1 任务调度
1.1 概述
各种企业应用几乎都会碰到任务调度的需求，就拿论坛来说：每隔半个小时生成精华文章的RSS文件，每天凌晨统计论坛用户的积分排名，每隔30分钟执行锁定用户解锁任务。对于一个典型的MIS系统来说，在每月1号凌晨统计上个月各部门的业务数据生成月报表，每半个小时查询用户是否已经有快到期的待处理业务……，这样的例子俯拾皆是，不胜枚举。任务调度本身涉及到多线程并发、运行时间规则制定和解析、场景保持与恢复、线程池维护等诸多方面的工作。如果直接使用自定义线程这种刀耕火种的原始办法，开发任务调度程序是一项颇具挑战性的工作。Java开源的好处就是：领域问题都能找到现成的解决方案。OpenSymphony所提供的Quartz自2001年发布版本以来已经被众多项目作为任务调度的解决方案，Quartz在提供巨大灵活性的同时并未牺牲其简单性，它所提供的强大功能使你可以应付绝大多数的调度需求。Quartz 在开源任务调度框架中的翘首，它提供了强大任务调度机制，难能可贵的是它同时保持了使用的简单性。Quartz 允许开发人员灵活地定义触发器的调度时间表，并可以对触发器和任务进行关联映射。此外，Quartz提供了调度运行环境的持久化机制，可以保存并恢复调度现场，即使系统因故障关闭，任务调度现场数据并不会丢失。此外，Quartz还提供了组件式的侦听器、各种插件、线程池等功能。
1.2 组件
Quartz对任务调度的领域问题进行了高度的抽象，提出了任务job和触发器trigger这2个核心的概念，并在org.quartz通过接口和类对重要的这些核心概念进行描述：而Trigger 对于job而言就好比一个驱动器；没有触发器来定时驱动作业，作业就无法运行；
对于Job而言，一个job可以对应多个Trigger，但对于Trigger而言，一个Trigger只能对应一个job；所以一个Trigger 只能被指派给一个Job；如果你需要一个更复杂的触发计划，你可以创建多个Trigger 并指派它们给同一个Job。Scheduler 是基于配置在Job 上的Trigger 来决定正确的执行计划的，下面就是为同一个JobDetail 使用多个Trigger；
2 任务
我们可以理解为就是要执行的任务，任务有自己的属性（字段），任务的主要字段如下图1：
图1
说明：isStateful表示是有状态的任务，控制并发和数据持久化，控制并发，即在一个jvm 只有一个任务在运行，数据持久化即每次都会更新jobdata中的数据，
2.1 基于java的任务
基于java的任务主要是指我们调用的是一个java类里面的一个方法，下面我们看一个实例：
task.setTaskName(“任务名字”)
task.setTargetName("com.bcs.isop.scheduler TestJob");
task.setTargetOperation("execute");
task.setTargetArgs(new Object[]{"aaa", 123});
task.setStateful(true);
说明：task.setTargetName("com.bcs.isop.scheduler.TestJob");表示调用的是一个java类，执行的方法是“execute”，参数是new Object[]{"aaa", 123}
2.2 基于bpl的任务
基于bpl的任务主要是指调用的是一个bpl流程,即任务中targetName字段为*.bpl形式，比如com.bcs.isop.scheduler.TestJob.bpl，形如：
task.setTaskName(“任务名字”)
task.setTargetName("com.bcs.isop.scheduler.TestJob.bpl");
task.setTargetOperation("execute");//可有可无
task.setTargetArgs(new Object[]{"aaa", 123});//可有可无
task.setStateful(true);
说明：task.setTargetName("com.bcs.isop.scheduler.TestJob.bpl")表明我们调的是一个bpl 流程，这task.setTargetOperation("execute");task.setTargetArgs(new Object[]{"aaa", 123})这两个属性有没有没关系，task.setStateful(true)表示任务是有状态的，控制并发和持久化数据。
3 触发器
在服务整合平台项目中，我们用到的触发器主要是simpleTrigger、cronTrigger这两个触发器。
3.1 SimpleTrigger
SimpleTrigger触发器是最简单的触发器，我们可以直接指定触发次数，触发时间，结束时间等，我们可以用simpleTrigger触发器完成一些简单的任务调度，比如我们需要触发多少次，触发时间等。基本属性如下图2：
图2
说明：repeatCount指重复次数，实际执行的次数=repeatCount+1，priority优先级，优先级越高，先执行。
3.2 CronTrigger
CronTrigger 能够提供比SimpleTrigger 更有具体实际意义的调度方案，调度规则基于Cron 表达式，CronTrigger 支持日历相关的重复时间间隔（比如每月第一个周一执行），而不是简单的周期时间间隔。因此，相对于SimpleTrigger而言，CronTrigger在使用上也要复杂一些。基本属性如下图3：
图3
3.2.1 Cron表达式
Quartz使用类似于Linux下的Cron表达式定义时间规则，Cron表达式由6或7个由空格分隔的时间字段组成，如下所示：
Cron表达式时间字段
位置时间域名允许值允许的特殊字符
1 秒0-59 , - * /
2 分钟0-59 , - * /
3 小时0-23 , - * /
4 日期1-31 , - * ? / L W C
5 月份1-12 , - * /
6 星期1-
7 , - * ? / L C #
7 年(可选) 空值1970-2099 , - * /
Cron表达式的时间字段除允许设置数值外，还可使用一些特殊的字符，提供列表、范围、通配符等功能，细说如下：
●星号(*)：可用在所有字段中，表示对应时间域的每一个时刻，例如，*在分钟字段时，表示“每分钟”；
●问号（?）：该字符只在日期和星期字段中使用，它通常指定为“无意义的值”，相当于点位符；
