QNX/UNIX: Анатомия параллелизма

Примечание

Здесь мы следуем «классической» модели обсуждения из области систем реального времени, хотя уместнее было бы акцентировать внимание не на абсолютной минимизации времени приложения, а именно на том, что приложение обязано «уложиться» в некоторый критический интервал времени (см. выше). Величина же того, насколько быстро приложение выполнит свои критические функции (если оно укладывается в критический интервал) по принципу «меньше — больше», практически уже не имеет никакого значения. Из этого не совсем четкого толкования сложился общий стереотип, состоящий в том, что системы реального времени (в частности, операционные системы реального времени) принято считать «быстрыми» (в том смысле, что они потенциально могут исполнять аналогичные функции быстрее, чем системы общего назначения). Этот взгляд в корне ошибочен: системы реального времени в общем случае, скорее, будут даже «медленнее», чем системы общего назначения, за счет более тщательной отработки операций, например диспетчеризации и переключений контекстов. Во многих случаях можно ожидать, что при многократном выполнении участка кода средняя величина времени его выполнения в ОС общего назначения будет ниже, но вот дисперсия этой средней величины будет намного ниже в системах реального времени.

На сегодняшний день существует несколько систем математического анализа временных характеристик систем реального времени, призванных помочь разработчику в построении системы, распределении приоритетов между задачами и, в конечном счете, определении диспетчеризуемостисистемы. Систему называют диспетчеризуемой, если все ее задачи укладываются в свои сроки критического обслуживания.

Одна из наиболее известных систем математического анализа временных характеристик систем реального времени с периодическим поступлением запросов на выполнение задач называется «Частотно-монотонный анализ» (ЧМА — Rate Monotonic Analyzing) [13]. Свое название эта система получила от ее основного принципа: « Чем короче период поступления (выше частота) задачи, тем выше ее приоритет». Как уже говорилось, ЧМА предназначен для анализа систем реального времени, в которых каждая задача реального времени обрабатывается со своим периодом, причем еще одним ограничением ЧМА является условие, что период поступления задачи является также и ее критическим сроком обслуживания. В настоящее время появился ряд новых методов анализа характеристик систем реального времени для случаев критических сроков обслуживания, больших или меньших периода поступления, но здесь мы не будем на них останавливаться.

К сожалению, практически невозможно создать эффективную методику анализа систем с полностью случайными сроками поступления задач реального времени. Однако на практике такие ситуации в чистом виде встречаются не особо часто. В отличие от задач с полностью случайным сроком поступления, в математическом анализе систем реального времени рассматриваются так называемые спорадические задачи, то есть задачи, последующий срок поступления которых может наступить не ранее некоторого времени после их предыдущего поступления.

Планирование обслуживания таких задач можно свести к планированию периодических задач и, таким образом, провести для них анализ диспетчеризуемости. Для этого теория ЧМА предлагает введение дополнительной периодической задачи (называемой спорадический сервер), которая проводит обслуживание непериодических (спорадических) задач.

Алгоритм работы такого сервера [13] следующий: