fork-join任务图_forkjoinpool源码分析_java forkjoinpool(3)

实 Fork任务 、任务 。至关键任务 等任务分配至主处理机P。。再例和试验测试结果表 明，该算法具有很短 的调度长度 ，使用 的 依次调度任务 …，r／。处理机数较少 ，其加速 比和效率最高，在异构环境具有更强 的 在任务n ns ”，的调度过程 中，HTGSFJ算法总是将计实用性 。 算与通信总量越大 即计算与通信负担越重 的任务调度至执行速度和通信速度越快 的处理机 ；同时，将 当前考虑的任务1 新的贪心调度算法HTGS—FJ 尽可能调度至 已使用过 的处理机 ，并且尽可能选择快 的处理1．1 算法描述 机 ，条件是当前任务插入 目标处理机后至少不会延迟Join任务n：的启动时间stori n~ ，这种情形就称插入条件被满足；否不失去一般性，HTGSFJ算法作 以下的假定 。则，如果插入条件不满足 ，则将 Fork任务 和当前任务n一 同假定 1 设处理机集合为e - p。 ，…， ，且其 中各处理分配至一个新 的处理机 ，直至任务"被调度完毕 。算法的最机 的执行速度和对定长消息与主处理机 间的通信速度排序 的后，将任务 分配至主处理机P1，算法终止。顺序相同，不妨设P。

，…， 已按执行速度 的降序排序，其执注意由于HTGSFJ算法采用 了不同于CLASSFJ算法的行速度依次记为v 1 ≥v 2 ≥…≥ ，对单位通信量与主处理调度策略，因此各任务 的实际启动和完成时间将可能不 同于机间的通信速度依次为 1 ≥“ 2 ≥…≥“ 。定义 3中的各静态时间参数，为此 ，再给 出如下定义：HTGSFJ算法基于一些参数 。算法首先按w n 和c ，定义4 在HTGSFJ算法调度过程中，将各任务的实际之和的降序对任务"。至n进行排序 ，如下：w n。 +c ， ≥w n +启动 时间和完成 时间分别记为stact n 和ctact n ，它们在调c m，nD≥…≥w +c b 。 _度过程 中动态地确定 。定义 1对 Fork—Join任务图如上排序后，称任务n，，…，1．2 复杂性分析中的任务”为Fork—Join任务图的关键任务，其中S为满足下式HTGSFJ算法 中，采用归并排序等快速算法进行排序 。的下标值3+1 首先，任务n，n，…，按w n +c ， 1≤f≤ 的降序排序，寻找∑w n ≤w ， +c，且∑w n w ％。 +c nz 1关键任务 、计算相关参数并分配前 个任务，其总的时间复杂488 2010，31 3 计算机X-程与设计 ComputerEngineeringandDesignact n： ~stctact n~ ，并且有st_ _ ori n3，c_口c ≤cr-0 。

算法 1：HTGs_FJ w，c 可见，HTGSFJ算法不仅可能具有比CLASs-FJ算法更Begin按计算时间与通信时间的和的降序对任务 一，…，m进行快速排序 小的调度长度，而且具有只需明显少的处理机的潜在可能，结果仍记为 ，：，…，m； HTGSFJ算法将具有较高的加速比。确定关键任务 ；计算st_ori n, 和ctOri ni ； 2 实例分析将任务‰分配至主处理机P-；for i 1；f《 ；iH 将任务 分配至主处理机P； 本节通过 图 1的Fork—Join任务 图实例来阐明HTGS_FJ算， l；It] ctori n, ；ofr I s+l；f H 法的调度过程及其效率。insertion false； 第一步，按照计算时间w 和通信时In-]c n，之和的降序for ， 1；_， m； +对任务n至 进行排序，排序后得到图3所示的Fork-Join图。if 产 1 and f_0rf [，]斗 柚／ or 1and st_ ori [，]+ J／vo，+c ， ／“∽fst_act n, 锄 ]；ct_act n3 st_act n3+ w n, ／v∞ ；[，]疗[，]+ 。

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