●减号(-)：表达一个范围，如在小时字段中使用“10-12”，则表示从10到12点，即10,11,12；
●逗号(,)：表达一个列表值，如在星期字段中使用“MON,WED,FRI”，则表示星期一，星期三和星期五；
●斜杠(/)：x/y表达一个等步长序列，x为起始值，y为增量步长值。如在分钟字段中使用0/15，则表示为0,15,30和45秒，而5/15在分钟字段中表示5,20,35,50，你也可以使用*/y，它等同于0/y；
●L：该字符只在日期和星期字段中使用，代表“Last”的意思，但它在两个字段中意思不同。L在日期字段中，表示这个月份的最后一天，如一月的31号，非闰年二月的28号；如果L用在星期中，则表示星期六，等同于7。但是，如果L出现在星期字段里，而且在前面有一个数值X，则表示“这个月的最后X天”，例如，6L表示该月的最后星期五；
●W：该字符只能出现在日期字段里，是对前导日期的修饰，表示离该日期最近的工作日。例如15W表示离该月15号最近的工作日，如果该月15号是星期六，则匹配14号星期五；如果15日是星期日，则匹配16号星期一；如果15号是星期二，那结果就是15号星期二。但必须注意关联的匹配日期不能够跨月，如你指定1W，如果1号是星期六，结果匹配的是3号星期一，而非上个月最后的那天。W字符串只能指定单一日期，而不能指定日期范围；
●LW组合：在日期字段可以组合使用LW，它的意思是当月的最后一个工作日；
●井号(#)：该字符只能在星期字段中使用，表示当月某个工作日。如6#3表示当月的第三个星期五(6表示星期五，#3表示当前的第三个)，而4#5表示当月的第五个星期三，假设当月没有第五个星期三，忽略不触发；
●C：该字符只在日期和星期字段中使用，代表“Calendar”的意思。它的意思是计划所关联的日期，如果日期没有被关联，则相当于日历中所有日期。例如5C在日期字段中就相当于日历5日以后的第一天。1C在星期字段中相当于星期日后的第一天。
Cron表达式对特殊字符的大小写不敏感，对代表星期的缩写英文大小写也不敏感。
下面给出一些完整的Cron表示式的实例：
Cron表示式示例
表示式说明
"0 0 12 * * ? " 每天12点运行
"0 15 10 ? * *" 每天10:15运行
"0 15 10 * * ?" 每天10:15运行
"0 15 10 * * ? *" 每天10:15运行
"0 15 10 * * ? 2008" 在2008年的每天10：15运行
"0 * 14 * * ?" 每天14点到15点之间每分钟运行一次，开始于14:00，结束于14:59。
"0 0/5 14 * * ?" 每天14点到15点每5分钟运行一次，开始于14:00，结束于14:55。"0 0/5 14,18 * * ?" 每天14点到15点每5分钟运行一次，此外每天18点到19点每5钟也运行一次。
"0 0-5 14 * * ?" 每天14:00点到14:05，每分钟运行一次。
"0 10,44 14 ? 3 WED" 3月每周三的14:10分到14:44，每分钟运行一次。
"0 15 10 ? * MON-FRI" 每周一，二，三，四，五的10:15分运行。
"0 15 10 15 * ?" 每月15日10:15分运行。
"0 15 10 L * ?" 每月最后一天10:15分运行。
"0 15 10 ? * 6L" 每月最后一个星期五10:15分运行。
"0 15 10 ? * 6L 2007-2009"在2007,2008,2009年每个月的最后一个星期五的10:15分运行。"0 15 10 ? * 6#3" 每月第三个星期五的10:15分运行。
任务调度中心系统
目录 一、设计目的 (3) 二、整体架构 (4) 2.1 核心功能 (5) 2.2 核心组件 (5) 三、Job元数据 (5) 四、JobClient (5) 五、JobManager (Master) (6) 5.1 RPCServer (6)
5.2 数据库管理服务类 (6) 5.3 资源管理服务 (7) 5.4 Job依赖关系维护 (8) 5.5 定时调度器 (8) 5.6 Job监控 (8) 5.7 告警服务 (8) 5.8 初始化流程 (9) 5.9 启动流程 (9) 5.10 成功Job处理流程 (9) 5.11 失败Job处理流程 (9) 六、JobWorker (Slave) (9) 6.1 内存数据结构 (9) 6.2 定期从获取可以运行的Job (10) 6.3 执行Job (10) 七、核心流程图 (10) 7.1 Job维护流程 (10) 7.2 Job依赖维护流程 (11) 7.3 资源维护流程 (12) 7.4 Job提交流程 (13) 7.5 Job执行流程 (15) 7.6 Job监控流程 (15) 八、后台部署与运行 (17) 8.1 安装 (17) 8.2 数据库建库建表 (17) 8.3 配置 (17) 8.4 运行 (18) 8.5 停止 (18) 九、部署与运行 (18) 9.1 安装 (18) 9.2 配置 (18) 9.3 运行 (19)
一、设计目的 ●目前整个市场任务调度非常粗糙，基本仅靠Crontab来定时运行，日 志清洗、日志校验、数据分析、入库各模块之间无有效依赖，经常 由于前置任务出错或者未完成，后续的任务运行出错，并且对任务 出错的监控不到位，造成分析数据不能及时入库，导致线上BUG。 ●真实业务场景下合理的任务运行图： （图一） 1.定时触发一个日志校验的Job，去检查清洗后的日志是否已经就 绪； 2.分析的JOB均依赖日志校验的Job，一旦日志校验的Job执行成 功，则并发启动依赖其的分析Job1-4； 3.入库JOB1依赖分析JOB1和分析JOB2，如果这两个分析JOB全 部执行成功，则启动执行入库JOB1； 4.对于入库JOB2，如果分析JOB3和分析JOB4有一个未成功执行， 则入库JOB2就不执行； ●一个复杂的任务依赖图：
数据结构课程设计报告 贪心算法：任务调度问题的设计 专业 学生姓名 班级 学 号 指导教师 完成日期
贪心算法：任务调度问题的设计 目录 1设计内容 (1) 2）输入要求 (1) 3）输出要求 (1) 2设计分析 (1) 2.1排序（将数组按照从小到大排序）的设计 (1) 2.2多个测试案例的处理方法的设计 (2) 2.3 for循环设计 (2) 2.4系统流程图 (2) 3设计实践 (2) 3.1希尔排序模块设计 (2) 3.2 多个测试案例的处理方法的模块设计 (3) 4测试方法 (4) 5程序运行效果 (4) 6设计心得 (6) 7附录 (6)
