[发明专利]一种考虑任务重要程度动态变化的调度器系统有效

专利信息
申请号: 202211590696.9 申请日: 2022-12-12
公开(公告)号: CN115599557B 公开(公告)日: 2023-05-23
发明(设计)人: 张俊勃;陈戈 申请(专利权)人: 华南理工大学
主分类号: G06F9/50 分类号: G06F9/50;G06F9/48
代理公司: 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 代理人: 江裕强
地址: 510640 广*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 考虑 任务 重要 程度 动态 变化 调度 系统
【权利要求书】:

1.一种考虑任务重要程度动态变化的调度器系统,其特征在于,所述调度器系统包括9个组件,包括:

任务接收组件,用于接收来自外界的任务,并对任务类型进行判断,如果任务是独立任务,则对该独立任务进行效用值计算,然后把该独立任务存储到任务队列中;如果任务是工作流,则把该工作流发送到工作流预处理组件,其中,所述独立任务为只需要调用一个服务即可完成处理的任务,所述独立任务的属性包括到达时间、截止时间和固有重要程度,所述工作流为需要先后调用多个服务才能完成处理的任务,所述工作流的属性包括到达时间、截止时间、固有重要程度和拓扑结构四个属性,所述任务队列为用于存储待分配任务的队列,所述效用值计算是指依据效用函数对任务的重要程度进行计算;

工作流预处理组件,用于先对工作流进行预处理,得到工作流任务,然后对工作流任务进行效用值计算,并把所述工作流任务存储到任务队列中;其中,预处理包括两个过程,第一个过程是接收到新工作流的预处理过程:如果接收到新的工作流,则计算工作流中所有工作流任务的截止时间以及工作流中所有根节点任务的效用值,然后将所有根节点任务存入任务队列,第二个过程是接收到工作流任务完成信息的预处理过程:如果接收到任务完成情况监控组件发送的工作流任务的完成信息,则查询该工作流任务所有后继任务是否处于就绪状态,其中就绪状态是指该工作流任务的所有前驱任务是否都已完成,如果是则计算该工作流任务的效用值并存入任务队列;其中,效用值反映了任务的重要程度;效用函数考虑固有重要程度、松弛度和是否处于关键路径三项因素,并通过权重、、来体现上述三个因素对任务重要程度的影响,所述固有重要程度是任务的一种固定属性,任务越重要,说明越需要被尽快完成,所述松弛度是指任务在满足截止时间的条件下可以延迟处理的最大时间,所述是否处于关键路径是指工作流任务是否处于该工作流的关键路径上,体现为该工作流任务会成为影响整个工作流完成时间的瓶颈,而对于任意一个工作流,存在多条路径,将具有最大长度的路径称为关键路径;其中,效用函数为:

式中,为任务的效用值,为独立任务或工作流任务,、、分别表示固有重要程度、松弛度和是否处于关键路径,、、分别是考虑固有重要程度、松弛度和是否处于关键路径三个因素对应的权重;

任务队列更新组件,用于对任务队列中的任务定期进行效用值更新和排序;

等待队列更新组件,用于定期对等待队列中暂时没有足够资源去处理的任务进行紧急任务检查以及效用值更新和排序,所述等待队列是指用于存储当前所有服务实例都没有足够资源去处理的任务的队列,所述紧急任务检查是指依次检查等待队列中是否有紧急任务,其中紧急任务是指固有重要程度为5或即将错过截止时间的任务,所述资源包括CPU、内存、磁盘I/O、网络带宽四类资源;

任务完成情况监控组件,用于监控服务实例中的任务是否完成,如有任务完成则将信息通知给任务分配组件以及工作流预处理组件,其中,每个服务实例需要并行处理多个任务;

任务处理时长监控组件,用于监控服务实例中任务处理的时长,并实时通知任务分配组件;

资源信息监控组件,用于监控服务实例及物理机的资源使用情况,并实时通知任务分配组件;

任务分配组件,用于对任务队列和等待队列中的任务进行调度,并把任务发送到部署在物理机上的服务实例处理,任务分配组件采用任务分配机制、资源预留机制和抢占式调度机制中的任一种或多种机制来对任务进行调度,所述任务分配机制用于对任务队列中的任务进行分配,并规定了四个原则,第一个原则是普通任务只能分配给非备用实例,而紧急任务分配给非备用实例和备用实例;第二个原则是非备用实例需要进行负载均衡,而备用实例不需要进行负载均衡,其中负载均衡是指不同服务实例的各种资源使用相对平衡,防止由于服务实例负载过高而导致任务总体吞吐量下降的情况;第三个原则是在分配任务时,需要满足资源约束;第四个原则是在把任务分配给非备用实例处理时,需要将任务分配给当前主导资源剩余最多的服务实例处理,通过计算任务所需CPU、内存、磁盘I/O、网络带宽与服务实例中对应资源占比,主导资源是指其中占比最高的资源;

权重在线更新组件,用于依据任务队列、等待队列、服务实例中的任务截止情况,对效用函数的权重进行定期在线学习与更新。

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