分布式系统中基于主/副版本的实时容错调度综述

对分布式系统中基于主/副版本技术的实时容错调度算法进行了归纳和总结,从主/副版本执行的关系、任务的调度方式以及调度环境等各个方面深入分析和比较了近年来基于主/副版本的实时容错调度算法,并指出它们各自的优缺点和适应环境。最后指出了本研究领域的未来研究发展方向。     

基于延迟主动副版本的分布式实时容错调度算法

主/副版本备份技术是分布式系统常用的实时容错调度方法,然而传统的主动方式副版本即使在无处理机故障时也需要在备份处理机上完全运行,增加了处理机消耗.提出一种基于固定优先级调度算法的延迟主动副版本(deferred active backup-copy)备份技术,该技术通过尽量向后调度主动方式的副版本,并在主版本成功执行时终止副版本的执行来减少备份的冗余度.在此基础上,提出一种基于该技术的以最小化处理机数目为优化目标的启发式任务分配算法--基于延迟主动副版本的最佳适应算法DABCBF(deferred active backup-copy based best-fit algorithm).DABCBF在保证系统的实时性和容错能力的前提条件下,通过尽量减少主版本的最坏响应时间来最大程度地减少冗余,以节省处理机.最后通过仿真实验,证明了算法的可行性和有效性.     

副版本不可抢占的全局容错调度算法

容错是硬实时系统的关键能力,容错调度算法可以在有错误发生的情况下满足任务的实时性需求.在主副版本机制的容错调度算法中,主版本出错后留给副版本运行的时间窗口小,副版本容易错失截止期.针对副版本需要快速响应的问题,提出副版本不可抢占的全局容错调度算法FTGS-NPB（fault-tolerant global scheduling with non-preemptive backups）,赋予副版本全局最高优先级,使副版本在主版本出错后可以立刻获得处理器资源,并且在运行过程中不会被其他任务抢占.这样,副版本可以在最短时间内响应.分别基于截止期分析和响应时间分析建立了FTGS-NPB的可调度性测试,并分析了两种可调度性测试分别适用于不同的优先级分配算法.仿真实验结果表明,FTGS-NPB可以有效地减少实现容错的代价.     

基于被动副版本优先级提高策略的分布式实时容错调度

FTRMFF(fault-tolerant rate-monotonic first-fit)分布式容错算法具有实现简单、调度开销小的优点,但是副版本的优先级继承策略不利于处理器空闲资源的充分利用.针对这个问题并结合各类型任务的最坏响应时间的分析,提出IPPBS(improving priority for passive backup based scheduling)算法.IPPBS算法能在不破坏处理机上已分配任务的可调度性的前提下,适当提高待分配的被动副版本的优先级来缩短响应时间,增加其在现有处理机上的可调度性,从而提高处理器的利用率.在此基础上,给出了具体的优先级提高因子搜索算法.仿真实验验证了IPPBS算法的可行性和有效性,较FTRMFF算法可节约的处理器个数百分比最高可达13%.     

软件容错模型中的容错实时调度算法

在软件容错模型的容错实时调度算法中,主部分可执行性的预测精度是影响调度算法性能的关键.针对此问题提出了DPA(deep-prediction based algorithm)和EDPA(EDF-based DPA)算法.算法考虑当前时间至替代部分通知时间之间的任务执行情况,通过构建预测表对待执行主部分的可执行性进行精确预测.当主部分不发生错误时算法根据预测表调度任务. DPA依照预测表中通知时间的先后顺序调度主部分,而EDPA则按照EDF算法调度预测表中的主部分.模拟结果表明,DPA和EDPA较目前同类算法可获得更多的主部分执行时间,降低CPU的消耗.当软件错误率较低、任务周期较短时,算法能够以较小的调度开销获得较高的调度性能.     

