1、多級反饋隊列調度算法
多級反饋隊列調度算法是進程調度的一種算法，該調度算法能夠不用事先知道各類進程所需的執行時間，還能夠較好的知足各類類型進程的須要，是目前共認的一種較好的進程調度算法。python
那你可能立刻就要問了，多級反饋隊列調度算法究竟是怎麼調度的呢？我認爲不少算法均可以用一張圖+一句話來表達，因此接下來我儘可能用圖像來使這個算法看起來很是清晰。git
一句話：
多級反饋隊列調度算法，「多級」在於有多個不一樣優先級的隊列，「反饋」在於若是有進程加入優先級高的隊列時當即中止當前任務，轉去執行優先級高的隊列中進程，上述過程循環調度就造成多級反饋隊列調度算法。github
一張圖：
上圖是一個調度的示例，進程有A(4)，B(3)，C(4)，D(2)，E(4)，括號內是須要服務的時間。設第一隊列時間片q=1，由於該算法中時間片的規則爲：後一個時間片長度爲前一個的2倍，因此第二隊列時間片q=2，第三隊列時間片q=4。算法
若不能執行完，則放到下一個隊列尾部（橙色部分）app
到最後一個隊列的時候，則執行輪轉調度（RR）算法，也就是每次執行一個時間片長度的服務，直到循環執行完全部的進程。測試
2、Python3實現代碼
首先介紹一下程序中使用的結構體url
1.「進程/任務」結構體spa
class Process: def __init__(self,name,arrive_time,serve_time): self.name=name #進程名 self.arrive_time=arrive_time #到達時間 self.serve_time=serve_time #須要服務的時間 self.left_serve_time=serve_time #剩餘須要服務的時間 self.finish_time=0 #完成時間 self.cycling_time=0 #週轉時間 self.w_cycling_time=0 #帶權週轉時間
進程的屬性有進程名，到達時間，須要服務的時間，剩餘須要服務的時間，完成時間，週轉時間，帶權週轉時間。其中週轉時間爲提交時間與完成時間的間隔；帶權週轉時間爲週轉時間/實際運行時間。.net
2.隊列code
class Queue: def __init__(self,level,process_list): self.level=level self.process_list=process_list self.q=0 def size(self): return len(self.process_list) def get(self,index): return self.process_list[index] def add(self,process): self.process_list.append(process) def delete(self,index): self.process_list.remove(self.process_list[index])
設置一個隊列，初始化方法須要給隊列的優先級，以及隊列中所包含的進程列表，順便定義獲取隊列一些屬性的方法。
而後是具體使用的算法程序：
3.輪轉調度算法（RR）
class RR: def __init__(self,process_list,q): self.process_list=process_list self.q=q def scheduling(self): process_list.sort(key=lambda x:x.arrive_time)#按照.arrive_time進行排序 len_queue=len(self.process_list) #進程隊列的長度 index=int(0) #索引 q=self.q #時間片 running_time=int(0)#已經運行了的時間 #調度的循環 while(True): #當前進程 current_process=self.process_list[index%len_queue] #判斷當前進程是否已經被完成 if current_process.left_serve_time>0: #計算完成時間 #還須要服務的時間大於等於時間片，則完成時間+時間片時間 此進程還沒結束 #還須要服務的時間小於時間片，則完成時間在原來基礎上加上繼續服務的時間 if current_process.left_serve_time>=q: running_time+=q #print(current_process.name,running_time,index) current_process.left_serve_time-=q else : #print('%s 還須要服務的時間小於當前時間片'%current_process.name) running_time+=current_process.left_serve_time current_process.left_serve_time=0 #已完成 if current_process.left_serve_time==0: #計算完成時間 current_process.finish_time=running_time #計算週轉時間 current_process.cycling_time=current_process.finish_time-current_process.arrive_time #計算帶權週轉時間 current_process.w_cycling_time=float(current_process.cycling_time)/current_process.serve_time #打印 print('%s 進程已完成的進程，詳細信息以下：'%current_process.name) print('進程名稱：%s ，完成時間： %d ，週轉時間：%d ，帶權週轉時間： %.2f'%(current_process.name,current_process.finish_time,current_process.cycling_time,current_process.w_cycling_time)) #彈出 self.process_list.remove(current_process) len_queue=len(self.process_list) #有進程完成任務後，index先回退，以後再加，以保持指向下一個須要調度的進程 index-=1 #index常規增長 index+=1 #若是隊列中沒有進程則表示執行完畢 if len(self.process_list)==0: break #改變index，避免由於index大於len，致使取模時出錯 if index>=len(self.process_list): index=index%len_queue
多級反饋隊列調度算法用於執行最後一個隊列中的進程，若是單獨拿出來也是一個完整的算法實現代碼，下面的代碼中也有相應的測試代碼。
4.多級反饋隊列調度算法
