Спасибо. Про моделирование я подумывал, но количество букв сделало бы текст неподъёмным. Возможно, будет продолжение и, не исключено, что с анализом моделей.
Тема планирования для SMP многократно более сложная, чем для систем с одним процессором. Статья не затрагивает SMP-планирование практически ни в каком виде. Дело в том, что вся теория RT-систем обычно подразумевает планирование CPU, но вполне применима к планированию доступа к сети и к дискам. А сетевые интерфейсы и диски уже не являются «одинаковыми с точки зрения планировщика» как ядра процессора. Тут как раз и выясняется что старая, хорошо изученная область остается востребованной и вполне применимой к реальности.
Более того, замечу, что существует огромный пласт задач и систем их решения, в которых узким местом является именно диски и сеть. В основном, речь про задачи связанные с обработкой больших объемов данных.
Есть ряд примеров, в которых применения hard-дедлайнов делает систему необоснованно дорогой и недоутилизированной. Например, если в системе есть задача, которая в среднем выполняется 10 мс, а в худшем случае 1 сек (что, кстати, вполне соответствует профилю времени записи на современных HDD). По логике hard-RT-систем мы должны планировать все исходя их худшего случая, что приведет к максимальной утилизации диска в 1%.
HDD в этом смысле не исключение, для CPU можно легко представить алгоритм, скажем, поиска мишени на изображении, с сильно различающимся среднем и худшем временами выполнения.
Да, действительно, в системах жесткого реального времени стандартом являются дисциплины планирования со статическими приоритетами. Однако, теория говорит что динамические дисциплины работают лучше. EDF позволяет выполнять все дедлайны при полной утилизации, а RM (Rate-Monotonic) гарантирует это только при утилизации не выше 69%.
Дело не в том используем ли мы статические или динамические приоритеты. Если у нас имеется hard-RT-система, то мы про нее все знаем и можем найти осуществимое расписание, при условии что оно существует. Если мы можем найти расписание со статическими приоритетами, то найдется и расписание с динамическими приоритетами, так как это более широкий класс расписаний.
В этом мифе речь про soft-RT-системы, в которых существует неопределенность (overrun и/или overload). Формулировка мифа, согласен, несколько преувеличена.
Более того, замечу, что существует огромный пласт задач и систем их решения, в которых узким местом является именно диски и сеть. В основном, речь про задачи связанные с обработкой больших объемов данных.
Есть ряд примеров, в которых применения hard-дедлайнов делает систему необоснованно дорогой и недоутилизированной. Например, если в системе есть задача, которая в среднем выполняется 10 мс, а в худшем случае 1 сек (что, кстати, вполне соответствует профилю времени записи на современных HDD). По логике hard-RT-систем мы должны планировать все исходя их худшего случая, что приведет к максимальной утилизации диска в 1%.
HDD в этом смысле не исключение, для CPU можно легко представить алгоритм, скажем, поиска мишени на изображении, с сильно различающимся среднем и худшем временами выполнения.
Дело не в том используем ли мы статические или динамические приоритеты. Если у нас имеется hard-RT-система, то мы про нее все знаем и можем найти осуществимое расписание, при условии что оно существует. Если мы можем найти расписание со статическими приоритетами, то найдется и расписание с динамическими приоритетами, так как это более широкий класс расписаний.
В этом мифе речь про soft-RT-системы, в которых существует неопределенность (overrun и/или overload). Формулировка мифа, согласен, несколько преувеличена.