数据结构课程设计报告（2017） 贪心算法：任务调度问题的设计 1设计内容 有n项任务，要求按顺序执行，并设定第I项任务需要t[i]单位时间。如果任务完成的顺序为1，2，…，n，那么第I项任务完成的时间为c[i]=t[1]+…+t[i]，平均完成时间（ACT）即为（c[1]+..+c[n]）/n。本题要求找到最小的任务平均完成时间。 2）输入要求 输入数据中包含n个测试案例。每一个案例的第一行给出一个不大于2000000的整数n，接着下面一行开始列出n各非负整数t（t≤1000000000），每个数之间用空格相互隔开，以一个负数来结束输入。 3）输出要求 对每一个测试案例，打印它的最小平均完成时间，并精确到0.01。每个案例对应的输出结果都占一行。若输入某一个案例中任务数目n=0，则对应输出一个空行。 2 设计分析 这个题目属于贪心算法应用中的任务调度问题。要得到所有任务的平均完成时间，只需要将各个任务完成时间从小到大排序，任务实际完成需要的时间等于它等待的时间与自身执行需要的时间之和。这样给出的调度是按照最短作业优先进行来安排的。贪心算法通过一系列的选择来得到一个问题的解。它所做的每一个选择都是当前状态下某种意义的最好选择，即贪心选择。在许多可以用贪心算法求解的问题中一般具有两个重要的性质：贪心选择性质和最有子结构性质。所谓贪心选择性只是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择，即贪心选择来达到，这是贪心算法可行的第一基本要素。对于一个具体问题，要确定它是否具有贪心选择性质，必须证明每一步所做的贪心选择最终将会得到问题的一个整体最优解。首先考察问题的一个整体最优解，并证明可修改这个最优解，使其以贪心选择开始。而且做了贪心选择后，原问题简化为一个规模更小的类似子问题。然后，用数学归纳法证明，通过每一步做贪心选择，最终可得到问题的一个整体最优解。其中，证明贪心选择后问题简化为规模更小的类似子问题的关键在于利用该问题的最优子结构性质。当一个问题的最优解包含着它的子问题最优解时，称此问题具有最优子结构性质，这个性质是该问题可用贪心算法求解的一个关键特征。 2.1排序（将数组按照从小到大排序）的设计 排序的方法有很多，如：冒泡排序、希尔排序、堆排序等，这些排序的方法都可以使用。这里采用希尔排序来实现。 它的基本思想是：先取一个小于n的整数d1作为第一个增量；这里选取n的一半作为第一个增量（increment=n》1），把数组的全部元素分成d1个组。所有距
收稿日期:2007-05-09;修回日期:2007-07-18。 基金项目:国家863计划项目(2005AA1Z2120)。 作者简介:刘奎安(1982-),男,四川自贡人,硕士研究生,主要研究方向:无线传感器网络; 郭文生(1976-),男,辽宁铁岭人,讲师,博士研究生,主要研究方向:无线传感器网络、实时网络技术; 桑楠(1964-),男,四川营山人,教授,主要研究方向:嵌入式实时系统。 文章编号:1001-9081(2007)11-2740-03 Tiny OS 任务调度机制与实时调度构件设计 刘奎安,郭文生,桑 楠 (电子科技大学计算机科学与工程学院,成都610054) (lka10271982@sina .com ) 摘 要:Tiny OS 是一个开源的构件化操作系统,它采用构件化描述语言nes C 进行开发,主要针对资源非常有限的无线传感器网络节点而设计。分析了Tiny OS 22.x 的任务调度机制,针对其在实时应用领域的调度缺陷,设计并实现了一种软实时任务调度构件。根据构件在T OSSI M 仿真器中的验证分析,能有效增强Tiny OS 的实时性能。 关键词:无线传感器;Tiny OS;实时;构件设计;T OSSI M 中图分类号:TP316;TP311 文献标识码:A Schedule m echan is m of T i n yO S and its rea l 2ti m e schedule co m ponen t desi gn L I U Kui 2an,G UO W en 2sheng,S ANG Nan (School of Co m puter Science and Engineering,U niversity of Electronic Science and Technology of China, Chengdu S ichuan 610054,China ) Abstract:Tiny OS is an open 2s ource component operating syste m for sens or net w orks nodes that has very li m ited res ources .Tiny OS was i m p le mented in component 2devel op ing language nes C .Thr ough analyzing the schedule mechanis m of Tiny OS 22.x,a s oft real 2ti m e scheduler componentwas designed and i m p le mented for real 2ti m e app licati ons .Si m ulati on results in T OSSI M demonstrate that the s oft real 2ti m e component i m p r oves the real 2ti m e perfor mance of Tiny OS . Key words:wireless sens or net w orks;Tiny OS;real 2ti m e;component design;T OSSI M 0 引言 无线传感器网络(W ireless Sens or Net w orks,W S N )是由大量体积较小、能源受限,具有一定计算、存储和无线通信能力的传感器节点组成的无结构网络[1,2]。它综合了传感器、嵌入式、无线网络、分布式信息处理等技术。由于W S N 自身具备的特征,已广泛应用于国防军事、环境监测、交通管理、医疗卫生等领域。无线传感器网络作为一个新兴的研究领域,其中存在大量挑战性的研究课题,节点上的操作系统(W ireless Sens or Net w orks Operati on Syste m,W S NOS )设计与实现就是其 中之一。 