一、概述
实时系统是这样的一种计算系统：当事件发生后，它必须在确定的时间范围内做出响应。在实时系统中，产生正确的结果不仅依赖于系统正确的逻辑动作，而且依赖于逻辑动作的时序。换句话说，当系统收到某个请求，会做出相应的动作以响应该请求，想要保证正确地响应该请求，一方面逻辑结果要正确，更重要的是需要在最后期限（deadline）内作出响应。如果系统未能在最后期限内进行响应，那么该系统就会产生错误或者缺陷。在多任务操作系统中（如Linux），实时调度器（realtime scheduler）负责协调实时任务对CPU的访问，以确保系统中的所有的实时任务在其deadline内完成。
如果对实时任务进行抽象，那么它需要三个元素：周期（period），运行时间（runtime）和最后期限（deadline）。Deadline调度器正是利用了这一点（指对实时任务完美的抽象），允许用户来指定该任务的具体需求，从而使系统能够做出最好的调度决策，即使在负载很高的系统中也能保证实时任务的调度。
二、Linux系统中的实时调度器
实时任务和非实时任务（或者普通任务）的区别是什么？实时任务有deadline，超过deadline，将不能产生正确的逻辑结果，非实时任务则没有这个限制。为了满足实时任务的调度需求，Linux提供了两种实时调度器：POSIX realtime scheduler（后文简称RT调度器）和deadline scheduler（后文简称DL调度器）。
RT调度器有两种调度策略：FIFO（first-in-first-out）和RR（round-robin）。无论FIFO还是RR，RT调度器都是根据任务的实时优先级（Linux进程描述符中的rt_priority成员）进行调度。最高优先级的任务将最先获得CPU资源。在实时理论中，这种调度器被归类为固定优先级调度器（fixed-priority scheduler，即每一个rt任务都固定分配一个优先级）。当实时优先级不同的时候，FIFO和RR没有什么不同，只有在两个任务具有相同优先级的时候，我们才可以看出FIFO和RR之间的区别。对于FIFO调度器，最先进入runnable状态的任务将首先获取CPU资源，并且一直占用该资源，直到该进程进入睡眠状态。而对于RR调度器，具有相同优先级的任务将以轮流执行的方式共享处理器资源。当某个RR任务开始运行后，如果该任务不会阻塞，那么它将一直运行，直到分配给该任务的时间片到期。当时间片用完，调度器将把该任务放在任务链表的末端（注意，只有相同优先级的任务才会放到一个链表中，不同优先级在不同的链表中），并从任务链表中选择下一个任务去执行。
和RT调度器不同，DL调度器是按照任务的deadline进行调度的（从名字也看的出来，哈哈）。当产生一个调度点的时候，DL调度器总是选择其Deadline距离当前时间点最近的那个任务并调度它执行。调度器总是根据任务的配置参数进行调度，对于RT调度器而言，用户需要配置任务的调度策略（FIFO或者RR）和那个固定的实时优先级。例如：
chrt -f 10 video_processing_tool
通过上面的命令，video_processing_tool任务会归于RT调度器管理，其实时优先级是10，调度策略是FIFO（-f参数）
对于DL调度器，用户需要设定三个参数：周期（period）、运行时间（runtime）和最后期限（deadline）。周期和该实时任务的工作模式相关。例如：对于一个视频处理任务，它的主要的工作是每秒钟处理60帧的视频数据，即每16毫秒需要处理每一帧视频，因此，该任务的周期就是16ms。
对于实时任务，一个周期内总是有固定的“工作”要做，例如在视频任务中，所谓的工作就是对一帧视频数据进行处理，Runtime是完成这些“工作”需要的CPU执行时间，即在一个周期中，需要CPU参与运算的时间值。在设定运行时间参数的时候我们不能太乐观，runtime在设定的时候必须考虑最坏情况下的执行时间（worst-case execution time ，WCET）。例如，在视频处理中，各个帧的情况可能不太一样（一方面帧间的相关性不同，另外，即便是针对一帧数据，其图像像素之间的相关性也不同），有些会耗时长一些，有些会短一些。如果处理时间最长的那帧视频需要5毫秒来处理，那么它的runtime设定就是五毫秒。
最后我们来说说Deadline参数。在一个实时任务的工作周期内，deadline定义了处理完成的结果必须被交付的最后期限。我们还是以上面的视频处理任务为例，在一个视频帧的处理周期中（16ms），如果该任务需要在该周期的前10毫秒内把处理过的视频帧传送给下一个模块，那么deadline参数就是10毫秒。为了达到这个要求，显然在该周期的前10ms就必须完成一帧数据的处理，即5ms的runtime必须位于该周期的前10ms时间范围内。
通过chrt命令我们可以设定deadline调度参数，例如：上面的视频任务可以这样设定：
chrt -d --sched-runtime 5000000 --sched-deadline 10000000 \
--sched-period 16666666 0 video_processing_tool
