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    2013-07-11 17:44:37
    利用银行家算法进行资源分配的报告,包括程序和其他的一套说明都在我这里可以找到匹配的。
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    动态分配算法演示程序(银行家算法)

    一、各模块基本算法流程

    1、整个银行家算法的思路。先对用户提出的请求进行合法性检查,再进行预分配,利用安全性检查算法进行安全性检查。
    2、算法用到的主要数据结构和C语言说明。
    (1)可利用资源向量avaliable[m][n],m为资源的类型。
    (2)最大需求矩阵maxx[m][n],n为进程的数量。
    (3)已分配矩阵allocation[m][n]
    (4)需求矩阵need[m][n]
    (5)申请各类资源数量request[m]
    (6)工作向量work[m]
    (7)、finish[n]表示系统是否有足够的资源分配给进程,0为否,非0为是
    3、银行家算法(主程序)
    (1)、系统初始化。输入进程数量,资源种类,各进程已分配、还需求各资源数量,各资源可用数量等。
    (2)、输入用户的请求i,即第i个进程请求资源。
    (3)、检查用户的请求是否小于还需求的数量,条件是request[j]<need[j]。如果条件不符则提示重新输入,即不允许索取大于需求量.
    (4)、检查用户的请求是否小于系统中的可利用资源数量,条件是request[j]<avaliable[j]。如果条件不符则申请失败,阻塞该进程,重新进行进程动态资源申请。
    (5)、进行资源的预分配,语句如下:
    Allocation[j]+=request[j]
    Need[p][j]-=request[j]
    Avaliable[j]-=request[j]
    3、安全性检查算法(safeCheck())
    (1)、设置两个临时变量。Finish[i]记录进程模拟执行的结束状态,初值为0,如果可以模拟执行结束,则可设为1,也可设为其它非零值以表示执行的先后次序。Work[j]记录模拟执行中资源的回收情况,初值为available[j]的值。
    (2)、在进程中查找符合以下条件的进程。条件1:finish[i]=0条件2:need[p][j]<work[j](3)、如果查找成功则进行资源的模拟回收,语句如下:
    for (j = 0;j<m;j++)
    work[j] += allocation[i][j];
    或查找到的顺序号
    (4)、如果查找不成功,则检查所有进程的Ffinish[i]=1,如果有一个为0,则系统不为0,返回不成功

    二、流程图
    在这里插入图片描述
    三、代码
    3、代码
    (1)、初始化inint()
    #include “stdafx.h”
    #include<stdio.h>
    #include<stdlib.h>
    #include
    using namespace std;
    int n;//进程的个数
    int m, *available, *state, *work, *request, *finish, *safe, *order, *count1;//系统的资源数
    int **maxx, **allocation, **need;//最大需求矩阵,分配矩阵,需求矩阵
    void inint() //初始化函数
    {
    int i, j, k;
    cout << “请输入此算法涉及到的资源种类:” << ‘\n’;
    cin >> m;
    cout << “请输入进程的数目:” << ‘\n’;
    cin >> n;
    available = (int *)malloc(sizeof(int)*m);
    work = (int *)malloc(sizeof(int)*m);
    state = (int *)malloc(sizeof(int)*n);
    finish = (int *)malloc(sizeof(int)*n);
    for (i = 0;i<n;i++)
    finish[i] = 0;
    safe = (int *)malloc(sizeof(int)*n);
    for (i = 0;i<n;i++)
    safe[i] = 0;
    order = (int *)malloc(sizeof(int)*n);
    request = (int *)malloc(sizeof(int)*m);
    for (i = 0;i<n;i++)
    state[i] = 0;
    count1 = (int *)malloc(sizeof(int)*n);
    cout << “请输入资源的总数目(依次输入):” << ‘\n’;
    for (i = 0;i<m;i++)
    cin >> count1[i];
    cout << “请输入资源的数目(依次输入):” << ‘\n’;
    for (i = 0;i<m;i++)
    cin >> available[i];

     maxx = (int**)malloc(sizeof(int*)*n);
     for (i = 0;i<n;i++)
      *(maxx + i) = (int *)malloc(sizeof(int)*m);
     need = (int**)malloc(sizeof(int*)*n);
     for (i = 0;i<n;i++)
      *(need + i) = (int *)malloc(sizeof(int)*m);
     allocation = (int**)malloc(sizeof(int*)*n);
     for (i = 0;i<n;i++)
      *(allocation + i) = (int *)malloc(sizeof(int)*m);
     cout << "请输入最大需求矩阵:" << '\n';
     for (i = 0;i<n;i++)
      for (j = 0;j<m;j++)
       cin >> maxx[i][j];
     cout << "请输入需求矩阵:" << '\n';
     for (i = 0;i<n;i++)
      for (j = 0;j<m;j++)
       cin >> need[i][j];
     for (i = 0;i<n;i++)
      for (j = 0;j<m;j++)
       allocation[i][j]=maxx[i][j]-need[i][j];
     }
    