class MulitlevedFeedbackQueue(): def __init__(self,queue_list,q_first): self.queue_list=queue_list self.q_first=q_first def scheduling(self): q_list=self.queue_list #當前隊列集合 q_first=self.q_first #第一個隊列的時間片 for i in range(len(q_list)): #肯定每一個隊列的時間片 if i==0: q_list[i].q=q_first else : q_list[i].q=q_list[i-1].q*2 #從第一個隊列開始執行時間片 #先判斷是不是最後一個隊列，最後一個隊列直接執行RR調度算法 #不是最後一個隊列的話，就執行當前隊列時間片後判斷是否有必要加入到下一個隊列的末尾 if i==len(q_list)-1: print('**************對最後一個隊列執行RR調度算法*************') #print(q_list[i].process_list[]) #最後一個隊列從新設置到達時間 for t in range(len(q_list[i].process_list)): q_list[i].process_list[t].arrive_time=t rr_last_queue=RR(q_list[i].process_list,q_list[i].q) rr_last_queue.scheduling() else: currentQueue=q_list[i] index=int(0) while(True): if currentQueue.get(index).left_serve_time>q_list[i].q: currentQueue.get(index).left_serve_time-=q_list[i].q print('第 %d 隊列時間片: %d'%(i,q_list[i].q)) print('進程沒有執行完畢,須要添加至下一隊列末尾：進程名稱：%s '%(currentQueue.get(index).name)) #將當前進程扔到下一個隊列的尾部 q_list[i+1].add(currentQueue.get(index)) index+=1 else: print('服務完成並彈出:',currentQueue.get(index).name) currentQueue.get(index).left_serve_time=0 currentQueue.delete(index) if index==currentQueue.size(): break
以上是多級反饋隊列調度算法，最後一個隊列使用第三個代碼片中的RR算法，其它的則按照上面算法詳情實現。
5.測試程序
''' 測試程序 ''' if __name__=='__main__': '''產生進程''' process_list=[] processA=Process('A',0,4) processB=Process('B',1,3) processC=Process('C',2,4) processD=Process('D',3,2) processE=Process('E',4,4) process_list.append(processA),process_list.append(processB),process_list.append(processC) process_list.append(processD),process_list.append(processE) '''使用RR調度算法，時間片爲1''' print('#################################################################') print('---------------------------輪轉調度算法--------------------------') print('#################################################################') rr=RR(process_list,1) rr.scheduling() '''使用多級反饋隊列調度算法''' print() print('#################################################################') print('-----------------------測試多級反饋隊列調度算法----------------------') print('#################################################################') processA=Process('A',0,4) processB=Process('B',1,3) processC=Process('C',2,4) processD=Process('D',3,2) processE=Process('E',4,4) process_list0,process_list1,process_list2=[],[],[] process_list0.append(processA),process_list0.append(processB) process_list1.append(processC),process_list1.append(processD) process_list2.append(processE) #隊列 queue_list=[] queue0=Queue(0,process_list0) queue1=Queue(1,process_list1) queue2=Queue(2,process_list2) queue_list.append(queue0),queue_list.append(queue1),queue_list.append(queue2) #使用多級反饋隊列調度算法,第一隊列時間片爲1 mfq=MulitlevedFeedbackQueue(queue_list,1) mfq.scheduling()
實現結果：
最後總結一下多級反饋隊列調度算法的優勢：
不用事先知道各類進程所需的執行時間，還能夠較好的知足各類類型進程的須要
既能使高優先級的做業獲得響應又能使短做業（進程）迅速完成。（對比FCFS與高優先響應比調度算法的缺陷）。
兼顧長短做業，有較好的響應時間，可行性強，適用於各類做業環境。
代碼下載地址請戳
https://github.com/LIANGQINGYUAN/OperatingSystens/blob/master/Multilleved_Feedback_Queue.py
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