目前,国外许多大学、研究机构着手于W S NOS 的研究,开发出了Tiny OS [3]、Magnet 、MANTI S 、Sen OS 等具有典型特征的W S NOS 。其中,由UC Berkeley 依靠S martdust (智能尘埃)项目开发出的Tiny OS 得到了广泛关注和应用。 Tiny OS 是全新面向W S N 的源码级构件化操作系统,由 构件开发语言nes C [4]开发,其内核只需要400字节的内存空间即可运行起来,是一个轻量级操作系统。但在实时应用中, Tiny OS 简单的F I F O 调度算法就显得不再适用,在任务数较 多时重要任务的响应时间无法得到保证。因此,针对实时应用的实时性需求,本文深入分析了Tiny OS 22.x 调度机制和调度相关的构件,提出了具有软实时性能的任务调度机制,开发 了相应的系统调度构件,通过在T OSSI M [5]仿真器中进行仿 真分析,此实时系统调度构件能提高Tiny OS 的实时性能。 1 Tiny OS 22.x 的调度机制 1.1 Tiny OS 的任务事件驱动的并发模型 Tiny OS 采用任务和事件驱动[6] 相结合的两级并发模型 (如图1) 。 图1 Tiny OS 任务事件驱动并发模型示意图 任务机制 任务由用户应用程序定义,可以由应用程序或事件处理程序创建。任务由task 关键字定义,具体定义语 法为:task void myTask (){…}。任务由post 关键字创建,具体语法为:post myTask ()。创建任务时,Tiny OS 的调度器将任务加入任务队列的队尾。核心调度策略中的任务调度器把此任务加入任务队列后就立即返回,任务则延迟执行。在等待执行的任务队列中,各个任务之间采用F I F O 原则进行调 第27卷第11期 2007年11月 计算机应用 Computer App licati ons Vol .27No .11 Nov .2007
苏宁大数据离线任务开发调度平台实践：任务调度模块架构设计 weixin_34262482 2019-02-01 08:00:00 375 收藏2 作为国内最大的电商平台之一，苏宁每天要处理数量巨大的数据。为了更快速高效地处理这 些数据，苏宁调度平台采取了哪些措施呢？ 本文是苏宁大数据离线任务开发调度平台实践系列文章之上篇，详解苏宁的任务调度模块。 目录 1.绪言\t1 2.设计目标与主要功能\t2 3.专业术语\t3 4.调度架构设计\t5 5.服务重启和任务状态恢复\t6 5.1 Master Active 组合服务\t7 5.2 Master HA高可用设计\t7 5.3 Recover任务状态恢复设计\t7 6.Web API接口服务\t9 7.后续\t10 1.绪言 在上一篇文章《苏宁大数据离线任务开发调度平台实践》中，从用户交互功能、任务调度、 任务执行、任务运维和对外服务等几方面，宏观层面进行了理论和实践的概述。 产品的用户功能重点需要把握用户实际的任务开发运维需求，合理的规划设计产品功能，在 使用和运维上便于用户操作，降低用户的开发使用成本。简单的说就是主要保证用户任务、 任务流等关键元数据的配置信息的准确性，以及任务状态的查询和干预能力，技术上实现不 存在难点，在此不再详细说明。 任务执行模块侧重于任务被领取后，如何根据任务类型选择不同的执行器（Executer）提交 任务执行，并将任务的执行状态及时准确的返回，由任务调度服务根据返回状态做相应的下 一步处理，除此以外还涉及到任务资源加载、任务配置解析与转换、自身健康状态检查与汇 报、worker进程与任务子进程通信、任务隔离、对外接口服务等，这块将在后面一节再跟
关于任务调度相关研究文献综述随着多核处理器的出现，多核处理器任务调度已成为当前高性能处理器研究的热点之一。任务调度是指系统为确定一系列任务的执行顺序所采取的调度策略。随着计算机技术的不断发展，学术界对任务调度问题的讨论也逐渐深入，旨在通过减少通信开销、改变任务执行顺序，以缩短整个任务的调度长度。 近年来，由于多处理器的广泛应用，如何充分利用多处理器的计算性能成为了大家关注的焦点，针对多处理器的任务调度问题突显出来。在多处理器任务调度算法研究的早期，P Dutot[24]等人在研究中指出，对于异构计算环境下的任务调度问题是NP 难问题，难以在多项式时间内寻求最优解。正是该问题的重要性和复杂性，吸引了一大批专家学者对其进行研究，并提出了大量经典的算法。一、国外研究现状 计算机任务调度的研究早在上世纪60年代就已开始。1967年，芝加哥大学的Manacher G.K在ACM期刊上第一次提出了“任务”的概念，并利用列表法和甘特图进行了基本的多核多任务调度算法研究，提出了能够保证调度稳定性的算法。同时文章对软实时系统和硬实时系统也给出了定义和说明。但是由于文章发表年代较为久远，文中提出的是同构多核处理器的模型，并不适用于当今迅速发展的异构多核处理器之间的任务调度。随后，刘炯朗和Layland在已有工作基础上提出了周期任务模型的概念，该模型对任务进行了较好的抽象，对周期性任务做出了一些假设，忽略计算机体系结构的复杂性以及应用程序的具体实现，可以借助各种数学方法对任务的可调度性进行分析。文中提出了可在单处理器上运行的三种调度算法：单调速率算法RM(rate monotonic algorithm)、最早结束优先 EDF(earliest deadline first)算法[1]以及两者的混合算法。在 RM 算法中， 1 根据任务的需求速度赋予其一定的优先级，即所谓的固定优先级。在 EDF 算法中，任务最终期限值较小的赋予更高的优先级，即动态调整任务的优先级。而综合算法将任务分开对待，分别使用上述的算法。文章分析了在上述几种任务调度算法下，CPU能够达到的最大利用率，并用数学方法给予了证明。为后来的研究奠定了基础。后续又提出了许多经典算法，包括时间片轮转(Round Robin，RR)算法、先到先服务(First Come First Served，FCFS)算法、截止期单调调度(Deadline Monotonic Scheduling, DMS) 算法等。在这些算法中，任务的优先
