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类型实时数据库系统节能降负策略研究.doc

  • 上传人:无敌
  • 文档编号:793918
  • 上传时间:2018-04-23
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    实时数据库系统节能降负策略研究.doc
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    1、分类号学号512100200678573学校代码10487密级博士学位论文实时数据库系统节能降负策略研究学位申请人:李剑军学科专业:计算机软件与理论指导教师:李国徽教授答辩日期:2012年5月24日AThesisSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeforDoctorofEngineeringEnergyandWorkloadEfficientStrategiesforReal-TimeDatabaseSystemsCandidate:LiJianjunMajor:ComputerSoftwareandTheoryS

    2、upervisor:Prof.LiGuohuiHuazhongUniversityofScienceTechnologyWuhan430074,P.R.ChinaMay,2012独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除文中已标明引用的内容外,本论文不包含任何其他人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:日期:年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留并向国家有关部门

    3、或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授 权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密 ,在年解密后适用本授权书。本 论文属于不保密 。(请在以上方框内打“”)学位论文作者签名:指导教师签名:日期:年月日日期:年月日华中科技大学博士学位论文摘要实时数据库系统(Real-TimeDataBaseSystem,简称RTDBS)是数据库技术和 实时系统相结合的产物,它集成了实时系统和数据库系统的相关理论和技术。近年来,RTDBS在电力和数据网络管理、雷达跟踪、工 业生产过程控制和证券交易等需要定

    4、时存取数据或对“暂时有效” 数据进行存取的这样一类国防军事及民用实时信息服务领域得到了广泛应用。尽管应用取得了极大的成功,但是与许多其他的计算系统一样,RTDBS也受到了过量能耗的困扰。过多的能量消耗对系统的服务质量(包括服务时间,稳定性和可靠性等)产生了巨大的影响。在某些特定的运用环境中(典型如嵌入式环境),RTDBS通常是靠电池驱动的,系统补充能量的代价太高,甚至由于环境的限制而在相当长一段时间内无法补充能量,而在可见的将来电池的寿命限制问题都难以得到彻底解决,此时节省能耗从而延长系统的服务时间变得尤为重要。与传统数据库中的数据对象不同,在实时数据库中,数据 对象只在一段时间内是流行的(有

    5、效的),也即每一个数据对象都有一个有效期作为该数据当前值的生命周期,一旦超过了生命周期, 该数据就是非时序一致性的(也即无效)。因此,必须在数据对象的旧版本(值)变成无效之前用新值更新该数据对象,以使其总是能够反映外部实体的当前状态。由于RTDBS的计算资源通常是有限的(尤其在嵌入式环境下),此时如何合理设置更新事务的截止期和周期并对更新事务集进行调度,以在保证数据对象时序一致性的前提下尽量减少用于更新事务的处理器负载变得非常重要。在RTDBS中,因为用于锁表及检测数据库一致性的时间开销比执行事务本身的时间开销要大得多,事务通常以非抢占的方式执行,而已有的实时节能调度算法大都是基于可抢占任务集

    6、的。尽管也存在针对部分非抢占段任务集的节能调度策略,但是直接将它们应用于完全非抢占任务集时往往会计算出过高的减速因子(标准化的任务执行速度),因而并不能获得最佳的节能效果。为此, 针对完全非抢占实时任务集提出了一个新的减速因子计算方法ISA,通过精确分析来自高优先级任务的执行次数,求得了更低的减速因子,使得任务集在频率继承策略下通过使用新的减速因子能够显著降低系统能耗。同时注意到在发生任务阻塞时,不必要总是采用频率继承策略来保证任务的截止期,提出了选择性频率继承策略SFI以进一步降低系统能耗。此外,考虑到任务的实际执行时间通常要小于其最坏情况执行时间,提出了动态空闲时I华中科技大学博士学位论文

    7、间回收算法ISA-DR以获得额外的能耗节省。性能评估结果表明,提出的节能调度算法和相关策略相比于已有算法可以获得可观(平均为20%-30%)的能耗节省。目前针对单处理器系统静态优先级调度下更新事务截止期与周期计算问题的研究已经非常成熟,但是针对该问题在动态优先级调度下的研究还比较少见。已有算法要么求得的处理器负载过高,要么运行效率过于低下。基于此,提出了一个新的两阶段算法GEEDF。GEEDF算法的第一阶段具有线性执行时间,因而能被用来快速求得一个解。且证明了当分派顺序固定为最短时序优先时,由第一阶段求得的解具有最优(最小)负载。当第一阶段失败时,基于确切性可调度判定条件提出了GEEDF算法的

