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  • 查看平均队列长度 最简单的方法是通过命令 iostat -x 1 以每隔一秒一次输出队列长度,如下图所示。 iostat 红框所示的 avgqu-sz 就是平均队列长度了,这里直接引用博文 ...

    之前在博文性能分析中科特尔法则(Little’s Law)与其衍生法则的应用有介绍过 Little’s law 和它的简单证明过程,但此文中并没有给出相应的应用实例。本文通过以 Little’s law 角度解读 iostat 命令输出的 avgqu-sz 指标。

    查看平均队列长度

    最简单的方法是通过命令 iostat -x 1 以每隔一秒一次输出队列长度,如下图所示。

    iostat

    红框所示的 avgqu-sz 就是平均队列长度了,这里直接引用博文 http://bean-li.github.io/dive-into-iostat/ 中给出的计算方法。

    我们换一种思路来考虑,即 diskstats 中 time_in_queue 的思路。当第一个 IO 完成的时候,队列中 250 个 IO,250 个 IO 都等了 4ms,即 time_in_queue + = (2504) ,当第二个 IO 完成的时候,time_in_queue += (2494),当所有 IO 都完成的时候,time_in_queue = 4*(250+249+248….+1), …

    根据 time_in_queue/1000,殊途同归地获得了平均队列长度。

    第一次读到这段解释时似懂非懂,后来想起来在证明 Little’s Law 的过程中曾使用面积的来替代队列中的总等待时间并除以观察时间得出平均队列长度。通过这个方法来理解 iostat 的计算队列长度会简单得多,而且有利于加深对 Little’s Law 的理解。

    借用 Little’s Law 的证明思路

    我们回顾下 Little’s law 的证明过程

    Little’s law

    Little’s law 中不太好理解的参数是队列中平均任务数,请参考上图中的绿色部分 A(T)。A(T)为 T 观察时间范围内,已经入队到队列中的所有任务等待时间的总和,也可以理解为绿色部分的面积。当由 n(t)导致的不规则绿色区域抹平成长方形时,设 T 为长方形的宽,队列中的平均任务数为高,则 A(T) = T * 队列中平均任务数。设 L(T) = A(T) / T,则 L(T)等同于平均等待任务数(也称为平均队列长度)。

    上面一段是博文”性能分析中科特尔法则(Little’s Law)与其衍生法则的应用”的片段。由于观察范围时间 T 可以由我们指定,那我们需要计算出绿色区域面积就可以得出平均队列长度。

    那问题变成了我们怎么能获取队列中的所有任务的等待时间呢?

    在 Linux 内核(以 4.4 版本为例)中有如下代码,它在每次关键 IO 事件时会被调用

    IO 事件时会被调用

    其中 time_in_queue 就等同于上面所说的”入队到队列中的所有任务等待时间的总和”。

    每当发生以下几个 IO 事件时会触发 IO 统计,也就是调用 part_round_stats_single()。

    1. 当有新的 IO 请求入队

    2. 当 IO 请求被已有请求合并(Front merge or Back merge)时

    3. 当完成某个 IO 请求时

    在博文 http://bean-li.github.io/dive-into-iostat/中有提到Merge时不会做IO统计函数,但是在kernel 4.4 中可以到由 blk_queue_bio()函数根据情况分别会调用 attempt_front_merge()或 attempt_back_merge()。

    每当发生关键 IO 事件;「发起请求,完成请求,请求被合并」 时查看当前有几条正在执行的读请求 IO 或写请求 IO,将此值乘以临近时间差就得出了系统当前处理 IO 时的总耗时。这与 Little’ Law 中通过面积来计算总耗时是一个道理,”绿色面积”中每当一个请求来的时候就上调一格,完成 IO 时就下调一格。在观察时间周期 T 内,以此方法来画出的绿色区域就是请求的总耗时时间。需要再次强调的关键概念是:

    1. 系统同时可以有多个读请求

    2. 系统同时可以有多个写请求

    3. 读请求与写请求可以同时发生

    内核函数 part_in_flight()中返回的 IO 数目也是读和写请求的总和。

    内核函数part_in_flight

    如何获取平均服务时间?

