基于加权队列的跨平台进程间通信调度算法

doi:10.13229/j.cnki.jdxbgxb20200339

摘要/Abstract

摘要：

针对采用当前算法在跨平台进程间进行通信调度时，存在掉包率高和平均时延高的问题，提出了基于加权队列的跨平台进程间通信调度算法。分析掉包率和端到端时延两个指标，得出为了实现跨平台进程间的通信调度，需要关注队列长度和数据重传跳数，初步降低通信过程中的掉包率和平均时延。根据随机数和服务概率，通过队列管理器、数据包长度观测器、自适应服务概率计算器和队列调度器在跨平台进程通信间实现加权公平调度，对各队列的平均数据包长度进行更新，进一步降低平台中数据丢包的概率。实验结果表明，本文算法的掉包率低、平均时延低。

关键词: 加权队列, 跨平台进程, 数据通信, 通信调度, 服务概率

Abstract:

When the current algorithm is used for communication scheduling between cross-platform processes, there are problems of high packet loss rate and high average delay. To solve the above problems, a cross-platform inter-process communication scheduling algorithm based on weighted queue is proposed. By analyzing the two indexes of packet rate and end-to-end delay, it is concluded that in order to achieve cross-platform process communication scheduling, we need to pay attention to queue length and data retransmission hops, and initially reduce the packet rate and average delay in the communication process. According to the random number and the service probability, the queue manager, the packet length observer, the adaptive service probability calculator and the queue scheduler are used to realize the weighted fair scheduling among the cross-platform process communication, and the average packet length of each queue is updated to further reduce the probability of packet loss in the platform. Experimental results show that the proposed algorithm has a low packet loss rate and low average delay.

Key words: weighted queue, cross-platform process, data communication, communication scheduling, service probability

中图分类号:

TP393

肖堃. 基于加权队列的跨平台进程间通信调度算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2021, 51(4): 1470-1475.

Kun XIAO. Cross-platform inter-process communication scheduling algorithm based on weighted queue[J]. Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition), 2021, 51(4): 1470-1475.

图/表 2

图1

图2

参考文献 10

1	刘欣. 云计算通信网络信息下载均衡调度优化研究[J]. 计算机仿真, 2016, 33(10):162-165.
	Liu Xin. Cloud computing communication network information download balanced scheduling optimization research[J]. Computer Simulation, 2016, 33(10):162-165.
2	段新宇, 韩杏玲, 吴宣利. LTE系统中基于缓存信息的非实时业务调度算法[J]. 哈尔滨工业大学学报, 2016, 48(11):142-146, 154.
	Duan Xin-yu, Han Xing-ling, Wu Xuan-li. Non-real-time buffer information based scheduling algorithm in LTE system[J]. Journal of Harbin Institute of Technology, 2016, 48(11):142-146, 154.
3	吕朋蓬, 赵晋泉, 李端超, 等. 基于信息物理系统的孤岛微网实时调度的一致性协同算法[J]. 中国电机工程学报, 2016, 36(6):1471-1480.
	Lv Peng-peng, Zhao Jin-quan, Li Duan-chao, et al. A consensus-based collaborative algorithm for real time dispatch of island microgrid in cyber physical system[J]. Proceedings of the CSEE, 2016, 36(6):1471-1480.
4	罗玉春, 王毅, 戴则梅, 等. 基于多调度控制中心的分解协调状态估计[J]. 电网技术, 2016, 40(5):1516-1521.
	Luo Yu-chun, Wang Yi, Dai Ze-mei, et al. Decomposition and coordination state estimation for multi dispatching and control centers[J]. Power System Technology, 2016, 40(5):1516-1521.
5	李炳乾, 王勇, 谭小虎, 等. 基于混合遗传算法的TTE静态调度表生成设计[J]. 电子技术应用, 2016, 42(10):96-99, 103.
	Li Bing-qian, Wang Yong, Tan Xiao-hu, et al. Hybrid-GA based static schedule generation for time-triggered Ethernet[J]. Application of Electronic Technique, 2016, 42(10):96-99, 103.
6	朱洁, 李雯睿, 王江平, 等. 基于节点集计算能力差异的Hadoop自适应任务调度算法[J]. 计算机应用, 2016, 36(4):918-922.
	Zhu Jie, Li Wen-rui, Wang Jiang-ping, et al. Hadoop adaptive task scheduling algorithm based on computation capacity difference between node sets[J]. Journal of Computer Applications, 2016, 36(4):918-922.
7	齐平, 王福成, 王必晴, 等. 云计算环境下基于可靠性感知的任务调度算法[J]. 计算机工程与科学, 2018, 40(11):1925-1935.
	Qi Ping, Wang Fu-cheng, Wang Bi-qing, et al. A reliability aware task scheduling algorithm for cloud computing[J]. Computer Engineering and Science, 2018, 40(11):1925-1935.
8	曾斌, 姚路, 胡炜, 等. 考虑不确定因素影响的保障任务调度算法[J]. 系统工程与电子技术, 2016, 38(3):595-601.
	Zeng Bin, Yao Lu, Hu Wei, et al. Scheduling algorithm for maintenance tasks under uncertainty[J]. Systems Engineering and Electronics, 2016, 38(3):595-601.
9	彭浩, 韩江洪, 魏振春, 等. 副版本优先级可提升的全局容错调度算法[J]. 计算机研究与发展, 2016, 53(2):354-361.
	Peng Hao, Han Jiang-hong, Wei Zhen-chun, et al. Fault tolerant global scheduling with backup priority promotion[J]. Journal of Computer Research and Development, 2016, 53(2):354-361.
10	钱晓军, 范冬萍, 吉根林. 物联网环境下实时任务传输的分簇调度算法[J]. 计算机科学, 2016, 43(11):176-179, 189.
	Qian Xiao-jun, Fan Dong-ping, Ji Gen-lin. Cluster scheduling algorithm for real time tasks transmission in Internet of Things[J]. Computer Science, 2016, 43(11):176-179, 189.

