在多程序的作業系統中，程序排程是乙個全域性性、關鍵性的問題，他對系統的總體設計、系統的實現和功能設定以及各個方面的效能都有著決定性的作用。本部落格筆者就對程序的排程這一知識點進行總結，不過為了簡單起見，我們先從linux核心2.4中排程介紹起，將原理說清楚後介紹更高階的linux2.6核心排程演算法。
乙個好的排程演算法說明白點其實就是能夠更合理的分配系統資源，所以排程演算法應該具備以下特點：
時間片輪轉演算法時間片就是分配給程序執行的一段時間，而此演算法中就是讓程序排成乙個佇列，處於佇列首部的程序能夠被cpu執行。執行乙個時間片後系統發出訊號通知排程程式終止此程序的執行，並將它送到佇列的尾部進行等待。時間片的大小為幾毫秒到幾百毫秒不等。此演算法能保證在某乙個特定時間內所有的程序都能被執行，這個時間能被人接受。
優先權排程演算法時間片輪轉演算法能保證每乙個程序都能得到合理的cpu執行時間，但是某種常見下為了讓緊迫性程序得到優先處理，引入了優先權排程演算法。
多級反饋佇列排程這是一種折中的辦法。其本質將時間片輪轉演算法和搶占式優先權排程演算法結合。也就是讓優先順序高的程序先執行給定的時間片，相同優先權的程序輪流執行給定的時間片。
據筆者了解，當前bsd下使用的就是多級反饋佇列的排程演算法。
實時排程實時排程也叫實時系統中的排程。實時系統就是對外部時間有求必應、盡快響應。在實時系統中存在若干個實時程序和任務，他們用來反應或控制某個外部事件。一般使用搶占式的排程方式。
linux的排程程式是乙個名叫schedule的函式，這個函式我們在之前的程序切換中已經提到過了，這個函式被呼叫的頻率特別高。這個函式用來決定是否進行程序的切換，如果要切換那麼應該切換到哪個程序。我們來大體列出linux下需要排程的時機
排程程式執行時，要選擇最值得投入執行的程式。那麼選擇這些最值得投入程式時的依據是什麼呢？在test_strut結構體中有這麼幾個和程序排程相關的域。
網域名稱描述
need_resched
決定是否呼叫schedule函式
counter
剩餘的時鐘節拍數，每次時鐘中斷來到時，這個值就會減一
nice
程序的基本優先順序，她覺得counter的初值，這個值範圍為-20~19，這個值越底程序優先順序越高
policy
sched_fifo：先入先出的實時程序 sched_rr：時間片輪轉實時程序 sched_other：普通分時程序
rt_priority
實時程序的優先順序
值得強調的是counter時鐘節拍其實就時間片。每乙個節拍如果為10ms，那麼如果節拍為2的話就代表這個程序的時間片長度為20ms
linux中使用乙個名叫goodness的函式來計算當前程序的優先級別：
static
inline
intgoodness
(struct task_struct * p， int this_cpu，\
struct mm_struct *this_mm)
//將counter的值賦給weight，這就給了程序乙個大概的權值，
//counter中的值表示程序在乙個時間片內，剩下要執行的時間.
weight = p->counter；
if(！weight)
//weight==0，表示該程序的時間片已經用完，則直接轉到標號out
goto out；
#ifdef __smp__
/*在smp情況下，如果程序將要執行的cpu與程序上次執行的cpu是一樣的，
則最有利，因此，假如程序上次執行的cpu與當前cpu一致的話，
權值加上proc_change_penalty，這個巨集定義為20。*/
if(p->processor == this_cpu)
weight +
= proc_change_penalty；
#endif
if(p->mm == this_mm)
//程序p與當前執行程序，是同乙個程序的不同執行緒，
//或者是共享位址空間的不同程序，優先選擇，權值加1
weight +=1；
weight +
= p->priority； //權值加上程序的優先順序
out：
return weight； //返回值作為程序排程的唯一依據，誰的權值大，就排程誰執行
}
多處理器問題：多個處理器上的程序都放在乙個就緒佇列中，這就使得這個佇列成為了臨界資源，各個處理器因為等待進入就緒佇列而降低了系統效率。
核心態不可搶占問題：只要有乙個程序進入了核心態，即使有乙個非常緊迫的任務到來，他也只能等著。只有那個程序從核心返回到使用者態時，緊迫任務才能占有處理器。
o(1)演算法的runqueue針對上面的問題，2.6排程演算法給出了這樣的乙個結構：
針對多處理器的問題，給每個cpu都設定乙個就緒佇列。針對單就緒佇列的問題，設定倆個佇列組：active佇列組和時間片到期expried佇列組。每個佇列組中以優先順序再進行分類，相同優先順序的程序為乙個佇列，最多有140個優先順序，也就對應140個佇列
如上圖，沒有毫完時間片的程序位於活動佇列陣列中，耗完時間片的程序存放到expried佇列組中，從而節省空轉的時間。當一輪排程結束後，活動隊列為空，交換倆個佇列組的指標進行下一輪的排程。上圖中佇列的資料結構定義如下：
struct runqueue
struct prio_array
而為了提高程序的響應時間，o(1)演算法同樣使用時間片輪轉演算法的動態調整思想，每次時鐘中斷程序的時間片就減一，當counter減為0如果是互動式或者實時程序就重置時間片並再次加入active組中，如果是普通程序就加入到expired組中等待下一次的排程。不過如果實時程序一直被排程就會發生其他程序排程的飢餓現象，所以即便是實時程序在排程一定的cpu時間後也會被插入到expired組中。
樓梯演算法為了解決動態調整的問題，大量的複雜**被加入到2.6的排程模組中，這就導致**的可維護度極大的降低。而在2023年，大佬們又提出了乙個新的方法——樓梯演算法。
樓梯演算法並沒有完全拋棄o(1)演算法的框架，而是保留了active陣列，丟棄了expired陣列。現在乙個程序用完時間片後並不是被移到expired組中，而是被加入到低一優先順序佇列中。這裡注意只是將任務插入低一優先順序的佇列中，任務本身的優先順序並沒有發生變化。當時間片再次被用完時，就加入更低一級的佇列中。
當任務到達最低一級樓梯時，如果時間片再次用完，他會回到初始化優先順序下一任務佇列中。如果優先順序為3，那麼下次就加入到優先順序為4的佇列。不過將該任務的時間片變為原來的兩倍。如果再一次的到達最低一級佇列時，下一次就再放到優先順序為5的佇列中，不過這次的時間片與最初的時間片相同。
以上對於樓梯演算法的描述是普通程序的排程演算法，實時程序還是採用原來的排程策略，即fifo或者輪詢演算法。可以看出樓梯演算法使用不一樣的思路大大優化了**。並且事實證明樓梯演算法比o(1)演算法更好。
部落格中並未給出排程函式schedule，函式本身不結合上下文難以理解，所以有興趣的同學可以自己看看源**。本部落格重點理解最重要的o(1)演算法和樓梯演算法，如果有什麼不懂小夥伴們可以儘管指出。
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