实时系统中的最少松弛时间 (LST) 调度算法

最早松弛时间（LST）简介

对于实时系统，作业是根据用户设定的时间限制按其紧急程度进行分类的，因此，通过使用LST算法可以提高优先级。其目标是消除松弛时间，松弛时间是指任务在不影响其完成可行性的情况下，可以超出截止日期的时间量。

理论上，LST基于根据距离截止日期剩余时间对作业进行排序的思想。第一个策略原则是首先处理更紧急的作业，这可以帮助减少错过重要截止日期的可能性并确保及时交付。

在LST方法绘制的图上，活动按松弛时间从上到下排列，松弛时间越少，活动越靠上。当天最沉重的任务是那些剩余停工时间最少的任务，因此它们被安排首先完成。这项技术为避免截止日期违规提供了机会，并通过定义时间最少的任务具有最高优先级来优化资源分配。

LST算法是帮助控制具有硬性时间要求的实时系统的工具。LST的这一特性使其在易用性和有效性方面具有优势。此外，它还为定义活动的临界性提供了一种可能的方式，以便它们可以被扩展并用于实时任务，如多媒体处理、嵌入式系统和工业自动化。

需要提醒的是，即使是“尽早完成”（ASAP）方法也可能无法提供最佳调度，尤其是在作业处理具有可变依赖性或不断变化的截止日期时。在这种情况下，更复杂的算法可能需要来促进功能性调度，以充分利用可用资源并实现时间限制。

通常，最早松弛时间（LST）是控制实时操作系统的一个出色工具。也就是说，该任务优先级算法对作业进行排序，以避免关键问题，尤其是错过截止日期和确保重要任务的及时完成。实时应用程序选择它是因为众所周知的系统效率和简单性等因素。

在本文中，我们将重点介绍最早松弛时间（LST）的定义、示例、调度算法、优点和缺点，调度方法的目的，以及在评估LST算法适用性时应考虑的因素。

最早松弛时间（LST）示例

为了通过实时系统示例展示最早松弛时间（LST）方法的调度过程，我们将考察一个具体示例。

• 例如，设想一个车间的自动化系统，用于进行多项装配过程。该系统有大量活动需要在特定时间段内完成，从而使整个生产线能够顺利运行。这些任务包括维护库存水平、机器人手臂操作以及检查传感器信息。
• 每个任务都有一个截止日期，这是不干扰生产的情况下可花费在该任务上的最长时间。此外，相关过程的重要性可能决定某些作业的紧急程度不同。

现在，让我们设想工业自动化系统需要安排以下作业

• 任务 A：跟踪温度传感器并调整冷却系统（截止日期为 100 毫秒）
• 任务 B：使用机械臂收集和排列物体；截止日期为 50 毫秒
• 任务 C：生成报告并更新库存水平（截止日期为 200 毫秒）

所有任务最初都安排执行。LST算法根据任务剩余的空闲时间对其进行排序。在这种情况下，松弛时间通过从当前时间减去任务的截止日期来确定。

系统在调度开始时确定每个任务的空闲时间

• 任务 A 还有 80 毫秒的松弛时间（截止日期 - 当前时间）。
• 任务 B 还有 20 毫秒的松弛时间。
• 任务 C 还有 150 毫秒的松弛时间。

由于任务 B 的松弛时间最少，因此 LST 算法将其安排为首先执行并分配最高优先级。如果任务 B 在截止日期前完成，算法将继续处理任务 A，然后是任务 C。

LST算法通过优先处理松弛时间最少的作业，最大限度地减少了制造过程中断的可能性。这确保了关键操作按时完成。该方法通过优化资源利用率来帮助维持工业自动化系统的整体性能。

