Die Berechnung der CPU -Burst -Zeit, in der die Zeit, die ein Prozess benötigt, um die CPU kontinuierlich zu verwenden, bevor sie blockiert oder beendet werden, ist ein entscheidender Aspekt der Prozessplanung. Es ist schwierig, die * exakte * Burst -Zeit im Voraus zu kennen, so basierend auf früheren Verhaltensweisen. Hier ist eine Aufschlüsselung darüber, wie die CPU -Burst -Zeiten berechnet und geschätzt werden:
1. Das ideale (und unpraktische) Szenario:Kenntnis der Zukunft
* In einer perfekten Welt wissen Sie die genaue CPU -Burstzeit, die jeder Prozess benötigt *, bevor es ausgeführt wird. Dies würde eine optimale Planung ermöglichen (z. B. zuerst kürzester Arbeit).
* Realität: Die Zukunft zu wissen ist unmöglich! Prozesse können datenabhängig, inputabhängig und von externen Ereignissen beeinflusst werden, wodurch ihre CPU-Bedürfnisse sehr unvorhersehbar werden.
2. Der praktische Ansatz:Schätzung mit exponentieller Mittelung
Da wir die genaue Burst -Zeit nicht kennen, verwenden Betriebssysteme Vorhersagealgorithmen es schätzen. Die häufigste und wirksamste Technik ist die exponentielle Mittelung von (auch als Alterung bekannt).
* Formel:
`τ_ (n + 1) =α * t_n + (1 - α) * τ_n`
Wo:
* `τ_ (n+1)`:Die vorhergesagte Burst -Zeit für den * nächsten * CPU -Burst.
* `t_n`:Die * tatsächliche * gemessene Burst -Zeit des jüngsten * CPU -Bursts.
* `τ_n`:Die * vorherige * vorhergesagte Burst -Zeit. Dies ist die Schätzung, die wir vor dem letzten Burst vorgenommen haben.
* `α`:Der Glättungsfaktor (0 ≤ α ≤ 1). Dies bestimmt das Gewicht, das dem jüngsten Burst gegenüber der vorherigen Vorhersage gegeben wurde.
* Erläuterung:
* Die Formel berechnet einen gewichteten Durchschnitt der vorherigen Vorhersage (`τ_N`) und die neueste tatsächliche Burst -Zeit (` t_n`).
* `α` steuert, wie schnell sich die Vorhersage an Veränderungen des Verhaltens des Prozesses anpasst.
* hohes α (nahe 1): Gibt dem jüngsten Burst mehr Gewicht. Die Vorhersage reagiert schnell auf plötzliche Änderungen der CPU -Anforderungen. Geeignet für Prozesse mit kurzen, variablen Bursts.
* niedrig α (nahe 0): Gibt der vergangenen Geschichte mehr Gewicht. Die Vorhersage ist stabiler und von gelegentlichen Schwankungen weniger beeinflusst. Geeignet für Prozesse mit relativ konsistenten CPU -Anforderungen.
* Wenn ein neuer Prozess eintrifft, wird seine anfängliche Burst -Zeitschätzung (`τ_0`) normalerweise auf einen kleinen Standardwert (z. B. 0 oder die durchschnittliche Burst -Zeit anderer Prozesse) eingestellt.
* Beispiel:
Sagen wir:
* `α =0,5`
* `τ_n =10` ms (vorherige Vorhersage)
* `t_n =20` ms (tatsächliche Burst -Zeit gerade abgeschlossen)
Dann:
`τ_ (n + 1) =0,5 * 20 + (1 - 0,5) * 10 =10 + 5 =15` ms
Die vorhergesagte Ausbruchszeit für den nächsten Burst beträgt 15 ms.
3. Wie es in der Praxis funktioniert (vereinfacht)
1. Initialisierung: Wenn ein Prozess beginnt, setzen Sie eine anfängliche Schätzung (`τ_0`).
2. Ausführung: Der Prozess läuft und wir messen seine tatsächliche CPU -Burst -Zeit (`t_n`).
3. Schätzung: Verwenden Sie nach Abschluss des Burst die exponentielle Mittelungsformel, um die neue vorhergesagte Burst -Zeit zu berechnen (`τ_ (n+1)`).
4. Wiederholen: Der Vorgang wird fortgesetzt und wir wiederholen die Schritte 2 und 3 nach jedem Ausbruch. Die Vorhersage wird kontinuierlich aktualisiert.
4. Überlegungen und Herausforderungen
* α: Die Auswahl des richtigen α` -Wertes ist kritisch. Es gibt keinen einzigen "besten" Wert. Es hängt von den Eigenschaften der auf dem System ausgeführten Prozesse ab. Einige Betriebssysteme können `α` basierend auf dem beobachteten Prozessverhalten dynamisch anpassen.
* Genauigkeit: Die exponentielle Mittelung ist eine *Schätzung *, kein perfekter Prädiktor. Die Genauigkeit der Vorhersage hängt vom Verhalten des Prozesses und der Wahl von α` ab.
* Kontextschalter Overhead: Der Aufwand der Messung von Burst -Zeiten und die Aktualisierung der Schätzungen muss berücksichtigt werden, insbesondere wenn Kontextschalter häufig sind.
* Andere Vorhersage -Techniken: Während eine exponentielle Mittelung am häufigsten ist, gibt es andere Techniken, wie z. B. komplexere historische Durchschnittswerte oder maschinelles Lernmodelle. Diese werden jedoch aufgrund der zusätzlichen Komplexität und des potenziellen Overheads seltener verwendet.
Zusammenfassend ist die Berechnung der CPU -Burst -Zeit um das Schätzung des Verhaltens in der Vergangenheit. Exponentielle Mittelung ist eine einfache und dennoch effektive Methode, mit der das Betriebssystem die sich ändernden CPU -Anforderungen des Prozesses anpassen kann und bessere Planungsentscheidungen ermöglicht.