多级反馈队列调度 (MLFQ) CPU 调度

简介

多级反馈队列调度是一种 CPU 调度算法，它使用多个队列来存储进程，并按照优先级将进程分配到队列中。每个队列都有一个不同的时间片（时间量）分配，优先级高的队列时间片短，而优先级低的队列时间片长。

该算法允许进程在不同的队列之间移动，根据进程的行为和 CPU 使用率动态地调整进程的优先级。这一调整可以确保短时间内使用 CPU 较多的进程能够尽快完成，而长时间占用 CPU 的进程不至于完全阻塞其他进程的执行。

算法流程

1. 创建若干个队列，将优先级相近的进程安排在同一个队列中。
2. 将不同队列的时间片分别设为不同的值，例如高优先级队列的时间片较低。
3. 将所有进程按照优先级加入到队列中。
4. 从高优先级队列开始调度，每次只执行一个时间片的时间。
5. 如果一个进程在该时间片结束前完成，则将其从队列中删除。
6. 如果一个进程耗用的时间超过了当前队列的时间片，将该进程加入下一优先级队列的队尾。
7. 如果一个进程在低优先级队列中消耗了太长的时间，队列中还有等待的进程，则将该进程转移到高优先级队列中。

示例代码

以下是使用 Python 实现的一个简单的多级反馈队列调度算法示例。

class Process:
    def __init__(self, pid, priority, arrival_time, burst_time):
        self.pid = pid
        self.priority = priority
        self.arrival_time = arrival_time
        self.burst_time = burst_time
        self.remaining_time = burst_time

queue1 = []
queue2 = []
queue3 = []

processes = [
    Process(1, 1, 0, 10),
    Process(2, 2, 2, 5),
    Process(3, 1, 4, 8),
    Process(4, 3, 6, 6),
    Process(5, 3, 9, 4)
]

qs = [queue1, queue2, queue3]
time = 0

while len(processes) > 0:
    for p in processes:
        if p.arrival_time == time:
            qs[p.priority - 1].append(p)

    for q in qs:
        if len(q) > 0:
            p = q.pop(0)

            if p.remaining_time <= q_time:
                time += p.remaining_time
                print("Process", p.pid, "finished at time", time)
            else:
                time += q_time
                p.remaining_time -= q_time
                q.append(p)

    processes = [p for p in processes if p.remaining_time > 0]

总结

多级反馈队列调度算法是一种动态调整优先级、允许进程在不同队列之间移动的 CPU 调度算法。该算法能够充分利用 CPU 时间，保证高优先级任务的时效性，同时也不会完全阻塞低优先级任务的执行。在实际应用中，可以根据具体情况调整队列数量和时间片大小，以达到最佳效果。