LST调度算法是如何工作的？

根据其紧急程度和时间限制，LST调度算法对作业进行优先级排序。它旨在减少任务的松弛时间——即一项工作在不超出截止日期的情况下可以推迟的时间量。为了最大限度地减少错过重要截止日期的可能性并确保实时系统中作业的及时完成，LST算法确保具有迫在眉睫的截止日期的任务首先执行。下面对 LST 算法的工作原理进行了详细解释。

1. 设置

LST算法的第一步是建立一个队列，用于存储需要调度的任务，遵循先进先出的原则。队列中每个作业的滴答时钟代表截止日期，即在开始干扰其他系统进程的功能之前允许其执行的最大时间。

2. 查找松弛时间

该方法规定了队列中每个作业的可用浮动时间量。在星期日午夜，从截止日期的开始时间中减去当前时间。实际上，自由时间将使您能够准确地确定您仍有多少时间在设定的时间内完成活动。与完成更紧迫的任务相关的时间压力增加与较短的松弛间隔相关。

3. 优先级排序

一旦计算出每个任务的松弛时间，就按松弛时间升序对任务进行排序。松弛时间最少的任务被赋予最高优先级并放在队列的最前面，而松弛时间更多的任务则放在队列的末尾。这种排序确保具有迫在眉睫的截止日期的任务首先被调度执行，从而最大限度地降低了截止日期违规的风险。

4. 作业执行

算法从队列的前面开始执行任务，即松弛时间最少的任务所在的位置。任务根据其优先级顺序顺序执行。算法确保任务在其各自的截止日期内完成，以避免违规。

5. 动态优先级调整

随着任务的执行和时间的推移，任务剩余的松弛时间可能会发生变化。算法不断监控任务剩余的松弛时间，并动态调整其在队列中的优先级顺序。最初由于松弛时间较多而优先级较低的任务，随着其松弛时间的减少，优先级可能会上升。

6. 遵守截止日期

在整个调度过程中，算法确保任务在其截止日期内完成。通过优先处理剩余松弛时间最少的任务，算法最大限度地降低了错过关键截止日期的风险。这有助于保持实时系统的可靠性和性能。

7. 定期重新评估

在某些实现中，LST算法会定期重新评估任务的松弛时间并更新其在队列中的优先级顺序。这确保了随着系统的发展和新任务的引入，调度决策保持优化。

8. 资源利用率

LST算法旨在通过优先处理松弛时间最少的任务来最大化资源利用率。这确保系统资源被有效分配给需要立即关注的任务，从而优化整体系统性能。

也就是说，此算法LST通过动态分配其紧迫性来使用任务的剩余时间。它能够优化实时环境中的资源利用率，同时致力于关键活动，这些活动关注即时交付。

最早松弛时间（LST）的优点

对于应用严格时间周期的实时系统，最早松弛时间（LST）原理具有许多优点。

1. 遵守截止日期

LST有助于为作业设置优先级，然后根据其剩余生命周期对其进行排名，确保最接近截止日期的作业首先执行。该算法旨在消除这种风险，因此将首先关注具有最少AFM（可用时隙）的任务。因此，项目将在固定时间限制内按时完成，从而为专业且可预测的实时系统提供服务。

2. 优化资源利用率

LST将最高优先级分配给需要首先处理的作业，从而提高了资源利用效率。该算法通过将资源分配给未关联时间（slack time）较少的作业来确保系统资源得到有效利用。由于资源根据活动的重要性和紧急程度进行分配，因此可以提高吞吐量和性能。

3. 简单高效

LST调度算法不复杂，易于使用和理解，最终既简单又节省资源。它适用于FIFO，因为它具有基本算法，不依赖于计算的复杂性或正在处理的数据结构。其简单的算法，可根据任何可用资源进行多标准决策，可极大地帮助调度任务。因此，处理开销和复杂性非常小。

4. 适应动态环境

LST响应工作属性和空闲时间的变化动态地修改任务优先级。为确保最佳调度选择，算法在作业完成和系统变化时不断重新评估任务优先级。由于其通用性，LST可以处理具有变化的任务特性和时间限制的动态情况。

5. 最小化任务延迟

LST通过优先处理空闲时间最少的作业来减少响应时间和任务延迟。具有迫在眉睫的截止日期的关键活动将按时完成，从而降低了总延迟。这对于实时系统尤其重要，因为响应能力和性能取决于及时响应。

6. 通用性

LST可以应用于各种实时系统和应用，例如嵌入式系统、多媒体处理、工业自动化和电信。由于其效率和简单性，它是在需要快速完成作业的各种实时环境中的可行选择。

最早松弛时间（LST）的缺点

最早松弛时间（LST）调度算法在许多情况下都很有效，但它也存在一些缺点和局限性。

1. 可能的任务饥饿

LST可能很难处理新工作，因为它可能导致任务饥饿。例如，具有长期截止日期的任务可能会为具有较短松弛时间的任务让路，最终，那些没有松弛时间但任务未执行或无限期延迟的任务可能会被搁置。当出现少量未完成或推迟的非关键任务时，可能会出现资源分配不均以及系统功能下降的问题。

2. 执行持续时间可变时效率低下

LST假设日常任务的执行时间不同，并且是零松弛时间的。与实验室不同，实际任务完成可能非常不稳定。短的停工时间与长的执行时间配对，这意味着系统资源可能会被大量使用，而这些资源的利用效率很低，并且可能延迟实现系统目标。

3. 对任务关系的考虑有限

LST在不考虑任务之间关系的情况下执行任务优先级排序。LST不处理作业之间的关系顺序。因此，即使它们可能依赖于其他长期后续活动的完成，但在松弛时间方面最短的作业很可能被优先处理。因此，这种错误可能会导致组织以非最佳模式安排各种操作，并可能推迟重要的系统目标。

4. 更高的抢占开销

如果活动仅根据松弛时间进行优先级排序，则可能会有更多的任务抢占，当任务被停止以优先处理具有较短空闲持续时间的作业时，就会发生这种情况。频繁的抢占可能导致更高的开销和上下文切换成本，从而影响系统的效率和响应能力。在任务负载高或任务频繁到达的系统中，此开销会显着增加。

5. 对任务到达率的敏感性

新任务进入系统的速度会影响LST的成功程度。在任务到达率高的情况下，具有较短松弛时间的任务可能会持续出现，导致持续的任务重新排序和更高的开销。这可能会导致系统整体吞吐量和性能下降，尤其是在高峰需求期间。

6. 管理过载系统的复杂性

在处理活动之间松弛时间非常有限的重载系统时，LST可能难以正确分配作业并确保及时完成。特别是在高峰时段，这可能会导致对系统资源的更多竞争以及发生截止日期违规的可能性更大。

因此，只有在评估它们是否在考虑其他可能更适合系统限制和特性的调度算法的情况下，LST才适用于特定的实时系统。

称为最早松弛时间（LST）的调度方法的目的是什么？

• 最早松弛时间（LST）调度方法的基本原理是确保实时系统中的作业优先级主要根据其时间要求和紧急要求来授予。该算法的目标是减少作业的松弛时间，即不需要且可能在不过期的情况下推迟的最大时间量。
• LST算法通过为截止日期即将到来的作业分配最低松弛时间的优先级来优先处理它们。内置冗余策略可以预防截止日期问题，并确保系统的易用性和连续性。
• GTAP建议，松弛时间较少的作业应优先考虑并尽快完成。因此，它按照松弛时间使用最少的作业优先级顺序排列作业，然后执行具有更多剩余时间的作业。
• 它被称为该任务的截止日期与当前时间之间的松弛时间。此计算取决于LST（最早可能时间）方法，并在实践中进行。之后，要执行的任务按剩余空闲时间从多到少的顺序列出。最后，将剩余时间最短的列表按升序排列。
• LST算法在于有效利用资源，并确保预算中被归类为非常重要的活动根据其剩余松弛时间进行排序，以确保活动在适当的时间内完成。这可以防止活动因 intended to satisfy system requirements and objectives 而错过截止日期，并确保系统的可预测性和响应能力。LST时间表算法最重要的目标是确认截止日期，防止延误并提高实时系统的能力。

