長時間得不到運行．這種長時間運行的優先順序別並不高的作業帶來了嚴重的作業阻塞，使得整個平台的運行效率處在較低的水平．Hadoop平台對這種FIFO（FirstINAndFirstOut）機制所給出的解決辦法是調用SetJobPriority（）方法，通過設置作業的權重級別來做平衡調度．
FairScheler是一種「公平」調度器，它的目標是讓每個用戶能夠公平地共享Hadoop集群計算能力．當只有一個作業運行的時候，它會得到整個集群的資源．隨著提交到作業表中作業的增多，Hadoop平台會把集群中空閑出來的時間槽公平分配給每個需要執行的作業．這樣即便其中某些作業需要較長時間運行，平台仍然有能力讓那些短作業在合理時間內完成［3］．FairScheler支持資源搶占，當一個資源池在一定時段內沒有得到公平共享時，它會終止該資源池所獲得的過多的資源，同時把這些釋放的資源讓給那些資源不足的資源池．
Hadoop平台中的CapacityScheler是由Yahoo貢獻的，在調度器上，設置了三種粒度的對象：queue，job，task．在該策略下，平台可以有多個作業隊列，每個作業隊列經提交後，都會獲得一定數量的TaskTracker資源．具體調度流程如下．
（1）選擇queue，根據資源庫的使用情況從小到大排序，直到找到一個合適的job．
（2）選擇job，在當前所選定的queue中，按照作業提交的時間先後以及作業的權重優先順序別進行排序，選擇合適的job．當然，在job選擇時還需要考慮所選作業是否超出目前現有的資源上限，以及資源池中的內存是否夠該job的task用等因素．
（3）選擇task，根據本地節點的資源使用情況來選擇合適的task．
雖然Hadoop平台自帶了幾種調度器，但是上述3種調度方案很難滿足公司復雜的應用需求．因此作為平台的個性化使用者，往往需要開發自己的調度器．Hadoop的調度器是在JobTracker中載入和調用的，因此開發一個自定義的調度器就必須搞清楚JobTracker類文件的內部機制．作為Hadoop平台的核心組件，JobTracker監控著整個集群的作業運行情況並對資源進行管理調度．每個Task－Tracker每隔3s通過heartbeat向JobTracker匯報自己管理的機器的一些基本信息，包括內存使用量、內存的剩餘量以及空閑的slot數目等等［5］．一
旦JobTracker發現了空閑slot，便會調用調度器中的AssignTask方法為該TaskTracker分配task。

Ⅱ 如何優化策略降低系統能耗

針對雲計算系統在運行過程中由於計算節點空閑而產生大量空閑能耗，以及由於不匹配任務調度而產生大量「奢侈」能耗的能耗浪費問題，本文提出一種通過任務調度方式的能耗優化管理方法。

高能耗是雲計算系統最為嚴重的問題之一
雲計算系統中，除了處理任務時產生的必要能耗開銷，其運行過程中還存在能耗浪費的現象
解決方案
用排隊模型對雲計算系統進行建模，分析雲計算系統的平均響應時間和平均功率，建立雲計算系統的能耗模型；
提出基於大服務強度和小執行能耗的任務調度策略，分別針對空閑能耗和「奢侈」能耗進行優化控制。基於該調度策略，設計滿足性能約束的最小期望執行能耗調度演算法ME3PC (minimum expectation execution energy with performance constraints).
結果
大量實驗表明，本文提出的能耗優化管理方法在保證其性能的前提下，大幅度降低了雲計算系統的能耗

下一步工作
將研究在給定和真實的雲計算系統體系結構下，如何根據任務到達率的大小和分布規律，決策系統中應該處於運行狀態的計算機個扮胡數，結合關閉/休眠技術和電壓動態調整技術，進一步對雲計算系統的能耗進行優化控制，並且將研究的理論成果在實際雲平台上進行評測，以驗證其正確性