    Linux 的/proc/diskstat 中目前(4.4 版本)只提供了处理完成的 IO 请求数量与 IO 等待时间,并没有提供请求入队的 IO 请求数量。在”性能分析中科特尔法则(Little’s Law)与其衍生法则的应用”也提到过 Utilization law,是指当资源使用率不超过 100%时可认为抵达率与完成率是一致的,这也意味着当资源使用率未达到 100%时可以通过完成率替代抵达率以计算服务平均处理时间。iostat 中用的方法也是利用了这一点,但本质上是 Utilization law 在发挥作用。如果遇到资源使用率达到性能拐点处时就已经不是 job flow balance 状态了(出现排队)。以严谨起见,最好是能获取到真正的请求入队数量,这样可以套用 Little’s law 计算出真正的平均服务时间。目前想到的唯一方法是通过修改内核代码以获取入队请求次数。

    W = L / λ

    「补充:」

    当谈到 Disk IO 的服务时间时注意区分两种情况:

    1. IO 队列服务时间 = 磁盘忙于 IO 请求的时间 + IO 请求在队列中等待时间

    2. 磁盘 IO 服务时间 = 磁盘忙于 IO 请求的时间

    Little’s Law 给出的平均服务时间是指 IO 队列服务时间,他是包括了队列中的等待时间。那实践中以哪个指标为主呢?我觉得是根据应用场景不同而不同,

    1. 分析某个 workload characterization 时会侧重看 IO 队列服务时间

    2. 分析某个设备整体情况时会侧重看磁盘 IO 服务时间。基于 Flash 的存储设备出现严重的文件碎片化时此值会暴增。

    参考

    1. http://bean-li.github.io/dive-into-iostat/

    2. 性能分析中科特尔法则(Little’s Law)与其衍生法则的应用

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  • 硬盘平均队列长度(Average Busy Queue Length)怎么理解? 大家好! 请教一个问题,怎么理解硬盘平均队列长度(Average Busy Queue Length)?怎么判断队列过长? 1. Re: 硬盘平均队列长度(Average Busy...

    硬盘平均队列长度(Average Busy Queue Length)怎么理解?


    大家好!

    请教一个问题,怎么理解硬盘平均队列长度(Average Busy Queue Length)?怎么判断队列过长?


    1.Re: 硬盘平均队列长度(Average Busy Queue Length)怎么理解?
    阿超_SteveZhou

    Average Busy Queue Length 主要是用来判断一个时间段内的I/O是否呈现爆发性(i/o burst)下面这个图可以解释清楚:

     

    26-06-2012 3-29-53 PM.jpg

    图中有10个Poll points (小箭头),Average Busy Queue Length 以及 Average Queue Length 的计算分别如下:

     

    Average Queue Length = 6 + 0 + 0 + 4 + 4 + 4 + 0 + 0 + 0 + 0 ) / 10 = 1.8 (10个点都要算)

    Average Busy Queue Length = (6 + 4 + 4 + 4) / 4 = 4.5 (只算有I/O的点)

     

    可见,当 Average Queue Length 与 Average Busy Queue Length 的值相差较多时,表明i/o呈现出了爆发性,换句话说,有些时间点i/o很高,有些时间点没有i/o。在做性能分析的时候,比较这两个值,有助于判断i/o突发的时间段。

     

    队列长度一般是经验谈:

    (1)FC/SAS 15000 rpm的磁盘,queue length < 12 一般来说问题不大

    (2)SATA/NL-SAS 7200 rpm的磁盘,queue length < 6 一般来说问题不大

     

    但这不是绝对的,只是个参考值。

    Average Queue Depth = Average Queue Length

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  • RED队列

    2020-07-24 09:50:15
    RED(Random Early Detection)算法旨在将队列的平均长度保持在较低的值,同时,允许一定量的突发报文...RED使用一个带有EWMA(Exponential Weighted Moving Average)的LPF(Low-Pass Filter)低通滤波器来计算平均队列

    RED(Random Early Detection)算法旨在将队列的平均长度保持在较低的值,同时,允许一定量的突发报文。在发生拥塞期间,RED以一定的概率通知(丢包或者ECN机制)某个连接减低窗口值,此概率大致上与该连接占用的带宽份额成比例。RED设计用来与传输层协议如TCP等一起使用。另外,RED还可避免过多的连接同时减低窗口的现象发生。

