操作系统实验一:处理器调度算法的实现
操作系统实验一:处理器管理
实验报告
一、实验目的
(1)加深对处理机调度的作用和工作原理的理解。
(2)进一步认识并发执行的实质。
二、实验要求:
本实验要求用高级语言,模拟在单处理器情况下,采用多个调度算法,对N个进程进行进程调度。语言自选。
并完成实验报告。
三、实验内容:
在采用多道程序设计的系统中,往往有若干个进程同时处于就绪状态。
当就绪状态进程个数大于处理器数时,就必须依照某种策略来决定哪些进程优先占用处理器。
- 进程及进程队列的表示。
- 处理器调度算法:FCFS,SJF,RR
- 跟踪进程状态的转化
- 输出:系统中进程的调度次序,计算CPU利用率,平均周转时间和平均带权周转时间
四、实验过程与结果
- 算法思想与设计
- 算法实现代码
- 运行结果
- FCFS:
1.1算法思想:先到达系统的作业拥有优先执行的权利,无论此作业的执行时间长短,执行完成后输出它的相关信息。
1.2算法设计:
2.算法实现代码
import psutil import os #先来先服务 class Process: def __init__(self,name,arrive_time,serve_time): self.name=name self.arrive_time=arrive_time self.serve_time=serve_time self.left_serve_time=serve_time self.finish_time=0 self.cycling_time=0 self.w_cycling_time=0 process_list=[] processA=Process('A',0,4) processB=Process('B',2,4) processC=Process('C',5,4) processD=Process('D',9,4) process_list.append(processA) process_list.append(processB) process_list.append(processC) process_list.append(processD) for p in process_list: print(p.name,p.arrive_time,p.serve_time) process_list.sort(key=lambda x:x.arrive_time) for p in process_list: print(p.name,p.arrive_time,p.serve_time,p.left_serve_time,\ p.finish_time,p.cycling_time,p.w_cycling_time) index = int(0) running_time=int(0) pf =[] while len(process_list)>0: p = process_list[index] if p.arrive_time>running_time: running_time=p.arrive_time running_time +=p.serve_time else: print(p.name,p.left_serve_time) running_time +=p.left_serve_time p.left_serve_time=0 p.finish_time=running_time p.cycling_time=p.finish_time-p.arrive_time p.w_cycling_time=p.cycling_time/p.serve_time print('--',p.name,p.arrive_time,p.serve_time,p.left_serve_time,\ p.finish_time,p.cycling_time,p.w_cycling_time) pf.append(p) process_list.remove(p) index-=1 index+=1 if index>=len(process_list): index=0
3.运行结果
2.JSF:
- 算法思想与设计 1.1算法思想:当作业的到达时间大于或者等于系统的运行时间时,比较出所需执行时间最短的作业,优先执行它;当只有一个作业到达系统时,其他作业还未来到,则不管此作业的长短都先执行它。
- 1.2算法设计:
2.算法实现代码
3.运行结果
3.RR:
1.算法思想及设计:
1.1算法思想:
- CPU时间划分为时间片,例如100ms
- 时间片调度:调度程序每次把CPU分配给就绪队列首进程使用一个时间片,就绪队列中的每个进程轮流地运行一个时间片。当这个时间片结束时,强迫一个进程让出处理器,让它排列到就绪队列的尾部,等候下一轮调度
1.2算法设计:
Ø进程排序
Ø队列不为空时循环:
Ø到达?
