深度了解roundrobin算法

一、基本概念

function roundrobin(cycle,processes){
  var start = 0;
  return function(){
    if(start>=cycle){
      start=0;
    }
    var next = start;
    start++;
    return processes[next];
  }
}

Round Robin算法是一种最常见的资源分配算法，适用于多道程序系统。

算法基于时间片轮转的思想。每个进程会被分配一定时间片，当时间到了之后，进程会被暂停并回到就绪队列尾部，等待下一次分配时间片并继续执行。这个过程就像在一个轮子上轮流坐上去，所以称作Round Robin算法。

Round Robin算法的优点在于，它能够在保证资源公平分配的同时，最大化系统的吞吐量。但是当系统中有大量的短进程存在时，Round Robin算法的效率会降低。

二、实现过程

下面是一个JavaScript实现Round Robin算法的例子：

function roundrobin(cycle,processes){
  var start = 0;
  return function(){
    if(start>=cycle){
      start=0;
    }
    var next = start;
    start++;
    return processes[next];
  }
}

var processes = ["P1", "P2", "P3", "P4", "P5"];
var schedule = roundrobin(3, processes);

for(var i = 0; i < 10; i++){
  console.log(schedule());
}

在这个例子中，我们创建了一个包含5个进程的进程列表processes，并使用roundrobin函数初始化了一个时间片大小为3的调度器schedule。

我们使用for循环模拟了10个时间片的情况，并每次打印出当前被调度的进程。

三、时间片大小的重要性

Round Robin算法中，时间片大小的选择对整个系统的性能影响很大。一个较小的时间片大小会增加进程切换的次数，从而增加了系统的开销，甚至还会导致进程饥饿问题。而一个较大的时间片大小会导致长时间运行的进程占用太多的CPU时间，从而降低了响应速度。

常见的时间片大小选择范围是10ms~100ms。实际上，选择多大的时间片大小要根据具体的系统负载情况以及硬件性能决定。

四、进程优先级

Round Robin算法中，进程优先级的设置也对系统性能有很大影响。进程优先级过高的进程可能会长时间占用CPU时间，使其他低优先级的进程饥饿。而如果优先级过低，高优先级的进程可能长时间得不到运行。

通常，进程优先级的设置会根据进程类型、进程的执行时间、进程的执行状态、进程的CPU利用率等因素进行调整。

五、轮询队列的实现

Round Robin算法的核心是轮询队列的实现。在实现过程中，我们可以使用如下数据结构：

function RoundRobinQueue(){
  this.queue=[];
  this.index=0;
}

RoundRobinQueue.prototype.enqueue=function(item){
  this.queue.push(item);
}

RoundRobinQueue.prototype.dequeue=function(){
  var next = this.index%this.queue.length,
      item = this.queue[next];
  this.index++;
  return item;
}

在这个例子中，我们使用一个数组来保存进程队列。每次调用dequeue函数时，该函数会返回队列中下一个进程，并将当前轮询的位置索引index+1。

使用这种数据结构可以避免我们在每次调度时都进行循环，从而提高程序效率。

六、总结

Round Robin算法是一种常用的资源分配算法，适用于多道程序系统。在实际应用中，我们需要选择合适的时间片大小以及进程优先级，并对进程队列进行合理的管理，从而最大化系统的吞吐量。