    RED使用一个带有EWMA(Exponential Weighted Moving Average)的LPF(Low-Pass Filter)低通滤波器来计算平均队列长度。平均队列长度avg与最小和最大两个阈值(minth和maxth)相比较,当平均队列长度小于minth时,不对报文进行标记处理(ECN或者丢弃);当平均队列长度大于maxth时,每个接收到的报文都进行标记处理,如果报文最终被丢弃,或者所有的发送端都能够对检测到的拥塞标记进行适当处理(降低发送速率),那么平均队列长度将不会超过maxth过多。

    当平均队列长度位于minth和maxth阈值之间时,每个到达的报文按照一定的概率(pa)被标记,pa根据平均队列长度推倒而来。并且,某个特定连接中的报文被标记的概率大致与此连接占用的带宽成比例。以下是一个简单的RED算法框架:

    for each packet arrival
        calculate the average queue size _avg_
        if minth <= avg > maxth
    	    calculate probability _pa_
            with probability _pa_ :
                mark the arriving packets
        else if maxth <= avg
            mark the arriving packets
    

    RED由两个独立的算法组成,a)计算平均队列长度,决定了可接收的报文突发量;b)计算报文的标记概率,决定标记报文的频率,给出当前的拥塞级别。总的目标是公平的标记报文,避免同步丢失(global synchronization)的发生,并且,标记足够的报文以控制平均队列长度。

    RED计算平均队列长度时,考虑了队列的空闲时长,假设在空闲阶段可传输m数量的小报文,在空闲结束之后,RED假定在此段时间内空队列接收了m个报文,以此计算平均队列长度。

    当平均队列长度avg位于minth和maxth之间时,报文标记概率pb的取值位于线性空间:[0, maxp],其中maxp为设定的最大标记概率:

    p b ← m a x p ( a v g − m i n t h ) ( m a x t h − m i n t h ) p_{b} \leftarrow \frac{max_{p}\left ( avg-min_{th} \right )}{\left ( max_{th}-min_{th} \right )} pb(maxthminth)maxp(avgminth)

    最终的报文标记概率pa,由以上计算的概率pb,和自上一次标记报文到当下处理的报文数量count,两个变量计算而得:

    p a ← p b ( 1 − c o u n t ∗ p b ) p_{a} \leftarrow \frac{p_{b}}{\left ( 1-count*p_{b} \right )} pa(1countpb)pb

    这样pa将随着平均队列长度的增加,以及报文数量的增加,而增长,RED可及时的对报文进行标记。

    另外,除了以报文为单位,RED还可以字节为单位计算队列的长度,这种情况下,平均队列长度可以更准确的反应时延情况。对RED算法需要修改以保证报文的标记概率与以字节为单位的报文大小成比例,使用如下公式修正pb概率:

    p b ← p b ∗ P a c k e t S i z e M a x i m u m P a c k e t S i z e p_{b} \leftarrow p_{b}*\frac{PacketSize}{MaximumPacketSize} pbpbMaximumPacketSizePacketSize

    完整的RED算法如下:

    Initialization:
        avg <- 0
        count <- -1
    for each packet arrival
        calculate new avg. queue size _avg_ :
            if the queue is nonempt
    		    avg <- (1 - Wq)avg + Wq * q 
            else
                m <- f(time - q_time)
                avg <- (1 - Wq)**m * avg
        if minth <= avg < maxth
            increment count
            calculate probability _pa_ :
                pb <- maxp(avg - minth)/(maxth - minth)
                pa <- pb/(1 - count * pb)
            with probability _pa_ :
                marking the arriving packet
                count <- 0
        else if maxth <= avg
            marking the arriving packet
            count <- 0
    when queue becomes empty
        q_time <- time
    

    参数说明:

    Saved Variables:
    **avg**    : 平均队列长度 average queue size
    **q_time** : 队列空闲开始时间戳 start of the queue idle time
    **count**  : 自上次报文标记后,处理的报文数量 packets since last marked pkt.
    