Ø剩余服务时间>时间片
Ø运行时间
Ø剩余服务时间
Ø剩余服务时间<=时间片
Ø运行时间
Ø剩余服务时间、完成时间、周转时间、加权周转时间
Ø保存
Ø从队列删除进程
2.算法实现代码:
import psutil import os #RR class Process: def __init__(self,name,arrive_time,serve_time): self.name=name self.arrive_time=arrive_time self.serve_time=serve_time self.left_serve_time=serve_time self.finish_time=0 self.cycling_time=0 self.w_cycling_time=0 process_list=[] processA=Process('A',0,4) processB=Process('B',2,4) processC=Process('C',5,4) processD=Process('D',9,4) process_list.append(processA) process_list.append(processB) process_list.append(processC) process_list.append(processD) for p in process_list: print(p.name,p.arrive_time,p.serve_time) process_list.sort(key=lambda x:x.arrive_time) for p in process_list: print(p.name,p.arrive_time,p.serve_time,p.left_serve_time,\ p.finish_time,p.cycling_time,p.w_cycling_time) index = int(0) running_time=int(0) q =2 pf =[] while len(process_list)>0: p = process_list[index] if p.arrive_time>running_time: running_time=p.arrive_time if p.left_serve_time>q: print(p.name,q) running_time +=q p.left_serve_time-=q else: print(p.name,p.left_serve_time) running_time +=p.left_serve_time p.left_serve_time=0 p.finish_time=running_time p.cycling_time=p.finish_time-p.arrive_time p.w_cycling_time=p.cycling_time/p.serve_time print('--',p.name,p.arrive_time,p.serve_time,p.left_serve_time,\ p.finish_time,p.cycling_time,p.w_cycling_time) pf.append(p) process_list.remove(p) index-=1 index+=1 if index>=len(process_list): index=0
3.运行结果:
4.MLFQ
class Process: def __init__(self, name, arrive_time, serve_time): self.name = name # 进程名 self.arrive_time = arrive_time # 到达时间 self.serve_time = serve_time # 需要服务时间 self.left_serve_time = serve_time # 剩余需要服务时间 self.finish_time = 0 # 完成时间 self.cycling_time = 0 # 周转时间 self.w_cycling_time = 0 # 带权周转时间 class RR: def __init__(self, process_list, q): self.process_list = process_list self.q = q def scheduling(self): process_list = self.process_list process_list.sort(key=lambda x: x.arrive_time) pf = [] q = self.q index = int(0) running_time = int(0) while len(process_list) > 0: p = process_list[index] if p.arrive_time > running_time: running_time = p.arrive_time if p.left_serve_time > q: print(p.name, q) running_time += q p.left_serve_time -= q else: print(p.name, p.left_serve_time) running_time += p.left_serve_time p.left_serve_time = 0 p.finish_time = running_time p.cycling_time = p.finish_time - p.arrive_time p.w_cycling_time = p.cycling_time / p.serve_time print('--', p.name, p.arrive_time, p.serve_time, p.left_serve_time, p.finish_time, p.cycling_time, p.w_cycling_time) pf.append(p) process_list.remove(p) index -= 1 index += 1 if index >= len(process_list): index = 0 return pf # 定义队列类 class Queue: def __init__(self, level, process_list, q): self.level = level self.process_list = process_list self.q = q def size(self): return len(self.process_list) def get(self, index): return self.process_list[index] def add(self, process): self.process_list.append(process) def delete(self, index): self.process_list.remove(self.process_list[index]) class MulitlevedFeesbackQueue(): def __init__(self, queue_list): self.queue_list=queue_list def scheduling(self): q_list = self.queue_list for i in range(len(q_list)): if i==len(q_list)-1: print("=======对最后一个队列执行RR算法=====") #最后一个队列重新设置到达时间 for t in range(len(q_list[i].process_list)): q_list[i].process_list[t].arrive_time = t rr_last_queue = RR(q_list[i].process_list, q_list[i].q) rr_last_queue.scheduling() else: currentQueue = q_list[i] index=int(0) while(True): if currentQueue.get(index).left_serve_time>q_list[i].q: currentQueue.get(index).left_serve_time-=q_list[i].q print("第%d队列时间片:%d"%(i,q_list[i].q)) print("进程没有执行完毕,需要添加至下一队列末尾:进程名称:%s" % (currentQueue.get(index).name)) q_list[i+1].add(currentQueue.get(index)) index+=1 else: print('服务时间并弹出:',currentQueue.get(index).name) currentQueue.get(index).left_serve_time=0 currentQueue.delete(index) if index==currentQueue.size(): break processA=Process('A',0,16) processB=Process('B',1,3) processC=Process('C',2,4) processD=Process('D',3,2) processE=Process('E',4,4) process_list0,process_list1,process_list2=[],[],[] process_list0.append(processA) process_list0.append(processB) process_list1.append(processC) process_list1.append(processD) process_list2.append(processE) queue0=Queue(0,process_list0,2) queue1=Queue(1,process_list1,4) queue2=Queue(2,process_list2,8) queue_list=[] queue_list.append(queue0) queue_list.append(queue1) queue_list.append(queue2) for i in range(3): print(queue_list[i].level,queue_list[i].process_list,queue_list[i].q) mlfq=MulitlevedFeesbackQueue(queue_list) mlfq.scheduling()