能耗
能耗分類
空閑能耗：由於計算任務達到的隨機性，使得單位時間內到達的任務量時而稀疏，時而密集，而現有的雲計算系統通常是長時間處於開啟狀態，等待計算任務的到達。但是當計算機處於空閑狀態時，其空閑功率會占峰值功率的50%~60%。因此，雲計算系統會產生大量的空閑能耗。奢侈能耗：由於雲計算系統中通常包含不同的計算機，實驗結果表明，不同計算機對不同計算任務的執行功率和響應時間一般不同。例如，同一圖像處理任務分別在CPU 和GPU 上的執行功率和響應時間不同，任務執行完成後，產生的總能耗也不同。因此，當未考慮能耗因素時，不匹配的調度方式會造成:本來用較低能耗就能解決問題，但卻用了較高能耗。本文把由於任務的不合理調度而浪費的能耗稱為「奢侈」能耗。執行能耗：執行能耗可定義為：任務在計算機上運行時，指令和數據驅動計算機硬體運轉所產生的能耗
傳統節能的方法
關閉/休眠技術：最大飢模限度的降低空閑能耗，缺點是當使用計算機時需要較長的啟動時間，導致系統性能一定程度的下降
電壓動態調整技術：為了便於研究，本文假定執行功率為任務整個執行過程的平均耗電功率。根據CMOS 電路動態功率公式Pdynamic~αCV2f 可知，動態功率與廳肢攔電壓的平方成正比。因此，降低處理器的電壓可以降低處理器的動態功率。但該方法的缺點是，隨著電壓的下降，處理器的性能會隨之下降
虛擬化技術：可實現多個任務在一個計算機的不同虛擬機上運行，通過提高計算機資源利用率，以減少所需計算機數量的方式降低能耗。虛擬化技術實現了計算機資源從物理實體向虛擬實體的遷移，提高了計算機資源的利用率。但虛擬化，特別是深層次的虛擬化本身也要付出高昂的效能代價，因為虛擬化技術通過對底層硬體部件到高層服務應用的層層虛擬，每一級的虛擬都造成了效能的損失。
任務和系統模型
隨機任務模型
根據任務對計算機資源的需求特徵，可分為計算密集型、通信密集型、數據密集型和I/O密集型等。
隨機到達雲計算系統的任務可以用三元組（T，Λ，W）表示，第i類任務可以表示為(ti，λi，wi)。ti表示第i類任務，λi表示ti任務單位時間平均到達數量，wi表示ti任務的計算量
雲計算系統模型
現有雲計算平台的硬體基礎設施通常是架構在大規模廉價伺服器集群之上，系統中的不同伺服器或計算機通常是由不同公司生產，有不同的硬體配置。這些計算機不僅有不同的功能和性能，其耗電的功率也不同，具體可表現為：功能異構、性能異構、空閑功率和峰值功率異構、執行功率異構；
雲計算系統可以定義為六元組：(C，Pbusym×n，Pidle，Ppeak，Um×n，S)
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問題描述
根據2.1節和2.2節的分析，並結合能耗的計算公式E=P*T，則任意一個任務從進入雲計算系統到執行完成離開所產生的期望能耗可表示為

\
在給定任務類型、確定雲計算系統體系結構的條件下，只有調度概率Pij的值是根據調度策略的不同而動態變化的，雲計算系統的期望能耗與任務和計算機之間的調度策略有關
能耗優化管理
實質
根據任務的到達時間和類型、不同計算機的功率和性能、計算機實時的負載情況，對任務進行合理調度，使系統在滿足一定性能的條件下，降低雲計算系統運行過程中產生的空閑和執行能耗
假設
根據任務對計算機資源的需求特徵，可分為計算密集型、通信密集型、數據密集型和I/O密集型等。不同類型任務要處理的數據形式和問題規模一般不同。為了便於研究，本文假定同一類型任務的計算量相同
由於用戶服務請求的自主性、地域的分布性，導致不同用戶提交的任務之間通常沒有優先約束關系，即任務是獨立的
假設對於系統中的每個計算機，任務的到達間隔相互獨立,且服從同一參數的負指數分布
每個計算機對不同任務的服務時間也相互獨立，且服從同一參數的負指數分布
到達間隔時間與服務時間相互獨立
不同類計算任務以不同的概率調度到不同的計算機上
性能約束的最小期望執行能耗調度演算法ME3PC(minimum expectation execution energy with performance constraints)
調度器針對不同的情況，採用不同的調度策略，詳情請參考第3章