TOSH_sched_init();for(;;){TOSH_run_task();} 这两个函数的实现在tinyos-1.x\tos\system目录下的sched.c源文件中。这个文件就实现了tinyos 1.x的调度策略，很简单吧？闲话少说，下面分析它的数据结构。 typedef struct { void (*tp) (); } TOSH_sched_entry_T; 这个结构体就是tinyos任务队列里的东东，里面是个函数指针。 enum { #ifdef TOSH_MAX_TASKS_LOG2 #if TOSH_MAX_TASKS_LOG2 > 8 #error "Maximum of 256 tasks, TOSH_MAX_TASKS_LOG2 must be <= 8" #endif TOSH_MAX_TASKS = 1 << TOSH_MAX_TASKS_LOG2, #else TOSH_MAX_TASKS = 8, #endif TOSH_TASK_BITMASK = (TOSH_MAX_TASKS - 1) }; 上面定义了tinyos任务队列里的最大任务数TOSH_MAX_TASKS，和一个掩码。 //定义tinyos任务队列，这个队列是个循环队列！ volatile TOSH_sched_entry_T TOSH_queue[TOSH_MAX_TASKS]; //“头指针”tinyos任务队列里的第一个不为空的任务的下标 uint8_t TOSH_sched_full; //“尾指针”如果tinyos任务队列没有满，则是最后一个不为空的任务 //的下一个元素的下标；如果任务队列满则是最后一个任务的下标。 volatile uint8_t TOSH_sched_free; 好了，数据结构分析完了，咱们看看tinyos是怎样实现这个队列的吧，实现一个队列,无非就是初始化，增加队列元素，删除队列元素，判断队列是否为空……，数据结构里最基本的东东，想必大家比我清楚了！（如果这个不清楚，赶紧回去看看数据结构 ^_^ ）。 一初始化 s 初始化函数很简单，大家肯定都会写了。 void TOSH_sched_init(void) { int i; TOSH_sched_free = 0; TOSH_sched_full = 0; for (i = 0; i < TOSH_MAX_TASKS; i++) TOSH_queue[i].tp = NULL;
目录 第一章绪论 (1) 1.1研究背景和意义 (1) 1.1.1 研究背景 (1) 1.1.2 研究意义 (3) 1.2国内外研究现状 (5) 1.2.1 MEC研究现状 (5) 1.2.2 任务协同调度机制研究现状 (6) 1.3主要研究内容及贡献 (8) 1.4结构和章节安排 (10) 第二章MEC系统中任务聚类策略 (11) 2.1引言 (11) 2.2问题描述 (11) 2.2.1 聚类算法简介 (12) 2.2.2 MEC系统中任务相似度度量 (13) 2.3MEC系统中的任务聚类策略 (14) 2.3.1 基于k-means算法的聚类策略 (14) 2.3.2 基于层次方法的聚类策略 (16) 2.3.3 基于SOM算法的聚类策略 (18) 2.3.4 基于FCM算法的聚类策略 (22) 2.4仿真验证与性能评估 (27) 2.4.1 时延的敏感度分类 (28) 2.4.2 评价指标 (28) 2.4.3 仿真结果与分析 (29) 2.5本章小结 (32) 第三章移动终端与MEC服务器任务协同调度 (33) 3.1引言 (33) 3.2问题描述 (33) 3.2.1 任务卸载流程 (35) 3.2.2 任务卸载开销 (35) 3.3单任务模式 (36)
3.3.1 模型描述 (37) 3.3.2 STM模型 (39) 3.3.3 算法设计 (40) 3.4多任务模式 (41) 3.4.1模型描述 (42) 3.4.2 MTM模型 (45) 3.4.3 问题NP性 (45) 3.4.4 算法设计 (46) 3.5仿真验证与性能评估 (50) 3.5.1 参数设置 (50) 3.5.2 仿真结果与分析 (51) 3.6本章小结 (55) 第四章MEC服务器与核心云任务协同调度 (56) 4.1引言 (56) 4.2问题描述 (57) 4.2.1 任务优先级 (58) 4.2.2 MEC服务器与核心云通信 (58) 4.2.3 MEC服务器计算模型 (59) 4.2.4 核心云计算模型 (60) 4.3MEC服务器与核心云任务协同调度模型 (61) 4.4基于动态规划的方案设计 (62) 4.5基于遗传算法的方案设计 (66) 4.5.1 染色体编码 (66) 4.5.2 适应函数 (67) 4.5.3 染色体结合 (67) 4.5.4 算法设计 (70) 4.6仿真验证与性能评估 (72) 4.6.1 仿真参数设置 (72) 4.6.2 仿真结果分析 (73) 4.7本章小结 (76) 第五章总结与展望 (78) 5.1全文总结 (78) 5.2未来展望 (79)
— 苏宁大数据离线任务开发调度平台实践：任务调度模块架构设计 2019-02-01 08:00:00 375 收藏 2 作为国内最大的电商平台之一，苏宁每天要处理数量巨大的数据。为了更快速高效地处理这 些数据，苏宁调度平台采取了哪些措施呢 本文是苏宁大数据离线任务开发调度平台实践系列文章之上篇，详解苏宁的任务调度模块。 目录 … 1.绪言\t1 2.设计目标与主要功能\t2 3.专业术语\t3 4.调度架构设计\t5 \ 5.服务重启和任务状态恢复\t6 Master Active 组合服务\t7 Master HA高可用设计\t7 Recover任务状态恢复设计\t7 API接口服务\t9 ~ 7.后续\t10 1.绪言 在上一篇文章《苏宁大数据离线任务开发调度平台实践》中，从用户交互功能、任务调度、 任务执行、任务运维和对外服务等几方面，宏观层面进行了理论和实践的概述。 产品的用户功能重点需要把握用户实际的任务开发运维需求，合理的规划设计产品功能，在 使用和运维上便于用户操作，降低用户的开发使用成本。简单的说就是主要保证用户任务、 任务流等关键元数据的配置信息的准确性，以及任务状态的查询和干预能力，技术上实现不 存在难点，在此不再详细说明。
