Проблемы текущего фрагмента
- Нет приоритетов: алгоритм не учитывает приоритеты процессов — все равны. Нельзя выразить предпочтение CPU‑важным задачам или интерактивным.
- Плохая интерактивность: если в ready много процессов, задержка перед следующим запуском конкретного процесса ~ $N$ циклов, т.е. худший отклик примерно $\mathrm{latency}\approx N\cdot \mathrm{DEFAULT}$. Интерактивный процесс может ждать полного прохода списка и своего восстановления с нулевого кванта.
- Несправедливость и «хрупкость» к поведению: CPU‑жадные процессы получают свои кванты подряд, короткие/блокирующие процессы теряют бонусы (после блокировки/пробуждения они получают тот же квант как и все). Доля CPU каждого процесса фактически $\approx 1/N$, что не гибко.
- Неполная предсказуемость: когда time_slice становится 0, процесс сбрасывается в $\mathrm{DEFAULT}$ и пропускает текущий проход — это создаёт лишние пропуски и усложняет гарантию задержек.
- Возможность голодания при добавлении новых процессов или отсутствии механизма старения; нет механизмов защиты от приоритетной инверсии (donation).
Альтернатива 1 — Многоуровневые очереди с обратной связью (MLFQ)
- Идея: несколько очередей уровней приоритетов; новая задача в верхней (высокий приоритет). Если процесс исчерпал квант — понижается на уровень; если блокируется (I/O) — повышается. Внутри уровня — Round‑Robin.
- Плюсы: хорошая интерактивность (I/O‑короткие процессы остаются в верхних уровнях), простая реализация, поведение близко к «favor short jobs».
- Параметры: базовый квант $q_0$, уровни $k=\mathrm{0..}K-1$, ${\text{quantum}}_k=2^k{q}_0$ — увеличивает долю для длительных задач.
- Минусы: подбор параметров и возможные «игры» со стороны процессов; потребует механизма отката/усиления по времени (aging).
Альтернатива 2 — Подход типа CFS (Completely Fair Scheduler)
- Идея: каждому процессу сопоставлять виртуальное время ${\text{vruntime}}_p$; планировать процесс с минимальным $\text{vruntime}$. После выполнения на $\Delta t$: ${\text{vruntime}}_p+=\Delta t\cdot \frac{1}{w_p}$, где $w_p$ — вес, зависящий от приоритета.
- Плюсы: пропорциональная справедливость (процессы получают CPU долями пропорционально весам), низкие и предсказуемые задержки при правильной настройке целевой латентности, простая поддержка приоритетов через веса.
- Интерактивность: кратковременные I/O‑процессы получают «сонное» ускорение (они не увеличивают vruntime во время сна), поэтому быстро возвращаются в исполнение.
- Минусы: чуть сложнее реализовать, требует структуры (например, rb‑дерево) для поиска min vruntime.
Рекомендация и обоснование (кратко)
- Для большинства ОС — рекомендую CFS‑подобный подход с весами для приоритетов и ограничением максимального времени выполнения (granularity). Он даёт формальную пропорциональную справедливость и хорошую интерактивность. Формула обновления: $\Delta \text{vruntime}=\Delta t\cdot \frac{1}{w_p}$.
- Если нужна очень простая реализация с акцентом на интерактивность — MLFQ с повышением при пробуждении и экспоненциальными квантами: ${\text{quantum}}_k=2^k{q}_0$.
- Добавьте механизмы: приоритетное восстановление после I/O (boost), старение (aging) для предотвращения голодания, и предельную длину квантов (granularity) для ограничения латентности.
Короткая реализация-плана (CFS‑вариант)
1) Хранить процессы по $\text{vruntime}$ (min‑heap или rb‑tree).
2) На выбор брать процесс с минимальным $\text{vruntime}$.
3) Запускать до прерывания или до квант‑границы $\Delta t$.
4) Обновлять ${\text{vruntime}}_p+=\Delta t/w_p$.
5) При пробуждении/блокировке корректировать vruntime (не увеличивать во сне); делать периодическое boosting при необходимости.
Этого достаточно для устранения перечисленных проблем: поддержка приоритетов через $w_p$, лучшая интерактивность и формальная справедливость распределения CPU.