    Fixed parameters:
    **Wq**     : 队列权重 queue weight
    **minth**  : 队列最小长度阈值 minimum threshold for queue
    **maxth**  : 队列最大长度阈值 maximum threshold for queue
    **maxp**   : pb的最大值 maximum value for pb
    
    Other:
    **pa**    : 当前报文标记概率 current pkt-marking probability
    **q**     : 当前队列大小 current queue size
    **time**  : 当前时间 current time
    **f(t)**  : a linear function of the time
    

    1 平均队列长度

    由于RED使用LPF计算平均队列长度avg,突发报文引起的队列短期增长,以及暂时的拥塞,都不会引起平均队列长度的剧烈变化。LPF使用如下的EWMA(Exponential Weighted Moving Average)公式实现:

    E W M A ( t ) = a Y ( t ) + ( 1 − a ) E W M A ( t − 1 ) , t = 1 , 2 , . . . . . , n ; EWMA(t) = aY(t) + (1-a)EWMA(t-1),t = 1,2,.....,n; EWMA(t)=aY(t)+(1a)EWMA(t1)t=1,2,.....,n

    其中,EWMA(t) 表示t时刻的估计值;Y(t) 表示t时刻的测量值;n 表示所观察的总的时间;a(0 < a <1)表示历史测量值权重系数。之所以称之为指数加权,是因为加权系数a是以指数式递减的,即各指数随着时间而指数式递减。用n表示加权系数为a = 2/(n+1)。转化为RED使用的形式如下:

    a v g ← ( 1 − w q ) a v g + w q q avg \leftarrow \left ( 1-w_{q} \right )avg+w_{q}q avg(1wq)avg+wqq

    其中,权重值wq决定了LPF的加权系数,如果wq过大,将不能过滤短时的拥塞情况,如果wq过小,将不能及时反映平均队列长度的变化,无法检测即将到来的拥塞状况。

    1.1 权重wq上限

    假设队列初始为空,并且平均队列长度为零,当接收到L个报文之后,队列长度由零增长到L,平均队列长度avgL计算如下:

    a v g L = ∑ i = 1 L i w q ( 1 − w q ) L − i = w q ( 1 − w q ) L ∑ i = 1 L i ( 1 1 − w q ) i avgL=\sum_{i=1}^{L}iw_{q}\left ( 1- w_{q}\right )^{L-i} = w_{q}\left ( 1- w_{q}\right )^{L}\sum_{i=1}^{L}i\left ( \frac{1}{1-w_{q}} \right )^{i} avgL=i=1Liwq(1wq)Li=wq(1wq)Li=1Li(1wq1)i

    依据以下等式,

    ∑ i = 1 L i x i = x + ( L x − L − 1 ) x L + 1 ( 1 − x ) 2 \sum_{i=1}^{L}ix^{i}=\frac{x+\left ( Lx-L-1 \right )x^{L+1}}{\left ( 1-x \right )^{2}} i=1Lixi=(1x)2x+(LxL1)xL+1
    求解avgL:

    a v g L = L + 1 + ( 1 − w q ) L + 1 − 1 w q avgL=L+1+\frac{\left ( 1-w_{q} \right )^{L+1}-1}{w_{q}} avgL=L+1+wq(1wq)L+11
    假设给定一个最小的队列长度minth,并且允许L数量的突发报文,如果要达到avg<minth(不标记报文),wq需要满足以下要求:

    L + 1 + ( 1 − w q ) L + 1 − 1 w q < m i n t h L+1+\frac{\left ( 1-w_{q} \right )^{L+1}-1}{w_{q}} < min_{th} L+1+wq(1wq)L+11<minth

    例如,minth等于5,L=50,wq的值需要小于等于0.0042。

    1.2 权重wq下限

    假设队列由空变为1个报文长度,之后,如果报文的到达和离开保持相同的速率,那么队列始终维持1个报文长度。更进一步假设初始时,平均队列长度avg为零,在这种情况下,avg要增长到0.63=1-1/e,需要接收到-1/ln(1-wq)数量的报文。对于wq=0.001的情况,这需要1000个报文;对于wq=0.002,需要500个报文;对于wq=0.003,需要333个报文。

    wq值太小,将导致平均队列长度avg对于实际队列长度的变化,反应过慢,典型的使用wq=0.002的值。

    1.2 minth和maxth的设置

    minth和maxth的设置取决于期望的平均队列长度avg。如果网络中以突发流量为主,minth应设置较大值,以保证带宽的有效利用,容许突发流量。maxth的值取决于可接受的最大平均时延。

    RED建议maxth-minth的差值应大于一个RTT周期内平均队列长度的增加值。一般设置maxth大于minth的2倍值。

    2 报文标记概率

    最初的标记概率pb由平均报文长度组成的线性方程计算而来,如下:

    p b ← m a x p ( a v g − m i n t h ) ( m a x t h − m i n t h ) p_{b} \leftarrow \frac{max_{p}\left ( avg-min_{th} \right )}{\left ( max_{th}-min_{th} \right )} pb(maxthminth)maxp(avgminth)