任务执行模块侧重于任务被领取后，如何根据任务类型选择不同的执行器（Executer）提交任务执行，并将任务的执行状态及时准确的返回，由任务调度服务根据返回状态做相应的下一步处理，除此以外还涉及到任务资源加载、任务配置解析与转换、自身健康状态检查与汇报、worker进程与任务子进程通信、任务隔离、对外接口服务等，这块将在后面一节再跟大家详细分享。 【 任务运维模块主要关注平台的自身稳定性、健壮性等各个指标的监控与预警、平台任务执行异常的监控、任务运行诊断分析、动态扩缩容和应急降级等方面，涉及到的内容也很多，后续章节会陆续跟大家分享。 今天我们重点详细阐述苏宁大数据离线任务调度开发平台的核心模块—任务调度模块的架构设计以及开发实践过程中的关键功能点。 2.设计目标与主要功能 调度模块的核心目标要保证任务能够按照用户配置的调度时间、依赖关系准实时调度和执行，同时也允许用户根据实际需要随时启动和停止任务调度，调整任务执行计划。所谓准时实调度，指的是调度模块会按照各个上线的任务流的调度时间生成调度执行计划，当触发时间到了，平台会按照调度执行计划精确的生成任务流实例和任务实例。但是在任务执行上，并不保证准实时的分配机器执行。实际上平台以整体资源使用情况为最高原则，并按照一定的限流策略控制任务的执行，比如：任务优先级、任务组并发度、平台任务并发数、任务特定执行时间等因素。在保证平台资源允许的情况下，尽量按时执行任务。为了保障任务的实时性，必须保障任务资源的可用性和计划可控性。 # 调度模块的主要核心服务功能包括以下几点： 服务重启和任务状态恢复功能 在调度服务重启、主备切换后，系统状态以及任务运行状态能否准确的恢复。比如，主节点崩溃或维护期间，发生状态变更的任务在主节点恢复以后，能否正确更新状态等等。 Web API接口服务 用户通过Web控制后台管理作业，而Web控制后台与Master服务器之间的交互透过Rest 服务来执行，Rest服务也可以给Web控制后台以外的其它系统提供服务（用于支持外部系统和调度系统的对接）。另外为了便于监控和调查分析调度异常和问题，提供Master内存关键信息的查询和人工干预的接口能力。 （ 数据信息缓存服务 缓存上线任务流、任务、事件、系统配置、服务器的关键元数据信息，这些信息一般在任务流上线后不会经常发生变更，没必要实时从数据库中读取。并对外提供这些元数据信息的同步接口服务，保证缓存信息与数据库的一致性。 缓存任务流实例、任务实例、事件实例等中间状态信息，同时持久化到数据库中。便于在任
1.ch0502：任务调度问题，在VC++6.0环境下测试通过 文件main.c：案例源程序； 说明：读者可按照教材中提供的数据进行测试； 2 源代码 #include
Quartz任务调度快速入门1 概述 各种企业应用几乎都会碰到任务调度的需求，就拿论坛来说：每隔半个小时生成精华文章的RSS文件，每天凌晨统计论坛用户的积分排名，每隔30分钟执行锁定用户解锁任务。 对于一个典型的MIS系统来说，在每月1号凌晨统计上个月各部门的业务数据生成月报表，每半个小时查询用户是否已经有快到期的待处理业务……，这样的例子俯拾皆是，不胜枚举。 任务调度本身涉及到多线程并发、运行时间规则制定和解析、场景保持与恢复、线程池维护等诸多方面的工作。如果直接使用自定义线程这种刀耕火种的原始办法，开发任务调度程序是一项颇具挑战性的工作。Java开源的好处就是：领域问题都能找到现成的解决方案。 OpenSymphony所提供的Quartz自2001年发布版本以来已经被众多项目作为任务调度的解决方案，Quartz在提供巨大灵活性的同时并未牺牲其简单性，它所提供的强大功能使你可以应付绝大多数的调度需求。 Quartz 在开源任务调度框架中的翘首，它提供了强大任务调度机制，难能可贵的是它同时保持了使用的简单性。Quartz 允许开发人员灵活地定义触发器的调度时间表，并可以对触发器和任务进行关联映射。 此外，Quartz提供了调度运行环境的持久化机制，可以保存并恢复调度现场，即使系统因故障关闭，任务调度现场数据并不会丢失。此外，Quartz还提供了组件式的侦听器、各种插件、线程池等功能。 了解Quartz体系结构 Quartz对任务调度的领域问题进行了高度的抽象，提出了调度器、任务和触发器这3个核心的概念，并在org.quartz通过接口和类对重要的这些核心概念进行描述： ●Job：是一个接口，只有一个方法void execute(JobExecutionContext context)，开发者实现该接口定义运行任务，JobExecutionContext类提供了调度上下文的各种信息。Job运行时的信息保存在 JobDataMap实例中； ●JobDetail：Quartz在每次执行Job时，都重新创建一个Job实例，所以它不直接接受一个Job的实例，相反它接收一个Job实现类，以便运行时通过newInstance()的反射机制实例化Job。因此需要通过一个类来描述Job的实现类及其它相关的静态信息，如Job名字、描述、关联监听器等信息，JobDetail 承担了这一角色。
Windows CNC多任务调度策略 一般对于单CPU 的CNC系统，系统软件结构采用前后台式。前台程序承担几乎全部实时功能，后台程序用来完成准备工作和管理工作，任务的调度机制采用优先抢占调度与时间片轮转相结合的机制。 （1）优先抢占调度机制 为了满足CNC 实时任务的要求，系统的调度机制必须具有能根据外界的实时信息以足够快的速度（在系统规定的时间内）进行任务调度的能力。优先抢占调度机制就是能满足上述要求的调度技术，它是一种基于实时中断技术的任务调度机制。 优先抢占调度机制，其功能有两个： 1优先调度。在CPU 空闲时，当同时有多个任务请求执行时，优先级高的任务将优先得以满足。 2抢占方式。在CPU 正在执行某任务时，若另一优先级更高的任务请求执行，CPU 将立即终止正在执行的任务，转而响应优先级高的任务的请求。 优先抢占调度机制是由硬件和软件共同实现的，硬件主要提供支持中断功能的芯片和电路，如中断管理芯片（8259或功能相同的芯片），定时器计数器（8263、8294 等）。软件主要完成对硬件的初始化，任务优先级的定义方式、任务切换处理（断点的保护与恢复、中断向量的保存与恢复等）。 （2）时间片轮转调度机制 任务就绪队列往往按任务到达的时间来排序。任务调度程序总是选择就绪队列中的第一个任务，也就是说按照先来先服务的原则调度，即根据任务进入就绪队列的先后次序来占有CPU，一旦一任务占有CPU，它就一直运行下去，直到该任务完成其工作或因等待某事件而不能继续运行时才释放CPU，但一旦任务占有CPU 仅使用一个时间片。在使用完一个时间片后，任务还没有完成其运行，它也必须释放出（被抢占）CPU 给下一个就绪的任务。而被抢占的任务返回到就绪队列的末尾重新排队等候再次运行。 时间片的大小对系统运行的影响很大。如果时间片很大，大到一个任务足以完成其全部运行工作所需的时间，那么时间片轮转策略将退化为先来先服务策略了。如果时间片很小，那么CPU 在任务间的转接工作过于频繁，CPU 真正用于运行任务的时间将会减小。 （3）调度策略 1、确定任务优先级，突发性实时任务具有最高优先级。 2、为其它各任务分配执行周期。如位控为4ms，插补为8ms，预处理为16ms，背景程序为55ms。即在55ms时间片内，最先执行位控任务，位控任务完成后，接着执行插补任务，如果4ms 时间到，则插补将被终止，又开始执行位控，当位控执行完后，从刚才中断处接着执行插补，插补执行完后接着执行预处理，以此类推。 3、在背景程序中，各任务分配相同的优先权，当一个任务执行完后，就绪队列中最前头的任务占据CPU运行，而先前运行任务失去对CPU的控制退至队列尾，直到循环使其达到队头时才重新获得控制权，即按先来先服务的原则调度。 4、当突发性实时任务发生，如故障中断、机床PLC中断及其它异常发生时，当前正在运行的任务将立刻终止执行，系统保存现场环境后，立刻去响应突发性实时中断信号，在执行完突发
