Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология
Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии


Обнаружение тупика посредством редукции графа повторно используемых ресурсов



Наиболее благоприятные условия для незаблокированного процесса Рi могут быть представлены редукцией (сокращением) графа повторно используемых ресурсов (см. первый раздел данной главы, описание модели Холта). Редукция графа мо­жет быть описана следующим образом:

¨ Граф повторно используемых ресурсов сокращается процессом Рр который не является ни заблокированной, ни изолированной вершиной, с помощью удаления всех ребер, входящих в вершину Рi и выходящих из Рi. Эта процеду­ра является эквивалентной приобретению процессом Рi неких ресурсов, на которые он ранее выдавал запросы, а затем освобождению всех его ресурсов. Тогда Pi становится изолированной вершиной.

¨ Граф повторно используемых ресурсов несокращаем (не редуцируется), если он не может быть сокращен ни одним процессом.

¨ Граф ресурсов типа RS является полностью сокращаемым, если существует последовательность сокращений, которая удаляет все дуги графа.

Приведем лемму, которая позволяет предложить алгоритмы обнаружения тупика.

Лемма. Для ресурсов типа SR порядок сокращений несуществен; все последова­тельности ведут к одному и тому же несокращаемому графу.

Доказательство. Допустим, что лемма неверна. Тогда должно существовать не­которое состояние S, которое сокращается до некоторого несокращаемого со­стояния S1 с помощью последовательности seq1 и до несокращаемого состояния S2 – с помощью последовательности seq2 так, что S1 ¹ S2 (то есть все процессы в состояниях S1 и S2 или заблокированы, или изолированы).

Если сделать такое предположение, то мы приходим к противоречию, которое устраняется только при условии, что S1 = S2. Действительно, предположим, что последовательность seq1 состоит из упорядоченного списка процессов (P1, P2, ..., Pk). Тогда последовательность seq1 должна содержать процесс Р, который не содержится в последовательности seq2. В противном случае S1 = S2 , потому что редукция графа только удаляет дуги, уже существующие в состоянии S, а если последовательности seq1 и seq2 содержат одно и то же множество процес­сов (пусть и в различном порядке), то должно быть удалено одно и то же множе­ство дуг. И доказательство по индукции покажет, что Р ¹ Рi (i = 1, 2,..., k) приво­дит к указанному нами противоречию.

¨ Р ¹ P1, так как вершина S может быть редуцирована процессом P1, а состояние S2 должно, следовательно, также содержать процесс P1.

¨ Пусть Р ¹ Pi, (i = 1, 2, ..., j). Однако, поскольку после редукции процессами Pi (i = 1, 2, ..., j) возможно ещё сокращение графа процессом Pj+1, это же самое должно быть справедливо и для последовательности seq2 независимо от по­рядка следования процессов. То же самое множество рёбер графа удаляется с помощью процесса Pi . Таким образом, Р ¹ Pj+1

Следовательно, Р ¹ Pi для i = 1, 2, ..., k и Р не может существовать, а это противо­речит нашему предположению, что S1 ¹ S2. Следовательно, S1 = S2.

Теорема о тупике. Состояние S есть состояние тупика тогда и только тогда, когда граф повторно используемых ресурсов в состоянии S не является полностью со­кращаемым.

Доказательство.

а) Предположим, что состояние S есть состояние тупика и процесс Pi находится в тупике в S. Тогда для всех Sj, таких что S Sj процесс Рi заблокирован в Sj (по определению). Так как сокращения графа идентичны для серии опе­раций процессов, то конечное несокращаемое состояние в последовательно­сти сокращений должно оставить процесс Pi блокированным. Следовательно, граф не является полностью сокращаемым.

б) Предположим, что S не является полностью сокращаемым. Тогда существует процесс Pi, который остаётся заблокированным при всех возможных последовательностях операций редукции в соответствие с леммой. Так как любая последовательность операций редукции графа повторно используемых ресурсов, оканчивающаяся несокращаемым состоянием, гарантирует, что все ресурсы типа SR, которые могут когда-либо стать доступными, в действительности ос­вобождены, то процесс Pi навсегда заблокирован и, следовательно, находится в тупике.

Следствие 1. Процесс Рi не находится в тупике тогда и только тогда, когда серия сокращений приводит к состоянию, в котором Рi, не заблокирован.

Следствие 2. Если S есть состояние тупика (по ресурсам типа SR), то по крайней мере два процесса находятся в тупике в S.

Из теоремы о тупике непосредственно следует и алгоритм обнаружения тупиков. Нужно просто попытаться сократить граф по возможности эффективным способом; если граф полностью не сокращается, то начальное состояние было состоянием тупика для тех процессов, вершины которых остались в несокращен­ном графе. Рассмотренная нами лемма позволяет удобным образом упорядочи­вать сокращения.

Граф повторно используемых ресурсов может быть представлен или матрицами, или списками. В обоих случаях экономия памяти может быть достигнута использованием взвешенных ориентированных мультиграфов (слиянием определённых дуг получения или дуг запроса между конкретным ресурсом и данным процессом в одну дугу с соответствующим весом, определяющим количество единиц ресурса).