    8、第二阶段。由于 该阶段具有伪多项式执行时间,介绍了若干技术,通过减少需要检测的调度点数目和迭代步骤来降低进行可调度性测试时的计算代价,从而提高算法的执行效率。 实验结果表明,相较于现有算法,GEEDF算法能够快速得到处理器负载更低的可行解。以往针对RTDBS中数据对象时序一致性的研究都是基于单处理器系统来进行的,目前国际国内还未见针对该问题在多处理器环境下的相关研究。首次研究了多处理器环境下保证实时数据对象时序一致性的更新事务分派问题,证明了多处理环境下最小化处理器负载的更新事务分派问题是NP难的。鉴于问题的复杂性,首先只考虑问题的可调度性方面,提出了一个多项式时间分派算法TCP,并从理 论上

    9、证 明了TCP算法具有3?1m的资源放大界值。随后统筹考虑事务分派问题的可调度性与最小化处理器负载两个方面,基于“ 一个在各个处理器之间平衡密度因子的事务分派方案趋向于得到更低的处理器负载”这一观察,提出了具有多项式时间复杂度的启发式分派算法DBF,并证明了DBF 算法也具有3?1m的资源放大界值。性能评估结果表明, DBF算法在可 调度性/ 处理器负载性能上要优于相关算法。关键词:实时数据库系统节能调度更新事务时序一致性负载最小化多处理器II华中科技大学博士学位论文AbstractReal-TimeDataBaseSystem(abbreviatedasRTDBS)isacombinatio

    10、nproductofdatabasetechnologyandreal-timesystem,itintegratestheoriesandtechniquesofbothreal-timesystemsanddatabasesystems.Inrecentyears,RTDBShasbeenwidelyusedindefenseandcivilianreal-timeinformationservicessuchaspoweranddatanetworkman-agement,radartracking,industrialprocesscontrolandsecuritiestransac

    11、tions,etc.,wheretheapplicationsneedtoaccessdataregularlyoraccess”temporary”data.Althoughtheap-plicationofRTDBShasachievedgreatsuccess,thesameasmanyothercomputingsystems,RTDBSalsoexperiencestheproblemofexcessiveenergyconsumption.ExcessiveenergyconsumptionhasahugeimpactonthesystemQualityofService(incl

    12、udingtheservicetime,thestabilityandreliability,etc.).Insomespecificenvironments(e.g.,theembeddedenvi-ronment),RTDBStypicallyreliesonbattery-powertowork,thecostofreplenishingsystemenergyistooexpensive.SometimestheRTDBSevencannotbereplenishedinquitealongtimeduetoenvironmentalconstraints.Moreover,inthe

    13、foreseeablefuture,thebatterylifelimitationsaredifficulttobecompletelyresolved.Atthispoint,savingenergyconsumptionandthusextendingtheservicetimeofRTDBSbecomesparticularlyimportant.Differentfromdatastoredintraditionaldatabases,areal-timedataobjectisonlyvalidinagiventimeperiod,whichisdefinedasitstempor

    14、alvalidityinterval.Inordertomaintaintemporalvalidity(a.k.a.temporalconsistency),eachreal-timedataobjectmustberefreshedbyasensorupdatetransactionbeforeitstemporalvalidityintervalexpires,orelsetheRT-DBScannotrespondtoenvironmentalchangesinatimelymanner.SincethecomputingresourcesinRTDBSareusuallylimite

    15、d(especiallyinembeddedenvironment),howtode-terminethesamplingperiodsanddeadlinesforsensorupdatetransactionssothattemporalconsistencycanbemaintainedwhiletheresultingprocessorworkloadisminimizedhasbe-comeoneimportantissueindesigningRTDBS.InRTDBS,atransactionusuallyexecutesinanon-preemptivemanner,dueto

    16、thatthetimecostoflockingtablesandcheckingtheconsistencyofthedatabaseismuchgreaterthanthatofexecutingthetransactionitself.However,mostofthepastworkonenergy-awareIII华中科技大学博士学位论文schedulingarebasedonpreemptivetaskset.Althoughtherealsoexistenergy-awarestudiesforpartiallynon-preemptivetaskset,directlyappl