其中“-d”参数说明设定的调度策略是deadline，“--sched-runtime 5000000”是将运行时间参数设定为5ms，“--sched-deadline 10000000”是将deadline设定为10ms，“--sched-period 16666666”则是设定周期参数。命令行中的“0”是优先级占位符，DL调度器并不使用优先级参数。
通过上面的设定，我们可以确保每16ms的周期内，DL调度器会分配给该任务5ms的CPU运行时间，而且这个5ms的CPU时间会保证在10ms内的deadline之前配备给该任务，以便该任务完成处理并交付给下一个任务或者软件模块。
Deadline的参数看似复杂，其实简单，因为只要知道了task的行为，就可以推断出其调度参数并进行设定。也就是说deadline任务的调度参数只和自己相关，和系统无关。RT task则不然，它需要综合整个系统来看，把适合的rt priority配置给系统中的各个rt task，以确保整个系统能正常的运作（即在deadline之前，完成各个rt task的调度执行）。
由于deadline任务明确的告知了调度器自己对CPU资源的需求，因此，当一个新的deadline task被创建，进入系统的时候，DL调度器可以知道CPU是否可以承担这个新创建的DL task。如果系统比较空闲（DL任务不多），那么可以该task进入调度，如果系统DL任务已经很多，新加入的DL任务已经导致CPU利用率超过100％，那么DL调度器会将其拒之门外。一旦DL任务被接纳，那么DL调度器则可以确保该DL task可以按照其调度参数的要求正确的执行。
为了进一步讨论DL调度器的好处，我们有必要后退一步，看看实时调度的蓝图。因此，下一节我们将描述一些实时调度的理论知识。
三、实时调度概述
在调度理论中，怎么来评估实时调度器的性能呢？具体的方法就是创建一组实时任务（后文称之实时任务集）让调度器来调度执行，看看是否能够完美的调度任务集中的所有任务，即所有实时任务的时间要求（deadline）都可以得到满足。为了能够在确定的时间内响应请求，实时任务必须在确定的时间点内完成某些动作。为此，我们需要对实时任务进行抽象，总结出其任务模型来描述这些动作确定性的时序。
每个实时任务都有N个不断重复的“工作”（job）组成，如果一个rt task所进行的工作总是在固定的时间间隔内到来，那么我们成该任务是周期性的（Periodic）。例如一个音频处理程序每隔20ms就会对一帧音频数据进行压缩。任务也可以是零散到来的（sporadic），sporadic task类似periodic task，只不过对周期要求没有那么严格。对于sporadic task而言，它只定义了一个最小的时间间隔。假如这个最小时间间隔是20ms，那么job可能在距离上一次20ms后到来，也可能30ms到来，但是不会小于20ms。最后一种是非周期任务，没有任何固定的模式。
上一段总结了实时任务的工作模式，下面我们看看deadline的分类。一个实时任务的Deadline有三种：第一种是隐含性的deadline（implicit deadline），即并不明确的定义deadline，其值等于period参数。这一种实时任务对时间要求相对比较低，只要在该周期内分配了runtime的CPU资源即可。第二种是受限型deadline（constrained deadline），即deadline小于（或者等于）period参数，这种实时任务对时间的要求高一些，需要在周期结束之前的某个时间范围内分配CPU资源。最后一种是arbitrary deadline：即deadline和周期没有关系。
根据抽象出来的任务模式，实时研究人员已经开发出一种评估调度算法优劣的方法：首先给定一组任务（包括了各种各样前面描述的实时任务类型），让被测试的调度器去调度这一组任务，以此来评估该调度器的调度能力。结果表明，在单处理器系统中，采用Early Deadline First（EDF）算法的调度器被认为是最佳的。之所以说它是最好的，言外之意就是当该调度器无法完成某个任务集调度的时候，其他调度器也无能为力。当在单处理器系统上调度periodic 和sporadic任务，并且deadline总是小于或等于周期参数（也就是constrained deadline）的时候，基于deadline参数进行调度的调度器性能优异，表现最佳。实际上，对于那些deadline等于period参数（即implicit deadline）的periodic或者sporadic tasks，只要被调度的那组任务不使用超过100%的CPU时间，那么EDF调度器都可以正常的完成调度，满足每一个rt task的deadline要求。Linux DL调度器实现了EDF算法。
我们举一个实际的例子，假设系统中有三个周期性任务，参数如下（deadline等于period）：
| Task | Runtime（WCET） | Period |
| T1 | 1 | 4 |
| T2 | 2 | 6 |
| T3 | 3 | 8 |
这三个任务对 CPU时间的利用率还没有达到100％：CPU利用率 = 1/4 + 2/6 + 3/8 = 23/24
对于这样的一组实时任务，EDF调度器的调度行为如下图所示：
