调度算法都有哪些
调度算法分为三大类：批处理中的调度、交互系统中的调度、实时系统中的调度
很像是先到先得。。。可能最简单的非抢占式调度算法的设计就是 先来先服务(first-come,first-serverd)。使用此算法，将按照请求顺序为进程分配 CPU。最基本的，会有一个就绪进程的等待队列。当第一个任务从外部进入系统时，将会立即启动并允许运行任意长的时间。它不会因为运行时间太长而中断。当其他作业进入时，它们排到就绪队列尾部。当正在运行的进程阻塞，处于等待队列的第一个进程就开始运行。当一个阻塞的进程重新处于就绪态时，它会像一个新到达的任务，会排在队列的末尾，即排在所有进程最后。
这个算法的强大之处在于易于理解和编程，在这个算法中，一个单链表记录了所有就绪进程。要选取一个进程运行，只要从该队列的头部移走一个进程即可；要添加一个新的作业或者阻塞一个进程，只要把这个作业或进程附加在队列的末尾即可。这是很简单的一种实现。
不过，先来先服务也是有缺点的，那就是没有优先级的关系，试想一下，如果有 100 个 I/O 进程正在排队，第 101 个是一个 CPU 密集型进程，那岂不是需要等 100 个 I/O 进程运行完毕才会等到一个 CPU 密集型进程运行，这在实际情况下根本不可能，所以需要优先级或者抢占式进程的出现来优先选择重要的进程运行。
批处理中，第二种调度算法是 最短作业优先(Shortest Job First)，我们假设运行时间已知。例如，一家保险公司，因为每天要做类似的工作，所以人们可以相当精确地预测处理 1000 个索赔的一批作业需要多长时间。当输入队列中有若干个同等重要的作业被启动时，调度程序应使用最短优先作业算法
如上图 a 所示，这里有 4 个作业 A、B、C、D ，运行时间分别为 8、4、4、4 分钟。若按图中的次序运行，则 A 的周转时间为 8 分钟，B 为 12 分钟，C 为 16 分钟，D 为 20 分钟，平均时间内为 14 分钟。
现在考虑使用最短作业优先算法运行 4 个作业，如上图 b 所示，目前的周转时间分别为 4、8、12、20，平均为 11 分钟，可以证明最短作业优先是最优的。考虑有 4 个作业的情况，其运行时间分别为 a、b、c、d。第一个作业在时间 a 结束，第二个在时间 a + b 结束，以此类推。平均周转时间为 (4a + 3b + 2c + d) / 4 。显然 a 对平均值的影响最大，所以 a 应该是最短优先作业，其次是 b，然后是 c ，最后是 d 它就只能影响自己的周转时间了。
需要注意的是，在所有的进程都可以运行的情况下，最短作业优先的算法才是最优的。
最短作业优先的抢占式版本被称作为 最短剩余时间优先(Shortest Remaining Time Next) 算法。使用这个算法，调度程序总是选择剩余运行时间最短的那个进程运行。当一个新作业到达时，其整个时间同当前进程的剩余时间做比较。如果新的进程比当前运行进程需要更少的时间，当前进程就被挂起，而运行新的进程。这种方式能够使短期作业获得良好的服务。
交互式系统中在个人计算机、服务器和其他系统中都是很常用的，所以有必要来探讨一下交互式调度
一种最古老、最简单、最公平并且最广泛使用的算法就是 轮询算法(round-robin)。每个进程都会被分配一个时间段，称为时间片(quantum)，在这个时间片内允许进程运行。如果时间片结束时进程还在运行的话，则抢占一个 CPU 并将其分配给另一个进程。如果进程在时间片结束前阻塞或结束，则 CPU 立即进行切换。轮询算法比较容易实现。调度程序所做的就是维护一个可运行进程的列表，就像下图中的 a，当一个进程用完时间片后就被移到队列的末尾，就像下图的 b。
事实情况是不是所有的进程都是优先级相等的。例如，在一所大学中的等级制度，首先是院长，然后是教授、秘书、后勤人员，最后是学生。这种将外部情况考虑在内就实现了优先级调度(priority scheduling)
它的基本思想很明确，每个进程都被赋予一个优先级，优先级高的进程优先运行。
但是也不意味着高优先级的进程能够永远一直运行下去，调度程序会在每个时钟中断期间降低当前运行进程的优先级。如果此操作导致其优先级降低到下一个最高进程的优先级以下，则会发生进程切换。或者，可以为每个进程分配允许运行的最大时间间隔。当时间间隔用完后，下一个高优先级的进程会得到运行的机会。
对于批处理系统而言，由于最短作业优先常常伴随着最短响应时间，一种方式是根据进程过去的行为进行推测，并执行估计运行时间最短的那一个。假设每个终端上每条命令的预估运行时间为 T0，现在假设测量到其下一次运行时间为 T1，可以用两个值的加权来改进估计时间，即aT0+ (1- 1)T1。通过选择 a 的值，可以决定是尽快忘掉老的运行时间，还是在一段长时间内始终记住它们。当 a = 1/2 时，可以得到下面这个序列
可以看到，在三轮过后，T0 在新的估计值中所占比重下降至 1/8。
有时把这种通过当前测量值和先前估计值进行加权平均从而得到下一个估计值的技术称作 老化(aging)。这种方法会使用很多预测值基于当前值的情况。
有一种既可以给出预测结果而又有一种比较简单的实现方式的算法，就是 彩票调度(lottery scheduling)算法。他的基本思想为进程提供各种系统资源的彩票。当做出一个调度决策的时候，就随机抽出一张彩票，拥有彩票的进程将获得资源。比如在 CPU 进行调度时，系统可以每秒持有 50 次抽奖，每个中奖进程会获得额外运行时间的奖励。
可以把彩票理解为 buff，这个 buff 有 15% 的几率能让你产生
速度之靴的效果。
如果用户 1 启动了 9 个进程，而用户 2 启动了一个进程，使用轮转或相同优先级调度算法，那么用户 1 将得到 90 % 的 CPU 时间，而用户 2 将之得到 10 % 的 CPU 时间。
为了阻止这种情况的出现，一些系统在调度前会把进程的拥有者考虑在内。在这种模型下，每个用户都会分配一些CPU 时间，而调度程序会选择进程并强制执行。因此如果两个用户每个都会有 50% 的 CPU 时间片保证，那么无论一个用户有多少个进程，都将获得相同的 CPU 份额。