zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 优先级翻转

    一、什么是优先级翻转问题

      所谓优先级翻转问题(Priority Inversion)即当一个高优先级任务通过信号量机制访问共享资源时,该信号量已被一低优先级任务占有,而这个低优先级任务在访问共享资源时可能又被其它一些中等优先级任务抢先,因此造成高优先级任务被许多具有较低优先级任务阻塞,实时性难以得到保证。

      例如:有优先级为A、B和C三个任务,优先级A>B>C,任务A,B处于挂起状态,等待某一事件发生,任务C正在运行,此时任务C开始使用某一共享资源S。在使用中,任务A等待事件到来,任务A转为就绪态,因为它比任务C优先级高,所以立即执行。当任务A要使用共享资源S时,由于其正在被任务C使用,因此任务A被挂起,任务C开始运行。如果此时任务B等待事件到来,则任务B转为就绪态。由于任务B优先级比任务C高,因此任务B开始运行,直到其运行完毕,任务C才开始运行。直到任务C释放共享资源S后,任务A才得以执行。在这种情况下,优先级发生了翻转,任务B先于任务A运行。

    二、解决办法

      解决优先级翻转问题有优先级天花板和优先级继承两种办法。

    1.1 优先级天花板(Priority Ceiling)

      优先级天花板是当任务申请某资源时, 把该任务的优先级提升到可访问这个资源的所有任务中的最高优先级, 这个优先级称为该资源的优先级天花板。这种方法简单易行, 不必进行复杂的判断, 不管任务是否阻塞了高优先级任务的运行, 只要任务访问共享资源都会提升任务的优先级。

    1.2 优先级继承(Priority Inheritance)

      优先级继承是当任务A 申请共享资源S 时, 如果S正在被任务C 使用,通过比较任务C 与自身的优先级,如发现任务C 的优先级小于自身的优先级, 则将任务C的优先级提升到自身的优先级, 任务C 释放资源S 后,再恢复任务C 的原优先级。这种方法只在占有资源的低优先级任务阻塞了高优先级任务时才动态的改变任务的优先级,如果过程较复杂, 则需要进行判断。

  • 相关阅读:
    Spark之 SparkSql整合hive
    Spark之 使用SparkSql操作Hive的Scala程序实现
    Spark之 RDD转换成DataFrame的Scala实现
    Spark之 SparkSql、DataFrame、DataSet介绍
    Spark之 RDD
    Spark scala和java的api使用
    设计模式之四观察者模式
    设计模式之三静态代理模式
    设计模式之二装饰者模式
    设计思想之二面向接口编程
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xiehuan-blog/p/9757686.html
Copyright © 2011-2022 走看看