容错多处理机中一种高效的实时调度算法

针对基于主副版本容错的多处理机中独立的、抢占性的硬实时任务,提出了一种高效的调度算法——TPFTRM(task partition based fault tolerant rate-monotonic)算法.该算法将单机实时RM 算法扩展到容错多处理机上,并且调度过程中从不使用主动执行的任务副版本,而仅使用被动执行和主副重叠方式执行的任务副版本,从而最大限度地利用副版本重叠和分离技术提高了算法调度性能.此外,TPFTRM 根据任务负载不同将任务集合划分成两个不相交的子集进行分配;还根据处理机调度的任务版本不同,将处理机集合划分成3 个不相交的子集进行调度,从而使TPFTRM 调度算法便于理解、实现以及减少了调度所需要的运行时间.模拟实验对各种具有不同周期和任务负载的任务集合进行了调度测试.实验结果表明,TPFTRM与目前所知同类算法相比,在调度相同参数的任务集合时不仅明显减少了调度所需要的处理机数目,还减少了调度所需要的运行时间,从而证实了TPFTRM 算法的高效性.     

面向硬实时系统的容错调度算法研究

目前基于软件容错模型的调度算法大部分都是针对如何提高主版本可执行性的预测精度,很少考虑如何提高主版本的完成率.基于这一问题,本文提出一种基于软件容错模型的实时调度算法(kernel),该算法有选择地重新执行某些失败的主版本并允许其运行在更高的优先级别上,尽最大努力地提高了主版本的完成率,改善了输出结果的计算精度.仿真实验表明,与同类算法相比,kernel算法在提高系统容错能力方面更为有效.     

基于EDF的分布式系统实时容错调度算法

将分布式系统的任务分配算法与处理器局部调度算法相结合，提出一种主动备份的、基于EDF的分布式系统实时容错调度算法，其特点是主／副版本执行时间可以重叠。给出了该调度算法的任务集可调度的充分条件、任务集可调度所需最小处理器个数的计算方法。模拟结果比较了主动备份容错调度算法与被动备份容错调度算法，结果表明卞动备份算法效率更优。     

基于延迟副版本的分布式控制系统容错调度算法

针对分布式控制系统中的周期性实时任务,基于版本复制技术设计一种新的容错调度算法.该算法将主动副版本技术、被动副版本技术和副版本重叠技术融合起来,充分利用它们的优点.算法通过延迟副版本的开始执行时间减少主/副版本执行时问的重叠,从而减少副版本的冗余度并提高处理器的利用率.给出了任务集容错可调度性的判别定理和副版本冗余时间的计算方法.在采用以最小化"最坏情况响应时间"的最佳适应方法和首次适应任务分配方法的基础上,给出启发式任务分配算法.最后对算法进行了仿真实验,实验结果表明了算法的有效性和可行性.     

异构分布式系统中实时周期任务的容错调度算法

提出一个基于抢占性实时周期任务的可靠性调度模型,该模型与现有可靠性模型相比充分考虑了单处理机故障容错情况下的系统可靠性,因而更加接近现实和精确.在此基础上,提出一个基于异构分布式系统的实时容错调度算法IRDFTAHS,IRDFTAHS算法以提高系统的可靠性为目标来进行任务的分配,从而在不增加硬件代价的前提条件下通过调度增加了系统的可靠性.该算法同时支持主动和被动两种方式的副版本,使得容错调度算法具有更大的灵活性.最后,通过仿真实验对IRDFTAHS和现有的调度算法在几个方面进行比较.实验结果表明,IRDFTAHS算法的综合性能优于现有算法.     

基于软件容错的动态实时调度算法

在硬实时系统中，由于任务超时完成将会导致灾难性后果，因而硬实时系统具有严格的时间及可靠性限制条件．目前实时容错调度算法大多针对硬件的容错，很少考虑软件运行的故障．提出了一种类似EDF的软件容错的动态实时调度算法PKSA(Probng-step Algorithm)，本算法在任务执行过程中，通过若干试探性检测步骤，提高了任务可执行性的预测，尽可能地避免了任务早期的失败对后续任务的影响，因此提高了任务的完成率，并同时有效地减少了浪费的CPU时间片．通过实验测试．同目前所知的同类算法相比，具有更佳的调度性能-调度成本比.     