根據負載情況，將節點分在三個隊列：Clight、Cnormal、Chigh，
如果Clight不為空，則優先考慮集合Clight中的計算機，並採用基於大服務強度的任務調度策略，使對tCi類任務有大服務強度的計算機cCj有較大的調度概率，其中j∈Clight
Clight為空，Cnormal不通ky"http://www.it165.net/qq/" target="_blank" class="keylink">qq/+aTwvc3ViPsDgyM7O8dPQvc/Qoda00NDE3LrEtcS8xsvju/pjQzxzdWI+ajwvc3ViPtPQvc++QzxzdWI+ViPrK7zqq/1aOsvLTL+2yLW9uLrU2Nfu0KG1xLzGy+O7+snPCjxwPgo8aW1nIHNyYz0="http://www.it165.net/uploadfile/files/2014/0508/20140508200130420.jpg" alt="\">
定理滿足性能約束的最小執行能耗調度演算法ME3PC的最壞時間復雜度為O(3mn)，其中，m為任務的類型數，n為雲計算系統中計算機的個數。
實驗
實驗環境的設置
為了驗證ME3PC演算法的有效性，本文使用Matlab 的離散事件模擬工具進行模擬實驗。實驗環境涉及的相關參數以及取值或取值范圍見下表。

實驗中任務分為4 類。第i類任務的到達間隔時間服從參數為1/λi的負指數分布。該間隔時間可通過負指數分布函數exprnd(1/λi)來生成，其中，λi的值在[10，15]區間隨機生成。根據任務的到達間隔，利用函數cumsum(?)可得到第i 類每個隨機任務到達系統的時刻。最終可確定所有6000個任務到達系統的時刻。計算機cj對ti類任務的服務時間服從參數為1/μij的負指數分布，同樣，服務時間也通過函數exprnd(1/μij)來生成，參數μij的值在[1，5]區間隨機生成
為了讓模擬系統的運行存在平衡狀態，需要滿足條件\
\
實驗與結果分析
為了進一步說明ME3PC演算法的有效性，本文又設計了最小執行功率調度演算法(minimum execution power，簡稱MEP)，並將ME3PC與MEP、經典MIN-MIN 演算法進行比較。其中，MEP的演算法思想是:在任務調度時，將任務調度到執行功率最小的機器上，而不考慮該計算機當前的負載情況以及執行該任務的服務時間。MIN-MIN是針對獨立任務的動態調度演算法，廣泛應用於同構或異構分布式並行計算環境，有良好的調度性能。本文分別從系統執行任務的平均能耗、任務的平均響應時間、系統的平均功率、負載平衡和可擴展性這5個方面對3種演算法進行對比分析

從圖2可以看出，採用MEP演算法時系統的平均功率最小，ME3PC略大於MEP，MIN-MIN的功率最大，且遠大於ME3PC和MEP。分析原因是，MEP演算法專注於系統執行功率的優化，任務調度時只將任務調度到執行功率最小的機器上，因此系統平均功率最小，但沒有考慮調度的機器性能，因此總體性能最差。MIN-MIN演算法則相反，只專注於任務的完成時間，而不考慮能耗、負載平衡等其他因素，因此響應時間最小，但是系統平均功率最大。ME3PC演算法則同時考慮了功率和性能因素，雖然系統功率較MEP演算法平均增加了6.4%，響應時間比MIN-MIN演算法平均增加了5.7%，但是任務在系統中的所產生的能耗卻最小，如圖4所示。究其原因是:（1）由於ME3PC演算法針對空閑或輕載計算機採用了大服務強度優先的調度策略，大大降低了系統中計算機出現空閑的概率，使系統的利用率高於MEP和MIN-MIN。其中，採用ME3PC演算法時，系統產生的空閑能耗平均是MEP和MIN-MIN演算法的81%和73%，如圖5所示。（2）由於優先對空閑和輕載計算機進行調度，最大限度地避免了負載不平衡的發生。因此，ME3PC演算法保證了系統的負載平衡，如圖6（a）、圖6（b）所示。可見，只有同時考慮功率和性能因素才能真正降低雲計算系統的能耗。

