公平和低时延的主动队列管理算法研究

基于公平原则的调度算法在现代社会，随着科技的发展和信息的快速传播，人们对公平性的要求越来越高。

这种要求不仅体现在社会公正和法律制度上，也体现在各种应用程序和系统的设计中。

其中，基于公平原则的调度算法就是一种重要的应用。

基于公平原则的调度算法旨在确保资源的公平分配，使得每个参与者都能够公平地获得资源并享有平等的机会。

这种调度算法可以应用于各个领域，如网络传输、任务调度、作业分配等。

在网络传输方面，基于公平原则的调度算法可以确保每个用户能够公平地分享网络带宽。

例如，某个网络路由器使用公平的调度算法，将带宽按照用户的需求进行分配，避免某些用户长时间独占带宽而导致其他用户无法正常使用网络。

在任务调度方面，基于公平原则的调度算法可以确保每个任务都能够公平地获得处理资源。

例如，某个分布式计算系统使用公平的调度算法，将任务按照优先级和处理能力进行分配，避免某些任务被长时间延迟而导致系统性能下降。

在作业分配方面，基于公平原则的调度算法可以确保每个员工都能够公平地获得工作机会。

例如，某个企业使用公平的调度算法，根据员工的技能和工作量进行作业分配，避免某些员工过度劳累或被忽视而导致员工士气下降。

基于公平原则的调度算法的设计需要考虑以下几个方面：1. 公平性：调度算法应能够公平地分配资源，确保每个参与者都有平等的机会。

公平性可以通过多种指标来衡量，如资源利用率、任务完成时间等。

2. 资源分配策略：调度算法需要根据实际应用场景确定资源分配的策略。

例如，在网络传输中可以采用轮流分配的策略，而在任务调度中可以采用按优先级分配的策略。

3. 调度策略：调度算法需要根据参与者的需求和系统的情况确定调度的策略。

例如，在网络传输中可以根据用户的带宽需求进行调度，而在任务调度中可以根据任务的紧急程度进行调度。

4. 算法效率：调度算法应具有高效性，能够在合理的时间内完成调度过程。

算法的效率可以通过时间复杂度和空间复杂度来衡量。

基于公平原则的调度算法在现代社会中起着重要的作用。

基于公平原则的调度算法随着计算机技术的发展和应用的普及，人们对于系统性能和用户体验的需求也越来越高。

在多用户环境下，如何公平地分配资源，使每个用户都能够得到合理的服务，成为了一个重要的问题。

基于公平原则的调度算法应运而生。

基于公平原则的调度算法旨在实现资源的公平分配，使得每个用户都能够按照其需求获得相应的服务。

这里的资源可以是计算机的CPU、内存等硬件资源，也可以是网络带宽、磁盘空间等软件资源。

公平的调度算法可以提高系统的整体性能，减少资源浪费，同时增强用户的满意度。

在基于公平原则的调度算法中，最常用的算法之一是公平队列调度（Fair Queueing）。

公平队列调度通过将用户的请求分配到不同的队列中，然后按照一定的规则依次从各个队列中取出请求进行处理，从而实现资源的公平分配。

这种调度算法可以确保每个用户都能够按照其请求的先后顺序得到服务，避免了某些用户长时间等待而无法及时得到响应的情况。

除了公平队列调度算法，还有其他一些常用的基于公平原则的调度算法，如公平份额调度（Fair-share Scheduling）、公平比例公平调度（Proportional Fair Scheduling）等。

这些算法都以公平为原则，通过合理分配资源，使得每个用户都能够得到相应的服务。

其中，公平份额调度算法根据用户的优先级和资源需求，为每个用户分配一定的资源份额，从而实现资源的公平分配；公平比例公平调度算法则根据用户的需求和系统的负载情况，动态调整用户的服务比例，使得每个用户都能够得到相应的服务。