    如果直接使用pb做为最终的标记概率,在平均队列长度不变的情况下,在两个被标记的报文之间,每个接收到的报文的标记概率都为pb,假设此时间间隔为X,那么第n个报文被标记的概率为:
    P r o b [ X = n ] = ( 1 − p b ) n − 1 p b Prob\left [ X=n \right ]=\left ( 1-p_{b} \right )^{n-1}p_{b} Prob[X=n]=(1pb)n1pb
    可见,X为一个几何随机变量,其期望值为E[X]=1/pb。

    对于不变的平均队列长度,目标是要以平均的间隔标记报文,如果标记的报文聚集,或者相隔太大都不是理想的情况,将引起多个连接同时降低窗口的发生。故不能直接使用概率pb。

    因此,根据要求,X应为一个均匀分布(矩形分布)的随机变量:{1,2,…,1/pb}。那么,每个到来的报文的标记概率应为:pb/(1-count*pb)可满足均匀分布的要求:

    P r o b [ X = n ] = p b 1 − ( n − 1 ) p b ∏ i = 0 n − 2 ( 1 − p b 1 − i p b ) Prob\left [ X=n \right ]=\frac{p_{b}}{1-\left ( n-1 \right )p_{b}}\prod_{i=0}^{n-2}\left ( 1-\frac{p_{b}}{1-ip_{b}} \right ) Prob[X=n]=1(n1)pbpbi=0n2(11ipbpb)
    在1<= n <= 1/qb时:
    P r o b [ X = n ] = p b Prob\left [ X=n \right ]= p_{b} Prob[X=n]=pb
    当n>1/pb时,
    P r o b [ X = n ] = 0 Prob\left [ X=n \right ]=0 Prob[X=n]=0

    此时期望值E[X]=1/(2pb)+1/2。

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  • RED队列算法 - 实现

    千次阅读 2020-07-25 20:37:13
    RED算法的大部分工作都可以与报文的转发处理并行进行,两个主要算法包括平均队列长度avg和报文标记概率pb计算,也可以按照低优先级任务执行,因此,RED完全可使用在高速网络中。 如果RED标记报文的方式不是丢弃报文...

    RED算法的大部分工作都可以与报文的转发处理并行进行,两个主要算法包括平均队列长度avg和报文标记概率pb计算,也可以按照低优先级任务执行,因此,RED完全可使用在高速网络中。

    如果RED标记报文的方式不是丢弃报文,而是设置报文头部中的拥塞标志位(ECN方式),后者将影响报文的转发。但是,因为RED的随机算法被设计用来标记尽量少的报文,从而对转发的影响并不大。

    对于每个接收到的报文,RED计算平均队列长度avg,如下实现:

    a v g ← ( 1 − w q ) a v g + w q q = a v g + w q ( q − a v g ) avg \leftarrow \left ( 1-w_{q} \right )avg+w_{q}q = avg + w_{q}\left ( q-avg \right ) avg(1wq)avg+wqq=avg+wq(qavg)

    只要wq选择为一个2的负值幂,以上计算可通过移位和两个相加操作实现。

    由于RED在报文到达时计算平均队列长度avg,而不是依据固定的时间间隔进行计算。当一个报文到达时,如果队列为空,RED计算一个m值,其等于在空闲阶段(队列为空)可发送的报文数量。RED假设m个报文到达一个空队列(以上公式中的q为零),以此计算平均队列长度avg,如下m值的估算:

    m ← ( t i m e − q _ t i m e ) s m\leftarrow \frac{\left ( time-q\_time \right )}{s} ms(timeq_time)

    由以上avg公式,推导出空闲之后,平均队列长度avg计算如下:

    a v g ← ( 1 − w q ) m a v g avg\leftarrow \left ( 1-w_{q} \right )^{m}avg avg(1wq)mavg

    其中,q_time表示队列空间的开始时间,s表示一个小报文的典型传输时长。

    当一个报文到达时,如果平均队列长度avg超过了最大阈值maxth,到达的报文都将被标记,此时不需要重新计算报文的标记概率。当报文到达时,如果平均队列长度avg位于最小阈值minth和最大阈值maxth之间时,初始的报文标记概率pb计算如下:

    p b ← C 1 a v g − C 2 p_{b}\leftarrow C_{1}avg - C_{2} pbC1avgC2

    其中C1的值如下:

