[发明专利]应用运行方法及装置、存储介质及电子装置

说明书

本发明公开了一种应用运行方法及装置、存储介质及电子装置，其中，上述方法包括：获取应用在不同时间段的负载贡献集合，其中，所述负载贡献集合包括：分别与所述不同时间段对应的多个负载贡献值；通过聚类算法对所述多个负载贡献值进行分类，以确定所述应用在不同时间段的负载贡献簇，其中，所述负载贡献簇包括：第一负载贡献簇，第二负载贡献簇，所述第一负载贡献簇的负载值大于第一阈值，所述第二负载贡献簇的负载值小于所述第一阈值；在监测到目标应用在目标时间点被打开，且所述目标应用在所述目标时间点所对应的负载贡献簇为第一负载贡献簇的情况下，将所述目标应用从第一处理器移动至第二处理器运行。

技术领域

本发明涉及通信领域，具体而言，涉及一种应用运行方法及装置、存储介质及电子装置。

背景技术

随着智能家电的发展，现在很多智能家电都开始使用了Linux操作系统，并且自从Linux操作系统引入了实体负载跟踪(Per-entity load tracking，简称为PELT)算法以后，Linux操作就开始提供精细化的负载追踪。

但是在基于Linux的智能家电上，因为PELT算法考虑了一个调度实体的历史负载，所以遇到突发高负载操作的时候，反应会有些慢，比如渲染线程突然要在屏幕上渲染更多的内容，PELT算法在辨别进程负载变化上就有点迟钝，无法快速的将应用移动到计算能力强的处理器上。

针对相关技术，应用在遇到突发的高负载操作时，操作系统无法快速的将应用移动到计算能力强的处理器上等问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种应用运行方法及装置、存储介质及电子装置，以至少解决应用在遇到突发的高负载操作时，操作系统无法快速的将应用移动到计算能力强的处理器上等问题。

根据本发明实施例的一个实施例，一种应用运行方法，包括：获取应用在不同时间段的负载贡献集合，其中，所述负载贡献集合包括：分别与所述不同时间段对应的多个负载贡献值；通过聚类算法对所述多个负载贡献值进行分类，以确定所述应用在不同时间段的负载贡献簇，其中，所述负载贡献簇包括：第一负载贡献簇，第二负载贡献簇，所述第一负载贡献簇的负载值大于第一阈值，所述第二负载贡献簇的负载值小于所述第一阈值；在监测到目标应用在目标时间点被打开，且所述目标应用在所述目标时间点所对应的负载贡献簇为第一负载贡献簇的情况下，将所述目标应用从第一处理器移动至第二处理器运行。

在一个示例性实施例中，获取应用在不同时间段的负载贡献集合，包括：通过实体负载跟踪PELT算法获取应用在不同时间段的多个负载贡献值，以确定所述负载贡献集合。

在一个示例性实施例中，通过实体负载跟踪PELT算法获取应用在不同时间段的多个负载贡献值，以确定所述负载贡献集合，包括：根据所述多个负载贡献值确定所述应用在不同时间段对应的不同负载贡献簇的次数；在检测到所述应用在目标时间段对应的负载贡献值位于所述第一负载贡献簇内的次数大于第二阈值的情况下，为所述目标时间段的负载贡献值设置基础值；将所述目标时间段的负载贡献值和所述基础值之和作为所述目标时间段的最终负载贡献值，其中，所述负载贡献集合包括：所述最终负载贡献值。

在一个示例性实施例中，通过聚类算法对所述多个负载贡献值进行分类，以确定所述应用在不同时间段的负载贡献簇，包括：随机从所述负载贡献集合中选取两个负载贡献值作为第一质心和第二质心，其中，所述第一质心大于所述第二质心；判断所述负载贡献集合中的除所述两个负载贡献值之外的其他负载贡献值属于第一质心集合还是第二质心集合，其中，所述第一质心集合为所述第一负载贡献簇，所述第二质心集合为所述第二负载贡献簇。