保證實時數(shù)據(jù)對象統(tǒng)計意義時序一致性的QoS.pdf

1、More-Less方法是已提出的維持實時數(shù)據(jù)對象時序一致性(temporal consistency)的方法中的一個較有效的方法。盡管More-Less可以提供100%的時序一致性保證,但是該方法是一個確定性的方法,用于概率型服務系統(tǒng)時,由于必須使用更新事務所產(chǎn)生的所有作業(yè)中的最壞情況下(worst-case)的執(zhí)行時間來計算周期、截止期限及調度,這種方法所支持的更新事務的數(shù)量就會嚴重受限。本文擴展More-Less,以適應于來自同一事

2、務的作業(yè)的執(zhí)行時間有大幅度變化,而且一定程度上的時序不一致是容許的實時數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。我們提出一個新的方法,稱為SML(Statistical More-Less)方法,以平衡時序一致性服務質量(QoS)與系統(tǒng)所能調度的更新事務數(shù)目。我們提出作業(yè)接收(admission)控制算法SML-BA,以提供事務所請求的QoS,然后把它擴展成SML-OPT,這個方法使用剩余的處理器利用率來把保證的QoS最大化。為了進一步提高QoS,我們在SML-OP

3、T的基礎上再提出一個空閑時間回收策略得到最終的方法SML-SR?；厥盏目臻e時間可以用末處理一些所需執(zhí)行時間大于保證值的作業(yè),從而進一步提高QoS。我們做了大量的性能評價實驗,比較SML方法(包括SML-BA,SML-OPT及SML-SR)和一些確定性的方法,如More-Less及Half-Half。實驗結果顯示,SML方法能更有效地平衡可調度性(schedulability)及保證的QoS。相比于SML-BA及SML-OPT,我們的SM