    C 1 = m a x p m a x t h − m i n t h C_{1}=\frac{max_{p}}{max_{th}-min_{th}} C1=maxthminthmaxp

    C2的值如下:

    C 2 = m a x p m i n t h m a x t h − m i n t h C_{2}=\frac{max_{p}min_{th}}{max_{th}-min_{th}} C2=maxthminthmaxpminth

    参数maxp,maxth和minth都是提前设置的固定值,其中maxth和minth的值根据预期的平均队列长度来确定。maxp值的选择,倾向于能够让计算而得的C1为2的幂值,这样在计算pb时,可通过移位和加法来实现。

    当minth<=avg<=maxth时,在报文到达时,计算一个伪随机值R=RANDOM[0,1],其中R在[0,1]之间成均匀分布。如果满足以下条件,将到达的报文进行标记:

    R < p b 1 − c o u n t ∗ p b R< \frac{p_{b}}{1-count*p_{b}} R<1countpbpb

    如果pb的值为2的负值幂,以上的公式将容易计算。

    随机数的实现,可不在每个报文达到时进行,即仅在报文被标记的情况出现之后,更换随机数。当平均队列长度恒定时,在两个被标记的报文之间,接收到的报文数量成均匀分布:{1,2,…,1/pb},这样,在某个报文被标记之后,RED可简单的选择一个R值,如果n>=R/pb,标记第n个报文。但是,由于平均队列长度avg是不断变化的(pb随之改变),所以在每次pb变化之后,需要重新计算R/pb的值。以下为RED算法的伪代码:

    Initialization:
        avg <- 0
        count <- -1
    for each packet arrival:
        calculate the new average queue size _avg_:
            if the queue is nonempty
                avg <- avg + wq(q - avg)
            else using a table lookup:
                avg <- (1 - wq) ** ((time-q_time)/s) * avg 
        if minth <= avg < maxth
            increment _count_
            pb <- C1*avg - C2
        if count > 0 and count >= Aprox[R/pb]
            mark the arriving packet
            count <= 0
        if count = 0 (choosing random number)
            R <- Random[0, 1]
        else if maxth <= avg
            mark the arriving packet
            count <- -1
        else
            count <- -1
    when queue becomes empty
        q_time <- time
    
    New variables:
        R: a random number
    New fixed parameters:
        s: typical transmission time
    
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  • Adaptive-RED队列

    2020-07-28 22:15:25
    RED通过平均队列长度的增长,增加报文的随机丢弃(或标记)概率,来实现主动队列管理(AQM)。当平均队列长度avg由设置的最小阈值(minth)向最大阈值(maxth)增长时,报文的丢弃概率由零增长到最大概率值maxp。RED...
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  • 探秘I/O队列对磁盘性能的影响

    万次阅读 2015-01-27 16:52:55
    探秘I/O队列对磁盘性能的影响 由 Zhang,Jiawen 在 2013-10-24 下午11:49 上创建,最后由 Zhang,Jiawen 在 2013-10-25 上午12:09 上修改 版本 4 探秘I/O队列对磁盘性能的影响   转载请在文首...
  • 网络中常用的队列管理方法比较

    千次阅读 2016-11-08 12:12:53
    队列管理属于链路IP层的拥塞控制策略,主要是在路由器中采用排队算法和数据包丢弃策略。排队算法通过决定哪些包可以传输来分配带宽,而丢弃策略通过决定哪些包被丢弃来分配缓存。  1.先进先出(FIFO,First In ...
  • 首先需要两个数据结构:一个是有序事件链表,一个是队列。 1、事件链表 存储客户事件,包括到达事件和离开事件,其中到达事件的事件类型为0,1号窗口的离开事件类型为1,二号窗口的离开事件类型为2,三号窗口的离开事件...
  • 1、队列调度算法总述 WFQ,WF2Q,等均是基于时戳的持续调度算法。这类算法都使用了类似的“分组有序排队”机制(sortedpriorityqueuemechanism)。这种机制根据系统状态为每个到达分组计算一个时戳(timestamp),并...
  • 该方法通过考虑缓冲区长度和平均队列长度定义了丢包策略和丢包概率,利用菌群优化算法对平均队列长度模型进行求解.利用OPNET对ABLUE方法进行仿真实验,深入研究有效传输数据包个数、瞬时平均队列长度方差和缓冲区长度...
  • #Linux#磁盘调度算法求平均寻道长度