基于公平原则的调度算法在实际应用中具有广泛的应用场景。

例如，在云计算环境下，用户通过云服务提供商租用计算资源，而云服务提供商需要公平地为每个用户提供资源。

基于公平原则的调度算法可以确保每个用户都能够按照其需求得到相应的资源，避免了某些用户过度占用资源而导致其他用户无法得到服务的情况。

在设计和实现基于公平原则的调度算法时，需要考虑多个因素，如用户的优先级、资源的需求和系统的负载情况等。

队列调度算法
队列调度算法是一种常用的调度算法，用于在多任务系统中决定进程或线程的执行顺序。

在队列调度算法中，所有任务按照先来先服务（FIFO）的原则排队，并按照队列中的顺序依次执行。

队列调度算法的实现通常依赖于操作系统的内核。

当一个任务需要执行时，它会被添加到运行队列的末尾。

当当前任务执行完毕后，调度器会从队列的头部取出下一个任务，并将其分配给可执行的处理器。

这样，任务就可以按照先来先服务的顺序依次执行。

队列调度算法的一个重要特点是公平性。

所有任务都按照到达的顺序进行执行，因此每个任务都有机会被执行。

这种调度算法确保所有任务都得到公平的资源分配，避免了某些任务长时间等待的情况发生。

然而，队列调度算法也存在一些缺点。

首先，它无法根据任务的优先级进行调度。

即使某个任务对系统的性能要求更高，它也需要等待之前的任务执行完毕才能开始执行。

其次，队列调度算法无法适应任务的变化需求。

当一个高优先级的任务到达时，它仍然需要等待之前的任务执行完毕，这可能导致系统响应变慢。

为了解决队列调度算法的不足，还可以使用其他调度算法，例如优
先级调度算法、时间片轮转调度算法等。

这些算法可以根据任务的优先级或者时间片轮转的方式进行调度，更加灵活地满足不同任务的需求。

总结起来，队列调度算法是一种公平的调度算法，通过按照先来先服务的原则依次执行任务。

虽然它具有公平性的优点，但也存在无法根据任务优先级调度和适应任务变化需求的缺点。

因此，在实际应用中，需要根据具体的系统需求选择合适的调度算法。

QOS各种队列详解(FIFO,FQ,CBWFQ,PQ) 对于拥塞管理，一般采用队列技术，使用一个队列算法对流量进行分类，之后用某种优先级别算法将这些流量发送出去。

每种队列算法都是用以解决特定的网络流量问题，并对带宽资源的分配、延迟、抖动等有着十分重要的影响。

这里介绍几种常用的队列调度机制。

1. FIFO（先入先出队列，First In First Out Queuing）图9 先入先出队列示意图如上图所示，FIFO按照时间到达的先后决定分组的转发次序。

用户的业务流在某个设备能够获得的资源取决于分组的到达时机及当时的负载情况。

Best-Effort报文转发方式采用的就是FIFO的排队策略。

如果设备的每个端口只有一个基于FIFO的输入或输出队列，那么恶性的应用可能会占用所有的网络资源，严重影响关键业务数据的传送。

每个队列内部报文的发送（次序）关系缺省是FIFO。

2. PQ（优先队列，Priority Queuing）图10 优先队列示意图PQ队列是针对关键业务应用设计的。

关键业务有一个重要的特点，即在拥塞发生时要求优先获得服务以减小响应的延迟。

PQ可以根据网络协议（比如IP，IPX）、数据流入接口、报文长短、源地址/目的地址等灵活地指定优先次序。

优先队列将报文分成4类，分别为高优先队列（top）、中优先队列（middle）、正常优先队列（normal）和低优先队列（bottom），它们的优先级依次降低。

缺省情况下，数据流进入normal队列。

在队列调度时，PQ严格按照优先级从高到低的次序，优先发送较高优先级队列中的分组，当较高优先级队列为空时，再发送较低优先级队列中的分组。

这样，将关键业务的分组放入较高优先级的队列，将非关键业务的分组放入较低优先级的队列，可以保证关键业务的分组被优先传送，非关键业务的分组在处理关键业务数据的空闲间隙被传送。