    17、yingthemtoafullynon-preemptivetasksetmayleadtoslowdownfactors(normalizedtaskexecutionspeeds)higherthannecessary,andthuscannotgetthebestenergysavings.Inviewofthis,weproposeanewslowdowncalculationalgorithmnamelyISAforfullynon-preemptivetaskset.Byconductingamoreaccurateanalysisontheexecutiontimesofhigh

    18、erprioritytasks,ISAcanderivelowerslow-downfactors.Combiningwiththefrequencyinheritance(FI)policy,theslowdownfactorscomputedbyISAcanguaranteealltaskdeadlineswhileachievingconsiderableenergysav-ings.ObservingthatthereisnoneedtoalwaysusetheFIpolicytoguaranteetaskdeadlines,wefurtherproposeaselectivefreq

    19、uencyinheritance(SFI)policy,whichcanachievemoreenergysavings.Moreover,consideringthattasksmayexperiencedifferentexecutiontimeswhichareusuallylessthantheirworstcaseexecutiontimes,basedonISA,wedesignadynamicslackreclamationalgorithmnamelyISA-DR,whichcanobtainadditionalenergysavings.Theexperimentalresu

    20、ltsshowthattheproposedISAalgorithmalongwiththere-latedstrategiescanobtainconsiderablymore(20%-30%onaverage)energysavingsthanothersolutionswithcomparablequality.Theperiodanddeadlineassignmentproblemforperiodicsensorupdatetransactionshasbeenwellstudiedforfixed-prioritysystemsonuniprocessorsystems.Howe

    21、ver,thereiscomparativelylessworkaddressingthesameproblemfromtheperspectiveofdynamicpriorityscheduling.Existingalgorithmseitherobtainatoohighprocessorworkload,orhaveaverylowruntimeefficiency,henceitisanurgentneedtodesignamethodwhichisabletoquicklyobtainarelativelylowworkload.Thisthesisproposesanewtwo

    22、-phasealgorithmGEEDF.ThefirstphaseofGEEDFhasalineartimecomplexityandhencecanbeusetoderiveasolutionveryefficiently.Ithasbeenprovedthatthesolutionobtainedbythisphasehastheminimumworkloadwhentheassignmentorderisfixedtobeshortestvalidityfirst(SVF).Whenthefirstphasefails,thesecondphaseisproposedbasedonan

    23、exactfeasibilitytest.Sincethesecondphasehasapseudo-polynomialtimecomplexity,weintroduceseveraltechniquestoreducetheschedulingpointsanditerationstepswhenconductingfeasibilitytest,andthuscanreducethecomputationcostsignificantly,whichinturncanimprovetheefficiencyofthealgorithm.Theexperimentalresultsdem

    24、onstratethatGEEDFcanquicklyIV华中科技大学博士学位论文deriveasolutionwithCPUworkloadlowerthanthatofexistingsolutions.Inthepast,whiletherehasbeenmuchworkdevotedtothetemporalconsistencyschedulingproblem,almostallofthemfocusonuniprocessorsystems.Asfarasweknow,noneworkhasbeenconductedonthetemporalconsistencyscheduli

    25、ngproblemuponmultiprocessorplatforms.Wetakeafirststeptoaddresstheworkload-awaretemporalconsistencymaintenanceproblemonmultiprocessorplatforms.Weformallyprovethattheproblemofpartitioningtransactionsonmultiprocessorplatformswiththegoalofminimiz-ingprocessorworkloadisNP-hard.Inviewoftheintractabilityof

    26、theproblem,wefirstonlyconsiderthefeasibilityaspectoftheworkload-awaretransactionassignmentproblembyproposingapolynomial-timepartitioningalgorithm,TemporalConsistencyPartition(TCP),andformallyshowthattheresourceaugmentationboundofTCPis3?1m.Wethenaddresstheworkload-efficienttransaction-to-processorass

    27、ignmentproblemgloballybycharacterizingitasadensityfactorbalanceproblem.Basedontheobservationthat”amoredensityfactorbalancedpartitioningtendstoresultinalowerprocessorworkload”,weproposeapolynomialtimeheuristic,DensityfactorBalancingFit(DBF),andprovethattheresourceaugmentationboundofDBFisalso3?1m.Thee