在LST算法选择任务时，哪个任务将首先执行？

如果一个任务需要很长时间才能完成，那么根据LST算法，它将尽快完成。LST算法按以下方式为作业分配优先级：LST算法按以下方式为作业分配优先级

1. 计算松弛时间

LST首先创建一个初始计划，其中包含不同活动所需时间的大致估计。当前时刻和截止日期之间的等待时间施加了遵循此规则的特定时间限制。这允许活动有时可能会延迟，但不能超过分配的时间。

2. 对作业进行排序

模型中的优先级来自松弛时间最高的任务。确定每个任务的松弛时间后，将作业按剩余松弛时间排序，从最高数量开始。队列中的优先级逻辑是，松弛时间快的作业被向前推进，而松弛时间长的作业则被赋予较低的优先级。

3. 优先级队列

分类的任务属于队列，其中最低队列的任务位于队列的最前面，而松弛时间更长的任务则位于队列列表的末尾。

4. 执行顺序

LST根据其在队列中的位置，一次一个地执行优先级队列中的特定任务。耗时任务但剩余时间很少的任务是那些被优先处理的任务，因此确保具有迫在眉睫的截止日期的任务立即完成。

5. 动态调整

由于执行和时间流逝，完成工作后剩余的未安排时间可能会发生变化。LST算法倾向于动态修改任务优先级队列的操作，是指任务优先级队列是可修改的，并且基于算法对任务松弛时间的定期监控。一旦这些空闲时间结束，曾经因空闲时间多而优先级较低的任务就会变得更重要。

LST算法可以最大限度地降低错过任务关键部分的风险，就像主要基于任务所花费时间的情况一样。这样，我们将首先处理优先级最高的工作。这种方法确保了任务（工作）的及时完成。这对于此类实例中的实时系统的功能和可靠性至关重要。

请举一个LST算法可能无法发挥最佳作用的情况示例。

• 虽然最早松弛时间（LST）调度方法通常根据紧迫性有效地对作业进行优先级排序，但在某些情况下，它可能无法发挥最佳作用。具有依赖性和可变执行时间（execution periods）的任务就是这种情况。
• 在制造业环境中，其中必须完成多项作业来调节生产线上的不同操作，设想一个实时系统。执行质量检查、修改机器设置和监控传感器是这些职责中的一些。某些操作，例如更改设备设置，可能必须在其他操作（例如传感器监控作业）开始之前完成。此外，制造情况和传感器数据等多种因素可能会影响作业的完成时间。
• 因此，所讨论的LST方法仅限于处理依赖关系约束和时间因素的能力，因此它可能在某些情况下失败。即使这些任务被认为高度依赖于其他具有更长松弛时间的后续任务，仍然可以调度执行具有较短松弛时间的动作。对于关键作业，不那么紧迫的作业的延误可能导致最重要工作被推迟，最终降低组织的决策质量。
• 此外，根据LST算法的性能顺序，执行速度不稳定的作业可能会受到惩罚。如果可用松弛时间较少但作业已过时且耗费过多计算资源来完成，它也可能通过干扰具有较少剩余松弛时间的较短后续作业而导致系统延迟。由于算法未能对作业需求的变化和连接速率做出反应，截止日期可能会被错过，系统效率也会随之结束。
• 与其他策略技术（如速率单调调度（RMS）算法和最早截止日期优先（EDF）算法）相比，这些算法会考虑任务相关的周期和不可预测的任务计时，可能更适合处理此类问题。这些算法旨在引入更高级的调度和优先级方法来处理实时系统的动态特性，并确保系统的每个部分都有分配的任务，避免重叠，并有效利用所需资源。