相关文章 15

[1]	沈淑涛,尼玛扎西. 基于区块链技术的双混沌可识篡改图像加密方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2021, 51(3): 1055-1059.
[2]	刘振鹏,任少松,李明,王鑫鹏,李小菲. 软件定义网络的数据中心动态流量调度方案[J]. 吉林大学学报(工学版), 2021, 51(3): 1040-1047.
[3]	李晓会,陈潮阳,伊华伟,李波. 基于云计算和大数据分析的大规模网络流量预测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2021, 51(3): 1034-1039.
[4]	刘洲洲,尹文晓,张倩昀,彭寒. 基于离散优化算法和机器学习的传感云入侵检测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2020, 50(2): 692-702.
[5]	金顺福,郄修尘,武海星,霍占强. 基于新型休眠模式的云虚拟机分簇调度策略及性能优化[J]. 吉林大学学报(工学版), 2020, 50(1): 237-246.
[6]	邓钧忆,刘衍珩,冯时,赵荣村,王健. 基于GSPN的Ad⁃hoc网络性能和安全平衡[J]. 吉林大学学报(工学版), 2020, 50(1): 255-261.
[7]	刘恩泽,吴文福. 基于综合指标品质评价算法的单色水果生长状态检测互联网架构[J]. 吉林大学学报(工学版), 2019, 49(6): 2019-2026.
[8]	沈军,周晓,吉祖勤. 服务动态扩展网络及其结点系统模型的实现[J]. 吉林大学学报(工学版), 2019, 49(6): 2058-2068.
[9]	于斌斌,胡亮,迟令. 可抵抗内外部攻击的无线传感器网络数字签名方案[J]. 吉林大学学报(工学版), 2019, 49(5): 1676-1681.
[10]	肖堃. 基于Hoare逻辑的密码软件安全性形式化验证方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2019, 49(4): 1301-1306.
[11]	金顺福,王宝帅,郝闪闪,贾晓光,霍占强. 基于备用虚拟机同步休眠的云数据中心节能策略及性能[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1859-1866.
[12]	赵东,孙明玉,朱金龙,于繁华,刘光洁,陈慧灵. 结合粒子群和单纯形的改进飞蛾优化算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1867-1872.
[13]	傅文博, 张杰, 陈永乐. 物联网环境下抵抗路由欺骗攻击的网络拓扑发现算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1231-1236.
[14]	黄辉, 冯西安, 魏燕, 许驰, 陈慧灵. 基于增强核极限学习机的专业选择智能系统[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1224-1230.
[15]	蔡振闹, 吕信恩, 陈慧灵. 基于反向细菌优化支持向量机的躯体化障碍预测模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 936-942.

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