    void display() //输出状态函数
    {
    int i, j;
    cout << “当前资源向量:” << ‘\n’;
    for (i = 0;i<m;i++)
    {
    cout << available[i] << ’ ';
    }
    cout << ‘\n’;
    cout<<“";
    cout << ‘\n’;
    cout << “最大需求矩阵:” << ‘\n’;
    for (i = 0;i<n;i++)
    {
    for (j = 0;j<m;j++)
    cout << maxx[i][j] << ’ ';
    cout << ‘\n’;
    }
    cout << ‘\n’;
    cout<<"
    ”;
    cout << ‘\n’;
    cout << “当前分配矩阵:” << ‘\n’;
    for (i = 0;i<n;i++)
    {
    for (j = 0;j<m;j++)
    cout << allocation[i][j] << ’ ';
    cout << ‘\n’;
    }
    cout << ‘\n’;
    cout<<“";
    cout << ‘\n’;
    cout << “当前需求矩阵:” << ‘\n’;
    for (i = 0;i<n;i++)
    {
    for (j = 0;j<m;j++)
    cout << need[i][j] << ’ ';
    cout << ‘\n’;
    }
    cout << ‘\n’;
    cout<<"
    ”;
    cout << ‘\n’;
    }
    void roolBack(int p) //回滚函数,恢复到原来状态
    {
    int j;
    for (j = 0;j<m;j++)
    {
    available[j] += request[j];
    allocation[p][j] -= request[j];
    need[p][j] += request[j];
    }
    }
    int checkSafe(int k) //安全检查函数,如果安全可形成一个安全序列
    {
    int i, j;
    int flag = 1;
    for (i = 0;i<m;i++)
    work[i] = available[i];
    for (i = 0;i<n;i++)
    {
    flag = 1;
    if (!finish[i])
    {
    for (j = 0;j<m;j++)
    {
    if (need[i][j]>work[j])
    flag = 0;
    }
    if (flag)
    {
    for (j = 0;j<m;j++)
    work[j] += allocation[i][j];
    finish[i] = 1;
    safe[k++] = i;
    i = -1;
    }
    }
    }
    for (i = 0;i<n;i++)
    {
    if (!finish[i])
    return 0;
    }
    return 1;
    }
    int request1(int p) //检查请求向量是否符合要求,小于需求需求向量,//并小于资源向量
    {
    int flag = 1;
    int j;
    for (j = 0;j<m;j++)
    {
    if (request[j]>need[p][j])
    {
    flag = 0;
    }
    }
    for (j = 0;j<m;j++)
    {
    if (request[j]>avaliable [p][j])
    {
    flag = 0;
    }
    }
    return flag;
    }
    int banker() //银行家算法实现函数
    {
    int i, j, p;
    char ch;
    cout << “初始化安全性检查:” << ‘\n’;
    int k = 0;
    for (i = 0;i<n;i++)
    finish[i] = 0;
    if (checkSafe(k))
    {
    cout << “处于安全状态.安全序列为:”;
    for (i = 0;i<n;i++)
    cout << safe[i] << ’ ';
    cout << ‘\n’;
    }
    else
    {
    cout << “初始资源出错,退出程序.” << ‘\n’;
    return 0;
    }
    display();
    do {
    for (i = 0;i<n;i++)
    safe[i] = 0;
    for (i = 0;i<n;i++)
    finish[i] = 0;
    cout << “请输入当前请求进程号(例如:p0,输入0):” << ‘\n’;
    cin >> p;
    cout << “请输入当前请求向量(例如:请求(1,2,3),输入1,2,3):” << ‘\n’;
    for (i = 0;i<m;i++)
    cin >> request[i];
    if (request1§)
    {
    for (j = 0;j<m;j++)
    {
    available[j] -= request[j];
    allocation[p][j] += request[j];
    need[p][j] -= request[j];
    }
    k = 0;
    if (checkSafe(k))
    {
    cout << “处于安全状态.安全序列为:”;
    for (i = 0;i<n;i++)
    cout << safe[i] << ’ ';
    cout << ‘\n’;
    }
    else
    {
    roolBack§;
    cout << “不安全,请重新输入请求向量.” << ‘\n’;
    }
    }
    else
    {
    cout << “当前请求向量不符合要求,请重新输入.” << ‘\n’;
    }
    display();
    cout << “是否继续分配?(y or n)”;
    cin >> ch;
    } while (ch == ‘y’ || ch == ‘Y’);
    return 0;
    }
    int main()
    {
    cout << “银行家算法” << ‘\n’;
    inint();
    display();
    banker();
    return 0;
    }

