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.
针对分布式硬实时系统发生处理机故障后,当前周期内的任务实例和后续实例相对截止期限的不同紧迫程度,提出非紧迫周期内延迟策略——DNUP(delay in non-urgent period).该策略能够尽可能地推迟非紧迫实例的执行,使得低优先级实例有更多的机会完成其紧迫周期内的执行,从而实现处理器空闲(slack)资源的合理挪动.仿真实验结果表明,与其他几个著名的分布式容错调度算法相比,DNUP策略能够提高任务的可调度性,从而有效减少了所需处理机的数目.
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%.