Рассмотрим вариант с матричным представлением. Поскольку граф двудольный, он представляется двумя матрицами размером n´ m. Одна матрица – матрица распределения D = ||dij||, в которой элемент dij отражает количество единиц Rj ресурса, распределенного процессу Рi то есть dij = |(Rj, Р; )|, где (Rj, Pi) – это дуга между вершинами Rj и Pi, ведущая из Rj в Рi. Вторая матрица – матрица запро­сов N = ||nij||, где nij = |(Рi, Rj)|.

В случае использования связанных списков для отображения той же структуры можно построить две группы списков. Ресурсы, распределенные некоторому процессу Pi, связаны с Pi указателями:

Pi®(Rx, dx) ® (Ry, dy)®... ®(Rz, dz), где Rj – вершина, представ­ляющая ресурс, и dj – вес дуги, то есть dj = |(Rj, Pi)|.

Подобным образом и ресурсы, запрошенные процессом Рi, связаны вместе.

Аналогичные списки создаются и для ресурсов (списки распределенных и запро­шенных ресурсов).

Ri®(Pu, nu) ® (Pv, nv)®... ®(Pw, nw), где nj = |(Pj, Rj)|.

Для обоих представлений удобно также иметь одномерный массив доступных единиц ресурсов (r1, r2, ..., rm), где ri указывает число доступных (нераспределён­ных единиц ресурса Ri, то есть ri = |Ri| – S|(Ri, Pk)|.

Простой метод прямого обнаружения тупика заключается в просмотре по поряд­ку списка (или матрицы) запросов, причём, где возможно, производятся сокращения дуг графа до тех пор, пока нельзя будет сделать более ни одного сокраще­ния. При этом самая плохая ситуация возникает, когда процессы упорядочены в некоторой последовательности P1, Р2, ..., Рn, а единственно возможным поряд­ком сокращений является обратная последовательность, то есть Рn, Pn-1, ..., P2, Р1, а также в случае, когда процесс запрашивает все m ресурсов. Тогда число прове­рок процессов равно

n + (n-1) +... + 1 = n´ (n+1)/2,

причём каждая проверка требует испытания m ресурсов. Таким образом, время выполнения такого алгоритма в наихудшем случае пропорционально m´ n2.

Более эффективный алгоритм может быть получен за счёт хранения некоторой дополнительной информации о запросах. Для каждой вершины процесса Рi определяется так называемый счётчик ожиданий wi, отображающий количество ресурсов (не число единиц ресурса), которые в какое-то время вызывают блоки­ровку процесса. Кроме этого, можно сохранять для каждого ресурса запросы, упорядоченные по размеру (числу единиц ресурса). Тогда следующий алгоритм сокращений, записанный на псевдокоде, имеет максимальное время выполнения, пропорциональное m´ n.

For all P Î L do

Begin for all Rj ' |(Rj, P)| > 0 do

Begin rj: = rj + |(Rj, P)|;

For all Pi ' 0 < |(Pi, Rj)| < = rj do

Begin wi: = wi – 1;

If wi = 0 then L: = L È {Pi}

End

End

End

Deadlock: = Not (L = {P1, P2, ..., Pn});

Здесь L – это текущий список процессов, которые могут выполнять редукцию графа. Можно сказать, что L: = {Рi½ wi = 0}. Программа выбирает процесс Р из списка L, процесс Р сокращает граф, увеличивая число доступных единиц rj всех ресурсов Rj, распределенных процессу Р, обновляет счётчик ожидания wi каждо­го процесса Рi который сможет удовлетворить свой запрос на частный ресурс Rj, и добавляет Рi к L, если счётчик ожидания становится нулевым.


Поделиться:



Популярное:

  1. III. Показатели использования трудовых ресурсов
  2. IV. Показатели использования материальных ресурсов, оборотных производственных фондов и оборотных средств
  3. Алгоритм банкира для несколько видов ресурсов
  4. Алгоритм обнаружения тупика по наличию замкнутой цепочки запросов
  5. Анализ использования материальных ресурсов в производстве, соблюдение норм расхода материалов
  6. АНАЛИЗ МАТЕРИАЛЬНЫХ РЕСУРСОВ ПРЕДПРИЯТИЯ
  7. Анализ эффективности использования материальных ресурсов
  8. Анализ эффективности использования труд. ресурсов. Факторный анализ фонда оплаты труда.
  9. Виды действий, используемых при формировании понятий
  10. Возможные проблемы при организации взаимного исключения посредством использования только блокировки памяти
  11. Восстановление посредством REJ
  12. Дерево целей; дерево решений; дерево работ; организационную структуру исполнителей; матрицу ответственности; сетевую модель; структуру потребляемых ресурсов; структуру затрат.


Последнее изменение этой страницы: 2016-05-29; Просмотров: 661; Нарушение авторского права страницы


lektsia.com 2007 - 2024 год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! (0.016 с.)
Главная | Случайная страница | Обратная связь