從實驗結果中，我們發現了一個有趣的現象:當計算機個數為1時，3種演算法下的系統平均功率、任務平均響應時間和任務平均能耗自然都相等。但是隨著計算機個數的增加，系統執行任務的平均能耗卻呈線性下降。當計算機個數為8時，系統執行任務的平均能耗最小。隨著計算機個數的繼續增加，系統執行任務的平均能耗開始增大，且呈指數級增長。究其原因是:（1）當計算機個數從1增加到8的過程中，任務平均響應時間呈指數級減少（如圖3所示），但是系統的平均功率的增勢卻基本趨於平穩（如圖2所示），這導致系統執行任務的平均能耗在該過程中是逐漸降低的，並且由於此時系統平均功率的絕對值較小，因此降低的趨勢呈線性。（2）當計算機個數從8增加到128的過程中，任務平均響應時間下降的趨勢趨於平緩（如圖3所示），但是系統的平均功率的增勢卻呈指數級增加（如圖2所示），這導致系統執行任務的平均能耗在該過程中是逐漸增加的，並且由於此時系統平均功率的絕對值較大，因此增長的趨勢呈指數級。由此可見，在等能耗的條件下，計算機個數為8時系統有最好的擴展性。對於實際的雲計算系統，如何根據系統的體系結構、任務到達的規律確定系統中應該開啟或關閉的機器個數，以及開啟或關閉哪些機器進行能耗的優化控制，將作為下一步的研究內容。

Ⅲ rms是什麼意思

單調速率調度

Ⅳ 一文帶你讀懂Python中的進程

進程

進程（Process）是計算機中的程序關於某數據集合上的一次運行，即正在運行的程序，是系統進行資源分配和調度的基本單位，進程是對正在運行程序的一個抽象，在早期面向進程設計的計算機結構中，進程是程序的基本執行實體，在當代面向線程設計的計算機結構中，進程是線程的容器，線程是執行的實體。進程的概念起源於操作系統，是操作系統最核心的概念，操作系統的其他所有內容都是圍繞進程的概念展開的。

在早期計算機中可以利用的cpu只有一個，為了充分利用CPU性能，提高用戶操作體驗，出現了多道技術。將一個單獨的cpu虛擬成多個cpu（多道技術：時間多路復用和空間多路復用+硬體上支持隔離），即使在一個單核CPU也能保證支持（偽）並發的能力。如果沒有進程的抽象，現代計算機將不復存在。

狹義定義：進程是正在運行的程序的實例（an instance of a computer program that is being executed）。

廣義定義：進程是一個具有一定獨立功能的程序關於某個數據集合的一次運行活動。它是操作系統動態執行的基本單元，在傳統的操作系統中，進程既是基本的分配單元，也是基本的執行單元。

操作系統的作用：

隱藏復雜的硬體介面，提供良好的抽象介面。

管理、調度進程，使多個進程對硬體的競爭變得有序。

多道技術：針對早期單核CPU，實現多個程序的並發執行，現在的主機一般是多核，每個核都會利用多道技術，如有4個cpu，運行於cpu1的某個程序遇到io阻塞，會等到io結束再重新調度，重新調度是可能會被調度到4個cpu中的任意一個，具體由操作系統調度演算法決定。

多道技術的主要特性如下：

（1）空間上的復用：內存中可以同時有多道程序。

（2）物理隔離：多個程序在內存中都有各自獨立的內存空間，互不影響。

（3）時間上的復用：多個程序在操作系統的調度演算法下，在不同的時間段內分別佔有CPU資源。

需要注意的是如果一個進程長時間佔用CPU資源，操作系統會強制將CPU資源分配給其它在就緒隊列中的程序，避免一個程序長時間佔有CPU資源，導致其它程序無法運行。

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關於進程的一些概念：

第一，進程是一個實體。每一個進程都有它自己的地址空間，一般情況下，包括文本區域（text region）、數據區域（data region）和堆棧（stack region）。文本區域存儲處理器執行的代碼，數據區域存儲變數和進程執行期間使用的動態分配的內存，堆棧區域存儲著活動過程調用的指令和本地變數。