    展开全文
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  • 资源分配算法

    2013-06-16 15:01:47
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  • 这是动态存储分配算法的实验报告, 包含有界面和源码。
  • 一设计任务 完成存储器动态分区分配算法的模拟实现 二设计思想 在对数据结构有一定掌握程度的情况下设计合理的数据结构来描述存储空间实现分区存储管理的内存分配功能应该选择最合适的适应算法首次适应算法最佳适应...
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    转自:http://zhangxiong0301.iteye.com/blog/2192641

    从spark1.2开始,可以根据application的负载动态地增加和减少分配给application的资源。也就是说,你的application在不需要资源的时候会把资源退还给集群,而在需要的时候重新申请获得资源。这在spark集群上有多个application时候很有用。当分配给某个application的资源处于空闲状态,这些资源会退还到集群的资源池从而被其他application使用。spark中的动态资源分配的粒度是executor,通过spark.dynamicAllocation.enabled=true即可开启。

    目前这个功能是关闭的,仅在yarn中有效。未来发行版本会在standalone和memos coarse-grained模式应用。虽然memos目前在fine-grained模式下有类似的动态资源共享,但是开启动态资源分配可以减少memos在粗粒度的调度延迟。

    配置
    所有配置都在spark.dynamicAllocation.*的命名空间下。为了使用动态资源分配特性,application必须设置spark.dynamicAllocation.enabled=true,以及通过spark.dynamicAllocation.minExecutors 和spark.dynamicAllocation.maxExecutors分别设置executor数量的上下界。
    另外,spark应用必须使用独立的shuffle service。这个shuffle service的目的是保存executor产生的文件并提供给后续任务使用,从而使得executor可以安全的移除。要启用独立的shuffle sevice,需要设置spark.shuffle.service.enabled=true。在yarn中,实现该shuffle service的类是 org.apache.spark.yarn.network.YarnShuffleService,该服务会运行在所有的nodemanager。具体启动shuffle service 的步骤如下:
    1.编译spark,同时指定YARN profile。
    2.找到spark--yarn-shuffle.jar。这是应该是shuffle sevice。如果在编译时候没有指定–tgz,则这个jar包在 $SPARK_HOME/network/yarn/target/scala-目录下;否则就在打包后的发行版的lib目录。
    3.拷贝上述jar包到yarn集群的所有nodemanager。
    4.在每个nodemanager的yarn-site.xml配置文件里: yarn.nodemanager.aux-services配置项添加spark_shuffle ;配置项yarn.nodemanager.aux-services.spark_shuffle.class添加org.apache.spark.network.yarn.YarnShuffleService。另外设置所有和spark.shuffle.service.* 相关的配置项。
    5.重启所有nodemanager。

    资源分配策略
    从上层看,spark应该在不需要的时候减少executor,在需要的时候动态增加executor。虽然没有确切的方式去预测即将被去掉的executor会马上被重新用到,或者即将被添加的executor马上会空闲,我们需要一些启发式算法来动态增减executor。
    请求策略
    开启动态分配策略后,application会在task因没有足够资源被挂起的时候去动态申请资源,这种情况意味着该application现有的executor无法满足所有task并行运行。spark一轮一轮的申请资源,当有task挂起或等待spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout时间的时候,会开始动态资源分配;之后会每隔spark.dynamicAllocation.sustainedSchedulerBacklogTimeout时间申请一次,直到申请到足够的资源。每次申请的资源量是指数增长的,即1,2,4,8等。
    之所以采用指数增长,出于两方面考虑。其一,开始申请的少是考虑到可能application会马上得到满足;其次要成倍增加,是为了防止application需要很多资源,儿该方式可以在很少次数的申请之后得到满足。

    删除executor策略
    很简单,当application的executor空闲时间超过spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout后,就会将其删除掉。

    华丽的移除executor
    在动态资源分配之前,当application完成或者executor运行出错次数超过限定值时,executor就会安全退出,此时executor的所有状态将不再需要。在动态资源分配情况下,当executor被移除时,application还在执行。如果application要访问被移除executor的状态,则需要重新计算其状态。因此,spark需要一种机制确保移除executor之前保存executor的状态。
    这个需求对shuffle是很重要的。在shuffle过程中,spark executor首先保存它的map结果文件到本地磁盘上,然后以server的身份供其他executor来获取文件。对于某些executor执行比其他executor慢很多的情况,动态资源分配会移除空闲的executor,当后续任务需要被移除executor的结果文件时,就要重新计算结果文件了。
    保存已移除executor的结果文件的方式就是使用独立的shuffle server。这个server是一个在所有nodemanager都会长期运行的进程。当开启独立shuffle server时,executor将会从该server直接读取文件而不是相互之间获取文件。这样executor产生的结果文件就会比executor具有更长的生命周期。
    另外,除了executor的shuffle文件,executor还会在磁盘或内存缓存数据。当executor被移除后,这些缓存的数据将不再可用。目前还没有解决方案。

    展开全文
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