    28、xperimentalresultsshowthatDBFhasbetterfeasibility/workloadperformancethanotherheuristicswithcomparablequality.Keywords:Real-timedatabasesystemEnergy-awareschedulingUpdatetransactionTemporalconsistencyWorkloadminimizationMultiprocessorV华中科技大学博士学位论文目录摘要.IAbstract.III1绪论1.1研究背景与意义.(1)1.2国内外研究现状.(5)1.3本

    29、文研究的主要内容.(11)1.4论文的组织结构.(12)2非抢占实时任务集节能调度算法2.1任务与能耗模型.(14)2.2ISA算法及SFI策略.(16)2.3动态空闲时间回收策略.(28)2.4实验与分析.(31)2.5本章小结.(36)3单处理器环境动态优先级下实时更新事务截止期与周期计算算法3.1问题模型与定义.(39)3.2GEEDF算法.(42)3.3 实验与分析.(57)3.4本章小结.(63)4多处理器环境下最小化处理器负载的实时更新事务分派策略4.1问题模型与定义.(67)4.2TCP分派算法.(69)4.3DBF分派算法.(73)4.4实验与分析.(78)4.5本章小结.(8

    30、2)VI华中科技大学博士学位论文5总结与展望5.1主要工作总结.(83)5.2研究展望.(85)致谢.(86)参考文献.(88)附录1攻读学位期间发表论文目录.(98)附录2攻读博士学位期间参加课题目录.(100)VII华中科技大学博士学位论文1绪论1.1研究背景与意义1.1.1实时数据库系统节省能耗的现实必要性实时数据库系统(Real-TimeDataBaseSystem:RTDBS ,简称RTDBS)是数据库技术和实时系统相结合的产物,它有机地集成了实时系统和数据库系统的功能特征。RTDBS按照事务截止期、关键性及事务访问数据的时效性(有效期)等特性分派实时事务的优先级,实时事务依照事务优

    31、先级竞争系统资源(包括CPU、内存及数据等)。近年来,RTDBS在协同作战指挥控制系统、空中交通管制、雷达跟踪、电力和数据网络管理、工业生产过程控制和证券交易等需要定时存取数据或对“ 暂时有效”数据进 行存取的这样 一类国防军事及民用实时信息服务领域中得到了广泛应用。国外(特别是美国、英国、瑞典等) 对于实时数据 库系统的研究进行了多年,取得了丰硕的成果,在理论研究和产品应用方面都有了长足的发展,目前仍十分活跃。主要解决了实时事务处理的有关问题,包括优先级分派策略、“ 识时”的调度算法与并发控制协议等,并出现了一些有代表性的系统,如 HiPAC、SpringSystem等。随着信息社会的发展,

    32、在诸如智能卡、PDA及一些移动通信设备等这样一类环境中要求实时数据库的能力,这就促使了嵌入式实时数据库的产生和发展。国外在嵌入式实时数据库领域的研究进行得十分火热,其中具有代表性的系统有甲骨文公司(Oralce)的BerkeleyDB 、McObject公司的eXtremeDB以及Infomix公司的Cloudscape 等。国内在嵌入式数据库方面也有了一定的研究,并且出现了一些商业化产品,代表性的系统有人大金仓的“ 小金灵”、北京大学的Ecobase等。尽管RTDBS在实际应用中取得了极大的成功,但是和许多其他的计算系统一样,随着系统负荷的不断增加及系统处理速度的不断提升,RTDBS也受到了

    33、过量的能耗的困扰,过多的能量消耗对系统的服务质量(包括系统服务时间,系统的稳定性和可靠性等)产生了巨大的影响。具体来说,过量的能耗导致下列问题:A.巨大能量开销导致系统在能耗方面的经济成本不堪重负。近年来,由于系统负荷的不断增加及处理速度越来越快,系统的能量开销越来越难以承受。Google的首席执行官在2002年指出,由于数据中心的能耗甚至可以与一个城市相比拟,对1华中科技大学博士学位论文Google来说,最重要的不是速度问题,而是能耗问题(Google公司 10万台服务器每年的 电力成本几乎超过5000万美元);B.过量的能耗所带来的系统稳定性和可靠性问题。长期全速运行的系统会消耗大量的能量