2007年5月系统工程理论与实践第5期 文章编号:100026788(2007)0520119207 分布式环境下多任务调度问题的分析与求解 何 琨,赵 勇,陈 阳 (华中科技大学控制科学与工程系系统工程研究所,武汉430074) 摘要: 将约束条件归纳为任务约束、链路约束和资源约束,在允许任务复制的情况下,建立了问题的约 束与目标的完整数学模型;提出了一种基于任务复制的模拟人类社会中关系演化过程的簇调度算法 IRE A,包括前沿调度、动态分簇和分离图三个子算法.IRE A采用全新的优先级规则,定义了关系数、依赖 度、归并度等表示簇的优先级.通过对两个经典算例的计算,发现IRE A能求出比算例所在文献算法所得 解更优的解;对M JD算例,还得到了一个不同于原文献所给理论最优格局的一个新的最优格局. 关键词: 调度算法;任务复制;有向无回路图;动态分簇;分离图 中图分类号: TP301 文献标志码: A Analysis and S olutions for Multitasks Scheduling in Distributed Environments HE K un,ZHAO Y ong,CHE N Y ang (Institute of Systems Engineering,Department of C ontrol Science and Engineering,Huazhong University of Science and T echnology,Wuhan 430074,China) Abstract: This paper addresses the problem of static scheduling multitasks with precedence constraints represented as directed acyclic graphs for execution on distributed hom ogeneous environments.The problem is strong NP2com plete, and efficient alg orithms for it will have both highly theoretical value and highly practical value.The constraints are summed up to task constraints,link constraints and res ource constraints.An integrated mathematical m odel with constraints and objective is set up.And a new heuristic approach named the Interpers onal Relationships Ev olution Alg orithm(IRE A)that is based on task duplication is proposed.IRE A resembles the ev olution of the interpers onal relationships within the human s ociety,and includes three com ponents:cutting edge alg orithm,dynamic group alg orithm and detach graph alg orithm.The priority rules used are new.Relationship number,dependent degree and merge degree are defined for cluster’s priority.I t is found that IRE A could get better s olutions for tw o classic benchmarks than the alg orithms which gave the benchmarks.Besides,IRE A gets a different optimal s olution com pared with the theory optimal one for the M JD benchmark. K ey w ords: scheduling alg orithm;task duplication;directed acyclic graph;dymanic clustering;detach graph 1 引言 分布式环境下的任务调度问题是调度理论中的经典问题,包括资源匹配(matchmaking)和任务调度(scheduling)两部分,资源匹配解决在哪里执行任务,即匹配应用需求和可用资源;任务调度解决何时执行任务,即给出应用占用资源的起止时间[1].分布式环境下的任务调度,研究内容分为调度相互独立的任务和调度相互依赖的任务两类,对相互独立的任务一般采用动态调度,对相互依赖的任务一般采用静态调度.为充分利用分布式环境的并行处理与协作能力,往往根据数据依赖关系和计算要求,将应用分解为相互依赖的多个任务,采用有向无回路图(Directed Acyclic G raph,DAG)进行描述. 分布式环境下相互依赖多任务的调度问题是强NP完全的,其近似算法的求解非常困难[2].目前的求 收稿日期:2005205209 资助项目:国家自然科学基金(70471077,60673057);高等学校博士学科点专项基金(20020487046) 作者简介:何琨,女,博士,研究方向为分布式计算、决策分析、复杂系统建模与优化;赵勇,男,博士,教授,博士生导师,研究方向为决策分析、复杂系统建模与优化;陈阳,男,博士,讲师,研究方向为决策分析、复杂系统建模与优化.