PQ的缺点是如果较高优先级队列中长时间有分组存在，那么低优先级队列中的报文将一直得不到服务。

几种典型AQM算法在高速网络下的比较研究作者：苏聪来源：《中国新通信》2017年第07期【摘要】本文分析和比较几种典型的主动队列管理（Active Queue Management， AQM）算法在高速网络中的性能，经仿真实验发现这几种AQM算法在高速网络中的性能都不理想，主要表现为：链路的带宽利用率不高，全局同步现象严重，队列长度不能维持在一定值附近。

这些现象说明了现有的AQM算法在高速网络下不能很好地满足QoS（quantity of serve）的要求，改进AQM算法势在必行。

【关键词】 AQM算法 NS仿真模拟一、引言当前针对高速网络的拥塞控制研究中，主要针对源端算法或基于反馈的机制而进行，在中间节点方面研究得较少。

而对于源端算法来说，如果没有中间节点的支持，很难达到理想的性能。

因此，有必要考察各种典型的AQM算法结合源端算法在高速网络下的性能。

二、算法的评价指标目前，路由器中大多数是基于“弃尾”（Drop-Tail）的队列管理，RED[1]算法或RED的变种作为可选配置在路由器上，但常常不被使用。

AQM的部署步伐之所以慢是由于缺乏对各种算法较为详细的、一致的客观评价标准，大多数AQM评价工作是为了新算法的有效性目的而进行的。

通常对AQM算法性能的评价主要包括：1、队列的稳定性：AQM的目的是控制路由器中的队列长度，因此算法稳定与否直接关系到路由器中队列长度的变化情况，而队列长度的变化又直接影响到网络的服务质量。

一方面，对于一个特定的TCP连接，由于其传播延迟是固定的，因此该连接传输时延和时延抖动的大小主要是由路由器中的队列长度所决定的；另一方面，路由器中的队列长度直接关系到其输出链路的带宽利用率，只有当队列长度不为零时才能保证网络带宽的有效利用。

因此一个好的AQM算法应能使队列长度稳定在一个较低的值附近。

2、高效的带宽利用率：队列长度不为零时可以保证路由器输出链路的带宽利用率，但输入链路的带宽利用率要靠丢包率来保证，对于一个特定的TCP连接，若丢包率过高，将会导致不必要的重传，从而降低带宽的利用率。

计算机操作系统的进程调度算法计算机操作系统是指控制和管理计算机硬件与软件资源的系统软件。

在操作系统中，进程调度算法起着至关重要的作用，它决定了系统中各个进程的执行顺序，合理的调度算法可以提高系统的性能和效率。

本文将对常见的进程调度算法进行介绍和分析。

一、先来先服务调度算法（First-Come, First-Served，FCFS）先来先服务调度算法是最简单的调度算法之一。

按照进程到达的先后顺序依次执行，即抢占后只有等待其他进程执行完毕才能执行。

该算法的优点是简单易实现，但缺点是平均等待时间较长，无法满足实时性要求，容易产生“饥饿”现象。

二、短作业优先调度算法（Shortest Job First，SJF）短作业优先调度算法是通过预测进程执行时间的长短来进行调度的。

当有多个进程同时到达时，选择执行时间最短的进程先执行。

该算法的优点是能够最大限度地减少平均等待时间，但缺点是无法应对长作业的到来，可能导致长作业的等待时间过长。

三、优先级调度算法（Priority Scheduling）优先级调度算法根据进程的优先级来进行调度，优先级高的进程先执行。

该算法可以根据实际需要为不同的进程设置不同的优先级。

该算法的优点是能够满足实时性要求，但缺点是可能导致优先级低的进程长时间等待，产生“饥饿”现象。

四、轮转调度算法（Round Robin，RR）轮转调度算法是一种按照时间片轮流分配CPU的调度算法。

每个进程被分配一个固定的时间片，当时间片用完时，进程被剥夺CPU，并放入就绪队列的末尾等待下一次调度。

该算法的优点是能够公平地分配CPU时间，避免长作业的等待时间过长，缺点是可能导致平均等待时间较长，无法满足实时性要求。

五、多级反馈队列调度算法（Multilevel Feedback Queue，MLFQ）多级反馈队列调度算法是一种综合利用多个调度算法的调度策略。

它将进程划分为多个队列，每个队列采用不同的调度算法。