    34、,如果不能很好地散热,系统运行过程中更容易出现一些临时性错误,使系统的可靠性受到影响。特别是一些无人干预的应用(如灾害预警及处理、星际探测等)对实时数据库系统可靠性要求更高,此时节省能耗进而提高系统的可靠性显得十分关键;C.缩短了系统的服务时间。大部分的实时数据库系统工作在嵌入式环境,此类系统通常是电池驱动的,系统补充能量的代价太高,甚至由于 环境的限制而在相当长一段时间内无法补充能量,此时节省能耗从而延长系统的服务时间变得尤为重要,因为在可见的将来电池的寿命限制问题都难以得到彻底解决。D.增加系统在散热上的压力。长期全速运行的系统会消耗大量的能量,此时如何有效散热成为一个重要的问题。所有这些

    35、构成了研究实时数据库系统节省能耗关键技术的现实必要性。另一方面,硬件技术的发展为研究节省RTDBS 能耗提供了可能性。随着VLSI电路设计工艺的发展,现在出现了许多能够采用动态电压调节(DynamicVoltageScaling,以下简称DVS)技术来工作在多个不同电压/频率的CPU (如IntelStrongARMSA1100,IntelXScale,TransmetaCrusoe等),不同的电压/ 频率对应于不同的计算速度。由于CPU能耗不是与其频率成线性关系,而是与 频率的平方甚至立方成线性关系,典型地:P=CeffV2ddf(式1.1)其中P为功耗,Ceff为有效开关电容,Vdd代表电

    36、路供给电压,f为时钟频率。因此,以较低速度完成一个事务的处理要比高速处理一个事务耗费的能量更少,当然,相应地这会延长事务的执行时间。而RTDBS主要的性能指标是 实时任务截止期的满足,只要能保证实时事务在截止期之前完成,适当降低CPU的处理速度可以有效节省系统能耗,减 轻对于系统散热的压力,提高系统的可靠性,从而有助于系统提供更长时间的稳定服务。因此研究 针对实时数据库系统的节能事务调度策略对于尽可能低降低RTDBS的能量开销,提高RTDBS的稳定性及可靠性,并推动RTDBS 的更广泛应用具有非常重要的意义。这跟当前建设节约型社会的要求也是相一致的。近年来,针对实时系统节能调度的相关研究进行的

    37、十分火热。实时系统领域水2华中科技大学博士学位论文平最高的国际会议RTSS和RTAS 从2005年到2011年几乎每年的Program 都有专门的 Session讨论实时系统中节省能耗技术的相关问题。为了节省实时系统的能耗,国内外的研究人员在这一领域提出了若干宝贵的理论、方法,从不同侧面一定程度地节省了实时系统的能耗。但是,作为一种特定的实时系统,RTDBS具有与实时系统不同的特点,由于实时数据库系统中不同事务共享数据库中的数据而形成相互依赖关系,使得RTDBS中节省系统能耗变得更为复杂。此外,在RTDBS中,因为用于锁表及检测数据库一致性的时间开销比执行事务本身的时间开销要大得多,事务通常是

    38、以非抢占方式执行的,而已有的实时节能调度算法大都基于可抢占任务集设计。尽管也存在针对部分非抢占段任务集的节能调度策略,但是直接将它们应用于完全非抢占任务集时往往会计算出过高的减速因子(标准化的任务执行速度),因而并不能获得最佳的节能效果。因此,迫切需要研究 针对RTDBS 中非抢占事务集的节能调度算法及相关策略。1.1.2降低实时数据库中更新事务处理器负载的研究意义在实时数据库中,数据对象模拟了现实世界中的外部实体,如传感器网络中的传感器数据,飞行控制系统中飞行器的位置,引擎控制系统中的温度、气压等,都属于实时数据对象的范畴。与传统数据库中的数据对象不同,在 实时数据库中,数据对象只在一段时间

    39、内是流行的13(有效的),也即每一个数据对象都有一个有效期作为该数据当前值的生命周期,一旦超过了生命周期,该数据就是非时序一致的(也称外部一致)。保证数据对象的时序一致性对于保证RTDBS中事务的正确性是至关重要的。这是因为在RTDBS中,事务的正确性不仅依赖于计算的逻辑结果,而且依赖于逻辑结果产生的时间,即事务都有明确的截至期,且必须在截止期前完成。另外,事务所读取的数据对象的实效性也将对事务执行带来的价值(某种程度上体现了事务的正确性)产生直接影响。数据对象的实效性也称为数据的新鲜度(datafreshness),它体现了事务访问的数据对象与其对应的外部世界真实物理状态之间的一致性程度。事