ucos:uc/os 任务调度机制 疯狂代码 https://www.doczj.com/doc/a119074054.html,/ ?: http:/https://www.doczj.com/doc/a119074054.html,/NetworkProgramming/Article33556.html uc/os 任务调度机制 by zhang9733 from https://www.doczj.com/doc/a119074054.html,/gd/dzbbs/ 内核核心任务是任务调度机制为了对uc/os进行分析我们从任务调度开始在uc/os中个任务通常是个无限循环具有如下结构后面我将解释为什么会有这种结构从下面结构可以看出个任务就像其他c样；而且既然任务是个无限循环我们可以想象到它定不会返回任何数据所以返回类型应该定义为void ： ------------------------------------------------------------ void mytask(void *pdata) { for (;;) { do something; waiting; do something; } } uc/os可以管理64个任务但目前版本系统占用了两个任务还保留了其他六个任务故用户可以使用56个任务每个任务必须赋予定优先级优先级数越高优先级越低所以0级优先级任务有最高优先级通过在os_cfg.h文件中定义宏os_lowest_prio可以决定系统任务个数系统目前占用两个任务为空闲任务idle task和统计任务stat task当没有其他任务进入就绪状态时空闲任务投入运行空闲任务什么也不做只是简单将计数器加1这个计数器可以用来统计cpu利用率 uc/os下每个任务可以有如下五种状态 休眠态(dormant)：指任务驻留在空间中还没有交给内核管理把任务交给内核是通过ostaskcreate( )或ostaskcreatext( )实现 就绪(ready)：当任务旦建立这个任务就处于就绪态准备运行任务可以动态被另个建立也可以在系统运行开始之前建立通过ostaskdel( )使任务返回到休眠态就绪态任务都放在就绪列表中在任务调度时指针ostcbhighrdy指向优先级最高就绪任务也就是立刻就要运行任务 运行(running)：准备就绪最高优先级任务获得cpu控制权从而处于运行态指针ostcbcur指向正在运行任务
《分布式任务调度平台XXL-JOB》手册文档历史记录
目录 1：简介 (3) 2：安装 (3) 3：配置 (3) 3.1数据库准备 (4) 3.2源码准备 (5) 3.3部署准备 (5) 3.3.1 配置部署“调度中心” (5) 3.3.2 配置部署“执行器项目” (7) 4：使用 (9) 步骤一：新建任务 (9) 步骤二：“GLUE模式(Java)”任务开发 (10) 步骤三：触发执行 (10) 步骤四：查看日志 (10) 5：总结 (11)
1：简介 XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度框架，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展，XXL-JOB是基于开源Quartz 调度内核的、为方便企业调度场景而开源的一款实用的调度工具。自带任务配置页面，任务监控，分布式执行器等功能。 2：安装 下载地址（最新1.9版本迭代中，可选择稳定版本1.8.2下载） 码云：https://https://www.doczj.com/doc/a119074054.html,/xuxueli0323/xxl-job/tree/v1.8.2 3：配置 解压下载文件，得到如下文件结构， - /doc :文档资料 - /db :“调度数据库”建表脚本 - /xxl-job-admin :调度中心，项目源码 - /xxl-job-core :公共Jar依赖 - /xxl-job-executor-samples :执行器，Sample示例项目
3.1数据库准备 使用mysql 新建数据库xxl-job ，导入下载文件夹中/doc/db/tables_xxl_job.sql 文件，应生成16张表，如图所示。 3.2源码准备 按照maven格式将源码导入IDE，使用maven进行编译即可，源码结构如下 xxl-job-admin：调度中心 xxl-job-core：公共依赖 xxl-job-executor：执行器Sample示例（选择合适的版本执行器，可直接使用，也可以参考其并将现有项目改造成执行器） ：xxl-job-executor-sample-spring：Spring版本，通过Spring容器管理执行器，比较通用； ：xxl-job-executor-sample-springboot：Springboot版本，通过Springboot管理执行器； ：xxl-job-executor-sample-jfinal：JFinal版本，通过JFinal管理执行器； ：xxl-job-executor-sample-nutz：Nutz版本，通过Nutz管理执行器；
第4章初始化和清除 “随着计算机的进步，‘不安全’的程序设计已成为造成编程代价高昂的罪魁祸首之一。” “初始化”和“清除”是这些安全问题的其中两个。许多C程序的错误都是由于程序员忘记初始化一个变量造成的。对于现成的库，若用户不知道如何初始化库的一个组件，就往往会出现这一类的错误。清除是另一个特殊的问题，因为用完一个元素后，由于不再关心，所以很容易把它忘记。这样一来，那个元素占用的资源会一直保留下去，极易产生资源（主要是内存）用尽的后果。 C++为我们引入了“构建器”的概念。这是一种特殊的方法，在一个对象创建之后自动调用。Java也沿用了这个概念，但新增了自己的“垃圾收集器”，能在资源不再需要的时候自动释放它们。本章将讨论初始化和清除的问题，以及Java如何提供它们的支持。 4.1 用构建器自动初始化 对于方法的创建，可将其想象成为自己写的每个类都调用一次initialize()。这个名字提醒我们在使用对象之前，应首先进行这样的调用。但不幸的是，这也意味着用户必须记住调用方法。在Java中，由于提供了名为“构建器”的一种特殊方法，所以类的设计者可担保每个对象都会得到正确的初始化。若某个类有一个构建器，那么在创建对象时，Java会自动调用那个构建器——甚至在用户毫不知觉的情况下。所以说这是可以担保的！ 接着的一个问题是如何命名这个方法。存在两方面的问题。第一个是我们使用的任何名字都可能与打算为某个类成员使用的名字冲突。第二是由于编译器的责任是调用构建器，所以它必须知道要调用是哪个方法。C++采取的方案看来是最简单的，且更有逻辑性，所以也在Java里得到了应用：构建器的名字与类名相同。这样一来，可保证象这样的一个方法会在初始化期间自动调用。 下面是带有构建器的一个简单的类（若执行这个程序有问题，请参考第3章的“赋值”小节）。 148-149页程序 //: c04:SimpleConstructor.java // Demonstration of a simple constructor. class Rock { Rock() { // This is the constructor System.out.println("Creating Rock"); } } public class SimpleConstructor { public static void main(String[] args) { for(int i = 0; i < 10; i++)