第二，進程是一個「執行中的程序」。程序是一個沒有生命的實體，只有處理器賦予程序生命時（操作系統將程序載入到內存），它才能成為一個活動的實體，我們稱其為進程。

進程是操作系統中最基本、重要的概念。是多道程序系統出現後，為了刻畫系統內部出現的動態情況，描述系統內部各道程序的活動規律引進的一個概念，所有多道程序設計操作系統都建立在進程的基礎上。

進程的特性：

動態性：進程的實質是程序在多道程序系統中的一次執行過程，進程是動態產生，動態消亡的。

並發性：任何進程都可以同其他進程一起並發執行

獨立性：進程是一個能獨立運行的基本單位，同時也是系統分配資源和調度的獨立單位；

非同步性：由於進程間的相互制約，使進程具有執行的間斷性，即進程按各自獨立的、不可預知的速度向前推進

結構特徵：進程由程序、數據和進程式控制制塊三部分組成。

多個不同的進程可以包含相同的程序，一個程序在不同的數據集里就構成不同的進程，能得到不同的結果，但是執行過程中，程序不能發生改變。

進程與程序的區別：

程序是指令和數據的有序集合，是對指令、數據及其組織形式的描述，其本身沒有任何運行的含義，是一個靜態的概念。而進程是程序在處理機上的一次執行過程，它是一個動態的概念。

程序可以作為一種軟體資料長期存在，而進程是有一定生命期的。程序是永久的，進程是暫時的。

進程的調度：

要想多個進程交替運行，操作系統必須對這些進程進行調度，這個調度也不是隨機進行的，而是需要遵循一定的法則，由此就有了進程的調度演算法。

1、先來先服務演算法

先來先服務（FCFS）調度演算法是一種最簡單的調度演算法，該演算法既可用於作業調度，也可用於進程調度。FCFS演算法比較有利於長作業（進程），而不利於短作業（進程）。由此可知，本演算法適合於CPU繁忙型作業，而不利於I/O繁忙型的作業（進程）。

2、短作業優先調度演算法

短作業（進程）優先調度演算法（SJ/PF）是指對短作業或短進程優先調度的演算法，該演算法既可用於作業調度，也可用於進程調度。但其對長作業不利；不能保證緊迫性作業（進程）被及時處理；作業的長短只是被估算出來的。

3、時間片輪轉法

時間片輪轉(Round Robin，RR)法的基本思路是讓每個進程在就緒隊列中的等待時間與享受服務的時間成比例。在時間片輪轉法中，需要將CPU的處理時間分成固定大小的時間片，例如，幾十毫秒至幾百毫秒。如果一個進程在被調度選中之後用完了系統規定的時間片，但又未完成要求的任務，則它自行釋放自己所佔有的CPU而排到就緒隊列的末尾，等待下一次調度。同時，進程調度程序又去調度當前就緒隊列中的第一個進程。

顯然，輪轉法只能用來調度分配一些可以搶占的資源。這些可以搶占的資源可以隨時被剝奪，而且可以將它們再分配給別的進程。CPU是可搶占資源的一種。但列印機等資源是不可搶占的。由於作業調度是對除了CPU之外的所有系統硬體資源的分配，其中包含有不可搶占資源，所以作業調度不使用輪轉法。

在輪轉法中，時間片長度的選取非常重要。首先，時間片長度的選擇會直接影響到系統的開銷和響應時間。如果時間片長度過短，則調度程序搶占處理機的次數增多。這將使進程上下文切換次數也大大增加，從而加重系統開銷。反過來，如果時間片長度選擇過長，例如，一個時間片能保證就緒隊列中所需執行時間最長的進程能執行完畢，則輪轉法變成了先來先服務法。時間片長度的選擇是根據系統對響應時間的要求和就緒隊列中所允許最大的進程數來確定的。