LST平台如何解决执行成本各异的任务的应用问题？

LST算法通过对任务执行过程中动态更新的松弛时间度量来定义非均匀执行时间的作业的优先级。LST算法处理具有可变执行时间的任务的方法如下：LST算法处理具有可变执行时间的任务的方法如下

1. 首次松弛时间计算

在LST中，需要跟踪的是从工作被接受的那一刻到完成的持续时间。通过从当前时间中减去所需的任务时间来确定松弛时间。最初的“松弛”计算方式表明了任务仍可用的范围或负载因子。

2. 动态松弛时间调整

随着工作的完成和时间的流逝，剩余的任务剩余时间被更新和跟踪，以创建其完成进度。如果一项工作证明需要一些时间，我们必须在较短的时间内专注于后期阶段。此外，如果工作提前完成，工人平静地等待分配的时间就会增加。

3. 优先级队列更新

因此，通过将修订后的松弛时间作为标准，LST算法根据该标准对作业的优先级队列进行调整。通过优先处理具有较短松弛截止日期的任务而不是具有较长松弛时间的任务，将以更高的优先级完成作业。

4. 任务重新优先级排序

在松弛时间更新期间，具有可变执行时间的负责任任务可能会根据变化进行重新排序。如果某个任务的松弛时间（即实际剩余的完成时间）迅速减少，它可能比其他松弛时间更多但持续时间更长的任务更值得优先处理。

5. 适应变化

LST可以通过动态更改优先级来处理任务执行时间波动，这些优先级是根据更新的松弛时间实例化的。这意味着无论持续时间如何，完成的工作质量都是相同的，并根据截止日期进行优先排序，而不会牺牲整体系统性能。

LST算法通过动态修改任务优先级、跟踪和更新松弛时间，并根据剩余松弛时间量确保作业按时完成来管理具有可变执行持续时间（execution durations）的任务。这种方法在任务执行持续时间可能波动的实时环境中，可以保持系统响应能力并最大化资源利用率。

在评估LST算法对特定应用程序的适用性时应考虑哪些因素？

在评估LST算法对特定应用程序的适用性时，应考虑几个因素，以确保它能有效满足系统的需求和约束。

1. 时间约束

确定程序强制学生在给定时间限制内完成活动的点。因此，LST适用于必须通过根据紧急程度和优先级级别分配作业来遵守精确时间约束的实时系统。

2. 任务特性

查看课程中的作业特征，包括它们的相互关联性、随机性以及完成时间。当作业涉及大量相互关联的工作单元或具有自动LST系统无法正确处理的不同完成周期时，手动工作可能会延迟或复杂化。

3. 资源利用率

确定系统资产（特别是内存、CPU时间、网络带宽）对该程序的充分利用。LST可以通过按剩余空闲时间顺序排列活动来避免任务依赖性和不断变化的时间对资源管理的影响，从而旨在实现最高资源分配。

4. 系统响应能力

确定应用程序是否需要对外部事件或用户输入做出及时响应。LST优先处理具有迫在眉睫的截止日期的任务以供执行，从而确保关键任务得到及时完成以维持系统响应能力。

5. 任务优先级标准

考虑基于松弛时间的任务优先级是否符合系统的目标和要求。LST优先处理剩余松弛时间最少的任务，如果需要考虑其他因素（如任务重要性或关键性），这可能不总是合适的。

6. 可扩展性

评估LST算法处理不断增加的任务数量或系统负载变化的可扩展性。虽然LST相对简单高效，但它可能难以扩展到具有众多任务或高任务到达率的大型系统。

7. 替代算法

将LST算法与Earliest Deadline First (EDF)或Rate-Monotonic Scheduling (RMS)等替代调度算法进行比较，以确定哪种最能满足应用程序的特定需求和约束。

通过考虑这些因素，利益相关者可以就LST算法是否适合特定应用程序以及它是否能有效解决系统需求和约束做出明智的决定。