金永贤 胡心洁

(浙江师范大学数学与计算机科学学院 浙江 金华 321004)

0 引 言

在传统实时系统执行过程中，所有任务的响应时间小于其截止期限可以保证系统的顺利运行。其中响应时间可通过Joseph等[1]提出的方法进行计算。然而现如今的实时系统日益呈现功能多样性、计算密集性、时效敏感性的特点，相应的物理平台越来越小，因此传统的实时系统不再适用，要求不同重要性的任务共享同一个平台，混合关键级系统应运而生。与传统的实时系统不同，混合关键级系统的任务根据重要性分为不同的关键等级，外部环境的变化会引起系统关键等级的变化，对应的任务执行模式也会发生变化，从而影响任务的可调度性。因此传统实时系统的任务可调度算法不再适用于混合关键级系统，Vestal[2]首先建立混合关键级系统模型，提出响应时间计算方法，并结合Audsley[3]提出的OPA算法对任务进行优先级分配。

研究人员在文献[2]模型的基础上进行研究，系统多以任务的最坏情况执行时间(WCET)作为关键参数(关键参数是任务参数中因系统关键级改变而变化的参数)，且保证高关键级任务的正确执行，通常需要牺牲低关键级任务的执行时间。但在实际应用中，简单地丢弃低关键级任务可能造成资源的浪费以及数据完整性的破坏[4]，且频繁地丢弃任务也会增加开销。对此，研究人员开始研究积极调度低关键级任务的方法：在关键级提升时，不采用简单地丢弃低关键级任务的方法，而将其以较低的服务水平执行，从而保证系统稳定执行，提高资源利用率。……