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(wù)系統(tǒng)時,由于必須使用更新事務(wù)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(diào)度,這種方法所支持的更新事務(wù)的數(shù)量就會嚴(yán)重受限。本文擴(kuò)展More-Less,以適應(yīng)于來自同一事

2、務(wù)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(wù)質(zhì)量(QoS)與系統(tǒng)所能調(diào)度的更新事務(wù)數(shù)目。我們提出作業(yè)接收(admission)控制算法SML-BA,以提供事務(wù)所請求的QoS,然后把它擴(kuò)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(jìn)一步提高QoS,我們在SML-OP

3、T的基礎(chǔ)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(jìn)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(jié)果顯示,SML方法能更有效地平衡可調(diào)度性(schedulability)及保證的QoS。相比于SML-BA及SML-OPT,我們的SM