實時數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)節(jié)能降負策略研究.pdf

1、實時數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)(Real-TimeDataBaseSystem,簡稱RTDBS)是數(shù)據(jù)庫技術(shù)和實時系統(tǒng)相結(jié)合的產(chǎn)物,它集成了實時系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的相關(guān)理論和技術(shù)。近年來,RTDBS在電力和數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)管理、雷達跟蹤、工業(yè)生產(chǎn)過程控制和證券交易等需要定時存取數(shù)據(jù)或?qū)Α皶簳r有效”數(shù)據(jù)進行存取的這樣一類國防軍事及民用實時信息服務領(lǐng)域得到了廣泛應用。盡管應用取得了極大的成功,但是與許多其他的計算系統(tǒng)一樣,RTDBS也受到了過量能耗的困擾。過多的能量

2、消耗對系統(tǒng)的服務質(zhì)量(包括服務時間,穩(wěn)定性和可靠性等)產(chǎn)生了巨大的影響。在某些特定的運用環(huán)境中(典型如嵌入式環(huán)境),RTDBS通常是靠電池驅(qū)動的,系統(tǒng)補充能量的代價太高,甚至由于環(huán)境的限制而在相當長一段時間內(nèi)無法補充能量,而在可見的將來電池的壽命限制問題都難以得到徹底解決,此時節(jié)省能耗從而延長系統(tǒng)的服務時間變得尤為重要。
　　與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)對象不同,在實時數(shù)據(jù)庫中,數(shù)據(jù)對象只在一段時間內(nèi)是流行的(有效的),也即每一個數(shù)據(jù)對象

3、都有一個有效期作為該數(shù)據(jù)當前值的生命周期,一旦超過了生命周期,該數(shù)據(jù)就是非時序一致性的(也即無效)。因此,必須在數(shù)據(jù)對象的舊版本(值)變成無效之前用新值更新該數(shù)據(jù)對象,以使其總是能夠反映外部實體的當前狀態(tài)。由于RTDBS的計算資源通常是有限的(尤其在嵌入式環(huán)境下),此時如何合理設(shè)置更新事務的截止期和周期并對更新事務集進行調(diào)度,以在保證數(shù)據(jù)對象時序一致性的前提下盡量減少用于更新事務的處理器負載變得非常重要。
　　在RTDBS中,因為

4、用于鎖表及檢測數(shù)據(jù)庫一致性的時間開銷比執(zhí)行事務本身的時間開銷要大得多,事務通常以非搶占的方式執(zhí)行,而已有的實時節(jié)能調(diào)度算法大都是基于可搶占任務集的。盡管也存在針對部分非搶占段任務集的節(jié)能調(diào)度策略,但是直接將它們應用于完全非搶占任務集時往往會計算出過高的減速因子(標準化的任務執(zhí)行速度),因而并不能獲得最佳的節(jié)能效果。為此,針對完全非搶占實時任務集提出了一個新的減速因子計算方法ISA,通過精確分析來自高優(yōu)先級任務的執(zhí)行次數(shù),求得了更低的減速

5、因子,使得任務集在頻率繼承策略下通過使用新的減速因子能夠顯著降低系統(tǒng)能耗。同時注意到在發(fā)生任務阻塞時,不必要總是采用頻率繼承策略來保證任務的截止期,提出了選擇性頻率繼承策略SFI以進一步降低系統(tǒng)能耗。此外,考慮到任務的實際執(zhí)行時間通常要小于其最壞情況執(zhí)行時間,提出了動態(tài)空閑時間回收算法ISA-DR以獲得額外的能耗節(jié)省。性能評估結(jié)果表明,提出的節(jié)能調(diào)度算法和相關(guān)策略相比于已有算法可以獲得可觀(平均為20％-30%)的能耗節(jié)省。
　　

6、目前針對單處理器系統(tǒng)靜態(tài)優(yōu)先級調(diào)度下更新事務截止期與周期計算問題的研究已經(jīng)非常成熟,但是針對該問題在動態(tài)優(yōu)先級調(diào)度下的研究還比較少見。已有算法要么求得的處理器負載過高,要么運行效率過于低下?；诖?提出了一個新的兩階段算法GEEDF。GEEDF算法的第一階段具有線性執(zhí)行時間,因而能被用來快速求得一個解。且證明了當分派順序固定為最短時序優(yōu)先時,由第一階段求得的解具有最優(yōu)(最小)負載。當?shù)谝浑A段失敗時,基于確切性可調(diào)度判定條件提出了GEED

7、F算法的第二階段。由于該階段具有偽多項式執(zhí)行時間,介紹了若干技術(shù),通過減少需要檢測的調(diào)度點數(shù)目和迭代步驟來降低進行可調(diào)度性測試時的計算代價,從而提高算法的執(zhí)行效率。實驗結(jié)果表明,相較于現(xiàn)有算法,GEEDF算法能夠快速得到處理器負載更低的可行解。
　　以往針對RTDBS中數(shù)據(jù)對象時序一致性的研究都是基于單處理器系統(tǒng)來進行的,目前國際國內(nèi)還未見針對該問題在多處理器環(huán)境下的相關(guān)研究。首次研究了多處理器環(huán)境下保證實時數(shù)據(jù)對象時序一致性的更

8、新事務分派問題,證明了多處理環(huán)境下最小化處理器負載的更新事務分派問題是NP難的。鑒于問題的復雜性,首先只考慮問題的可調(diào)度性方面,提出了一個多項式時間分派算法TCP,并從理論上證明了TCP算法具有3?1m的資源放大界值。隨后統(tǒng)籌考慮事務分派問題的可調(diào)度性與最小化處理器負載兩個方面,基于“一個在各個處理器之間平衡密度因子的事務分派方案趨向于得到更低的處理器負載”這一觀察,提出了具有多項式時間復雜度的啟發(fā)式分派算法DBF,并證明了DBF算法也