基于软件容错的动态实时调度算法

在硬实时系统中,由于任务超时完成将会导致灾难性后果,因而硬实时系统具有严格的时间及可靠性限制条件.目前实时容错调度算法大部分针对硬件的容错,很少考虑软件运行的故障.提出了一种类似EDF基于软件容错的动态实时调度算法EBPA(expectation-based probing algorithm),该算法在任务执行过程中通过基于期望值的若干试探性检测步骤,提高了任务可执行性的预测,尽可能避免了任务早期的错误对后续任务的影响,因此提高了任务的完成率并同时有效地减少了浪费的CPU时间片.通过实验测试,同目前所知的同类算法相比,具有更佳的调度性能-调度成本比.     

基于多处理机的混合实时任务容错调度

提出了一种混合实时任务容错调度算法．该算法采用Rate Monotonic(RM)算法完成周期任务的静态调度；采用预订处理机时间方法和Earlier Deadline First(EDF)算法动态调度非周期任务；采用主／副版本备份技术确保系统的容错能力．通过充分利用周期任务的剩余处理机时间调度非周期任务和主动备份与被动备份相结合的方法有效地减少了处理机数．仿真结果证明了算法的有效性．     

一种新的异构实时分布式系统的容错调度算法

一般来说,异构分布式实时系统中任务的周期并不完全相同且任务的时限不等于它们的周期,同时系统中还有一些无容错需求的任务.因此现有的任务调度算法一般不能满足这些要求.针对这类系统,在结合基版本/副版本技术和EDF算法的基础上,给出了一种新的容错调度算法.该算法由两部分组成：任务分配调度算法和单处理器调度算法.对于单处理器调度算法,本文采用了EDF算法;在此基础上,给出一种启发式静态任务分配算法.分析了系统的可调度性,给出了任务可调度条件和基版本/副版本时限的设置方法.仿真结果表明,这种算法是有效的.     

容错最早时限优先调度

最早时限优先调度（EDF）是最优的动态可抢占先级实时调度算法,具有灵活、简单和高效的特点,但并没有考虑实时系统的容错要求。本文提出一种容错EDF算法,实现在规定时间段内的单个错误容错。本文详细分析了该算法的容错机制,证明了该算法的正确性,并给出了算法的可调度条件。     

软件容错模型中反向与正向调度算法研究

为了保证实时系统在发生任务失效时仍旧能够正常地工作,通常采用软件容错模型来提高实时系统的容错能力。本文分析了软件容错模型中的BCE容错调度算法,针对该算法中的反向调度和正向调度两个过程,给出了RMB、DMB、FDMB、EDFB四种反向调度算法和RMF、EDFF两种正向调度算法,并指出了反向调度和正向调度相互协调的特性。将各种算法在BCE算法中进行模拟,结果表明,EDFF正向调度算法能够与四种反向调度算法更好地协调,从而获得比RMF正向调度算法更高的调度性能;模拟结果还表明,四种反向调 度算法在BCE算法中的性能相近。最后,本文得出了RMB（或DMB）反向调度算法与EDFF正向调度算法的组合较适用于软件容错模型的结论。     

硬实时系统中基于软件容错模型的容错调度算法

在硬实时系统中,由于任务超时完成将会导致灾难性后果,因此硬实时系统必须具有实时性和可靠性保障.软件容错模型是提高硬实时系统容错能力的一种有效方法.针对硬实时系统中容错优先级两种分配策略存在的不足,基于软件容错模型提出了一种容错优先级可提升的双重优先级分配策略.该方法通过为替代版本分配双重优先级,不仅能够提高硬实时系统的容错能力,同时还能够显著减少任务间的抢占次数.为了获得双重优先级分配的最佳策略,基于任务最坏响应时间的可调度性分析,首先提出了一种最大的双重优先级配置搜索算法(MDPCSA).然后结合MDPCSA算法,提出了一种最优的双重优先级配置搜索算法（ODPCSA）.仿真实验表明,与两种分配策略相比,在提高系统容错能力和降低抢占开销方面更为有效.