    千次阅读 2020-05-20 11:31:36
    转自github 包含四种算法: 1.FIFO(先来先服务) 2.SSTF(最短寻道时间优先) 3.SCAN(扫描) 4.CSCAN(循环扫描)。
  • 处理器个数和队列长度之间关系 第1 章 Windows和UNIX 1.1 线程和SMP Windows的两个重要特征是支持线程和支持对称多处理(SMP),windows支持线程和SMP的下列特征: 操作系统例程可以在任何可以
  • 获得每个队列的平均队列长度,平均等待时间,队列长度分布和等待时间分布。 报告中应包括任何必要的解释和说明。 Multi-queue simulation Description: a transmission system subject to 3 inputs and only one ...
  • DRED将网络流量状态引入到丢包概率的计算过程中,丢包概率随着网络流量状态的变化而变化,克服了RED队列丢包概率模型在平均队列长度大于队列最大阈值小于队列最大长度时直接将到达的数据包全部丢弃的弊端。...
  • 对于二叉排序树的ASL算法 二叉排序树的特点是左孩子小于根节点,右孩子大于根节点 之前寻找博客上计算ASL的算法时,看到用的是设置一个max值来判断是否换层,遍历二叉排序树...使用一个父节点数组和队列,有孩子节...
  • 继续小结,做到一道求 哈希表查找成功与查找不成功 情况下平均查找长度的计算问题,迷惑了好一会,在这里总结下来: 首先,你要明白的是平均查找长度求的是期望,那么你就按照求期望的方法来求平均查找长
  • 请求大小,平均队列大小和平均等待时间。 如iostat -x所示,能够对磁盘队列长度进行图形化显示和警报。 安装 例子: wget https://raw.github.com/mclarkson/check_diskstat/master/check_diskstat.sh chmod +x ...
  • 队列管理算法及优化策略

    千次阅读 2018-08-26 13:48:40
    看了好几天队列管理方面的论文,筛筛检检,整理出一篇比较全面的文章来,开心的说~   关于概念: 仿真试验采用Berkeley开发的网络仿真软件NS2进行。NS2集成了多种网络协议(如TCP、UDP),业务类型(如FTP、...
  • 算法在每个周期中都根据不同TCP流对网关资源的占用情况来评估其权重,然后选取权重最大的若干TCP流的测量结果来更新拥塞探测门限,使网关对于突发流量在达到高吞吐量、高链路利用率和稳定的平均队列长度的同时,...
  • 应用队列(M/M/1)编程思想,模拟单服务器顾客排队等待服务的过程,顾客到达时间和服务时间均按指数分布生成;当排队人数超过队伍最大 长度时,显示输出人数超过服务器范围并且结束程序;当服务器有空闲状态时, ...
  • 哈夫曼树 题目描述 哈夫曼树,第一行输入一个数n,表示叶结点的个数。需要用这些叶结点生成哈夫曼树,根据哈夫曼树的概念,这些结点有权值,即weight,题目需要输出所有结点的值与权值的乘积之和的最小值。...
  • 【自考】——数据结构☞时间复杂度&平均查找长度

    千次阅读 热门讨论 2016-10-21 23:17:16
    对于时间复杂度和平均查找长度,个人有时候就弄混了,所以就总结整理一下,以便记忆。 排版方面日后修改 时间复杂度 循环队列中,只设有头指针 入队=O(n) 出队=O(1) 二...
  • 由于队列长度有限,当队列已满时,以后再到达的所有分组(如果能够继续排队,这些分组都将排在队列尾部)将都被丢弃。这就是尾部丢弃策略(tail-drop policy) 2.pfifo-fast (p是以packet为单位) 特点是先进先出...
  • 该方法通过考虑缓冲区长度和平均队列长度定义了丢包策略和丢包概率,利用菌群优化算法对平均队列长度模型进行求解.利用OPNET对ABLUE方法进行仿真实验,深入研究有效传输数据包个数、瞬时平均队列长度方差和缓冲区长度...

空空如也

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平均队列长度