    40、务的执行只有通过读取充分反映外界信息的实时数据才有价值。因此,为了使得事务总是能够读取到充分反映外界信息的实时数据以保证其正确性,必须在数据对象的旧版本(值)变成无效之前用新值更新该数据对象,以使其总是能够反映外部实体的当前状态。为了保证数据对象的时序一致性,在RTDBS中,对每一个数据对象,均有一个3华中科技大学博士学位论文专门的传感器更新事务负责不断地(通常是周期性地)采样并更新它。近年来,如何在保证数据对象时序一致性的前提下尽量减少用于更新事务的处理器负载成为了实时数据库领域的研究热点。这是因为:(1) 首先,减少用于更新事务的处理器负载能够减少系统能耗。这是因为不适当和不必要的传感器更

    41、新事务的执行可能会使得传感器电池能量迅速耗尽;(2)其次,给定相同的处理器负载(或者说处理器计算能力),减少用于更新事务的负载能够允许更多的更新事务得以执行;(3)再次,能够留给实时数据库系统中其他事务(如用户事务和由于更新事务触发的事务)更多的CPU时间。此外,在资源受限系统 (比如车载控制系统)中,计算资源通常是有限且宝贵的。因而在这样一类系统中,如何为在保证数据对象时序一致性的前提下尽量降低更新事务的处理器负载变得尤为重要。目前国际上针对单处理器环境静态优先级调度下减少更新事务处理器负载的研究已经非常成熟,但是针对该问题在动态优先级调度下的研究还比较少见。已有算法要么求得的处理器负载过高

    42、,要么运行效率过于低下,因而迫切需要一个能 够快速求得较低处理器负载的更新事务截止期与周期计算算法。微处理器自上世纪70年代诞生以来,其性能、功能和功耗表现一直按照摩尔定律在提高。近年来,鉴于功耗、工艺制程、散热等多方面的原因,在单核处理器架构下通过提高CPU 的时钟频率来提高计算机性能的方式已经难以满足呈爆炸式增长的计算需求。为了解决所存在的一系列问题,人们提出了多核(多处理器)技术的概念。多核处理器也称为片上多处理器(ChipMulti-Processor,CMP)或单芯片多处理器。自1996年美国斯坦福大学首次提出片上多处理器(CMP)的思想和首个多核 结构原型,到 2001年IBM推出

    43、第一个商用多核处理器POWER4,再到2005年Intel和AMD多核处理器的大规模应用,最后到现在多核成为市场主流,多核处理器经历了十几年的发展。得益于片上更高的通信带宽和更短的通信时延,多核处理器在并行性方面具有天然的优势。通过动态调节电压/频率、负载优化分布等技术,可以有效降低处理器功耗。研究表明利用大量处理器核提高并行性可以取得更好的性能功耗比。目前,在几大主要芯片厂商的产品线中,双核、四核甚至八核CPU已经占据了主要地位。Intel 公司更是宣称将在未来的 处理器上实现在单芯片上集成100到1000个核心。多核处理器的应用范围已覆盖了多媒体计算、嵌入式设备、个人计算机、商用服务器和高

    44、性能计算机等众多领域,多核技 术及其相关研究也迅速发展。4华中科技大学博士学位论文与许多其他的计算系统一样,在实时系统中,多核(多处理器)调度也得到了广泛的研究,近年来出现了大量关于多处理器实时任务调度的研究工作。与之形成对比的是,以往关于实时数据库系统保证数据对象时序一致性的研究都是基于单处理器系统来进行的,目前国际国内还未见针对该问题在多处理器环境下的相关研究。由于RTDBS通常工作在嵌入式环境下,鉴于目前多核处理器的发展趋势以及其在性能功耗比上的优越性,研究多核(多处理器)环境下保证实时数据对象时序一致性的相关问题是迫切且必要的。此外,与一般的多处理器实时任务调度不同,在对多处理器环境下的实时更新事务进行调度时,事务的截止期与周期是未知的,因而多处理器下保证时序一致性的更新事务调度问题相比于传统的多处理器实时任务调度问题更为复杂。研究这一问题对于丰富多处理器实时调度理论具有重要意义。1.2国内外研究现状在本节中,我 们简要回顾实时节能调度以及保证实时数据对象时序一致性的相关工作。1.2.1实时节能调度的相关工作作为一种有效的低功耗技术,在过去的几年里,DVS在实时领域得到了广泛研究(Real-TimeDynamicVoltageScaling,以下简称RT-DVS)。目前国内针对实时系统节省能耗技术的研究尚处于起步阶段,主要

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