在輪轉法中，加入到就緒隊列的進程有3種情況：

（1）一種是分給它的時間片用完，但進程還未完成，回到就緒隊列的末尾等待下次調度去繼續執行。

（2）另一種情況是分給該進程的時間片並未用完，只是因為請求I/O或由於進程的互斥與同步關系而被阻塞。當阻塞解除之後再回到就緒隊列。

（3）第三種情況就是新創建進程進入就緒隊列。

如果對這些進程區別對待，給予不同的優先順序和時間片從直觀上看，可以進一步改善系統服務質量和效率。例如，我們可把就緒隊列按照進程到達就緒隊列的類型和進程被阻塞時的阻塞原因分成不同的就緒隊列，每個隊列按FCFS原則排列，各隊列之間的進程享有不同的優先順序，但同一隊列內優先順序相同。這樣，當一個進程在執行完它的時間片之後，或從睡眠中被喚醒以及被創建之後，將進入不同的就緒隊列。

多級反饋隊列：

前面介紹的各種用作進程調度的演算法都有一定的局限性。如短進程優先的調度演算法，僅照顧了短進程而忽略了長進程，而且如果並未指明進程的長度，則短進程優先和基於進程長度的搶占式調度演算法都將無法使用。

而多級反饋隊列調度演算法則不必事先知道各種進程所需的執行時間，而且還可以滿足各種類型進程的需要，因而它是目前被公認的一種較好的進程調度演算法。在採用多級反饋隊列調度演算法的系統中，調度演算法的實施過程如下所述。

(1) 應設置多個就緒隊列，並為各個隊列賦予不同的優先順序。第一個隊列的優先順序最高，第二個隊列次之，其餘各隊列的優先權逐個降低。該演算法賦予各個隊列中進程執行時間片的大小也各不相同，在優先權愈高的隊列中，為每個進程所規定的執行時間片就愈小。例如，第二個隊列的時間片要比第一個隊列的時間片長一倍，……，第i+1個隊列的時間片要比第i個隊列的時間片長一倍。

(2) 當一個新進程進入內存後，首先將它放入第一隊列的末尾，按FCFS原則排隊等待調度。當輪到該進程執行時，如它能在該時間片內完成，便可准備撤離系統；如果它在一個時間片結束時尚未完成，調度程序便將該進程轉入第二隊列的末尾，再同樣地按FCFS原則等待調度執行；如果它在第二隊列中運行一個時間片後仍未完成，再依次將它放入第三隊列，……，如此下去，當一個長作業(進程)從第一隊列依次降到第n隊列後，在第n 隊列便採取按時間片輪轉的方式運行。

(3) 僅當第一隊列空閑時，調度程序才調度第二隊列中的進程運行；僅當第1～(i-1)隊列均空時，才會調度第i隊列中的進程運行。如果處理機正在第i隊列中為某進程服務時，又有新進程進入優先權較高的隊列(第1～(i-1)中的任何一個隊列)，則此時新進程將搶占正在運行進程的處理機，即由調度程序把正在運行的進程放回到第i隊列的末尾，把處理機分配給新到的高優先權進程。

Ⅳ 電壓中rms表示什麼

電壓中rms是指均方根。

拓展資料如下：

RMS（單調速率調度演算法）是一種靜態優先順序調度演算法，是經典的周期性任務調度演算法。RMS的基本思路是任務的優先順序與它的周期表現為單調函數的關系，任務的周期越短，優先順序越高；任務的周期越長，優先順序越低。

顯然，只有當這一高優先順序的任務與該任務同時請求處理時，才能可能產生最大的打斷時間。定理1的價值在於它找到了一個證明、一個調度演算法，能否調度任一任務集充分必要條件。

那就是所有任務同時請求執行的時的情況下，每個任務仍能滿足各自的期限，那麼這個任務集就可以被這個調度演算法調度。有了這個推論，我們就可以證明RM調度的最優性了。