通过上图可知3个rt任务都很好的被调度，满足了各自的deadline需求。如果使用固定优先级的调度器（例如Linux内核中的FIFO）会怎样呢？其实不管如何调整各个rt task的优先级，都不能很好的满足每个任务的deadline要求，总会有一个任务的Job会在deadline之后完成，具体参考下面的图片：
基于deadline的调度算法最大的好处是：一旦知道了一个实时任务集中每个任务的调度参数，其实根本不需要分析其他任务，你也能知道该实时任务集是否能在deadline之前完成。在单处理器系统，基于deadline进行调度所产生的上下文切换次数往往会比较少。此外，在保证每个任务都满足其deadline需求的条件下，基于deadline的调度算法可以调度的任务数目比固定优先级的调度算法要多。当然，基于deadline参数进行调度的调度器（后面简称deadline调度器）也有一些缺点。
deadline调度器虽然可以保证每个RT任务在deadline之前完成，但是并不能保证每一个任务的最小响应时间。对于那些基于固定优先级的进行调度的调度器（后文简称priority调度器），高优先级的任务总是有最小的响应延迟时间。EDF调度算法的priority调度算法要复杂一些。priority调度算法的复杂度可以是O（1）（例如Linux中的RT调度器），相比之下，deadline调度器的复杂度是O（log（n））（例如Linux中的DL调度器）。不过priority调度器需要为每一个task选择一个最适合的优先级，这个最优优先级的计算过程可能是离线的，这个算法的复杂度是O(N!)。
如果系统出于某种原因发生过载，例如由于新任务添加或错误的估计了WCET，这时候，deadline调度有可能会有一个多米诺效应：当一个任务出现问题，影响的并非仅仅是该任务，这个问题会扩散到系统中的其他任务上去。我们考虑这样的场景，由于运行时间超过了其runtime参数指定的时间，调度器在deadline之后才完成job，并交付给其他任务，这个issue很影响系统中所有其他的任务，从而导致其他任务也可能会错过deadline，如红下面的区域所示：
而对于那些基于固定优先级的调度算法则相反，当一个任务出问题的时候，受影响的只是那个优先级最低的task。（顺便说一句：在linux中，DL调度器中实现了CBS，从而解决了多米诺效应，下一篇文档会详述。）
在单核系统中，调度器只需要考虑任务执行先后顺序的问题，在多核系统中，除了任务先后问题，调度器还需要考虑CPU分配问题。也就是说，在多核系统中，调度器还需要决定任务在那个CPU上运行。一般来说，调度器可以被划分为以下几类：
（1）全局类（Global）：即一个调度器就可以管理系统中的所有CPU，任务可以在CPU之间自由迁移。
（2）集群类（Clustered）：系统中的CPU被分成互不相交的几个cluster，调度器负责调度任务到cluster内的CPU上去。
（3）分区类（Partitioned ）：每个调度器只管自己的那个CPU，系统有多少个CPU就有多少个调度器实体。
（4）任意类（Arbitrary ）：每一个任务都可以运行在任何一个CPU集合上。
对于partitioned deadline调度器而言，多核系统中的调度其实就被严格分解成一个个的单核deadline调度过程。也就是说，partitioned deadline调度器的性能是最优的。不过，多核系统中的global、clustered和arbitrary deadline调度器并非最优。例如，在一个有M个处理器的系统中，如果有M个runtime等于period参数的实时任务需要调度，调度器很容易处理，每个CPU处理一个任务即可。我们可以进一步具体化，假设有四个“大活”，runtime和period都是1000ms，一个拥有四个处理器的系统可以分别执行这四个“大活”，在这样的场景下，CPU利用率是400％：
4 * 1000/1000 = 4
调度的结果如下图所示：
在这么重的负载下，调度器都能工作起来，每个“大活”的deadline都得到满足。当系统的负载比较轻的情况下，我们直觉就认为调度器也应该能hold住场面。下面我们构造一个轻负载：调度器要面对的是4个“小活”和一个“大活”，“小活”的runtime是1ms，周期是999ms，“大活”同上。在这种场景下，系统的CPU利用率是100.4％：
4 * (1/999) + 1000/1000 = 1.004
1.004是远远小于4的，因此，我们直观上感觉调度器是可以很好的调度这个“4小一大”的调度场景的。然而实时并非如此，单核上表现最优的EDF调度器，在多核系统中会出现问题（指Global EDF调度器）。具体原因是这样的：如果所有任务同时释放，4个小活（deadline比较早）将会被调度在4个CPU上，这时候，“大活”只能在“小活”运行完毕之后才开始执行，因此“大活”的deadline不能得到满足。如下图所示。这就是众所周知的Dhall效应（Dhall‘s effect）。
把若干个任务分配给若干个处理器执行其实是一个NP-hard问题（本质上是一个装箱问题），由于各种异常场景，很难说一个调度算法会优于任何其他的算法。有了这样的背景知识，我们就可以进一步解析Linux内核中的DL调度器的细节，看看它是如何避免潜在的问题，发挥其强大的调度能力的。欲知详情，且听下回分解。
