[发明专利]一种基于拓扑排序的任务调度方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于拓扑排序的任务调度方法及系统，属于计算机系统技术领域。包括：获取大规模有向无环任务调度图，并基于拓扑排序的粗化算法对大规模有向无环任务调度图进行多级粗化处理，以获得对应的有向无环初始调度图；基于小规模调度算法对有向无环初始调度图进行初始划分，以获得有向无环初始调度图的粗化图划分结果；基于细化算法将粗化图划分结果映射回大规模有向无环任务调度图，并进行细化调整，以获得大规模有向无环任务调度图的任务调度划分结果。由于预先对大规模有向无环任务调度图进行了多级粗化处理，对任务进行了聚类，从而对于大规模任务调度场景，使用任务调度算法也能够有效缩小处理量，进而降低运算复杂度。

技术领域

本发明属于计算机系统技术领域，更具体地，涉及一种基于拓扑排序的任务调度方法及系统。

背景技术

目前传统的任务调度算法，比如异构计算环境下最早完成时间算法以及基于任务复制的调度算法等。其中，最早完成时间算法是一种基础的静态调度算法，其主要思路是将各个任务都安排在能够使它最早完成的处理器上执行，具体是根据任务有向无环图中的依赖关系，在调度之前分别计算所有任务在各个处理器上的最早完成时间，然后通过比较得到最小的最早完成时间和能够满足该条件的处理器，将任务和该处理器进行一个匹配并对应相应的占用时段，在所有任务和处理器完成匹配后，再将整个工作流的任务依此调度至对应的处理器上进行运行。

而对于基于任务复制的调度算法，其主要思路是在基于复制任务的调度中，通过跟踪任务的异构系统给出的关键路径图来将任务分配或者复制到更快的机器中。对于上述第一种算法，需要在调度之前分别计算所有任务在各个处理器上的最早完成时间，这导致在需要进行大规模任务调度时，任务太多对应计算量也大，从而其聚类调度的复杂度太高。对于上述第二种算法，由于需要进行任务复制，在进行大规模任务调度时，需要复制的任务会很多，从而同样聚类调度的运算复杂度也会很高。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于拓扑排序的任务调度方法及系统，其目的在于，解决现有任务调度算法由于大规模任务需要进行大量任务复制或者大量计算完成时间而导致运算复杂度较高的技术问题。

为实现上述目的，按照本发明的第一个方面，提供了一种基于拓扑排序的任务调度方法，包括以下步骤：

获取大规模有向无环任务调度图，并基于拓扑排序的粗化算法对大规模有向无环任务调度图进行多级粗化处理，以获得对应的有向无环初始调度图；

基于小规模调度算法对有向无环初始调度图进行初始划分，以获得有向无环初始调度图的粗化图划分结果。

基于细化算法将粗化图划分结果映射回大规模有向无环任务调度图，并进行细化调整，以获得大规模有向无环任务调度图的任务调度划分结果。

优选地，基于拓扑排序的粗化算法对大规模有向无环任务调度图进行多级粗化处理，以获得对应的有向无环初始调度图这一过程进一步包括：根据大规模有向无环任务调度图中每一节点的输入顺序，对大规模有向无环任务调度图中的节点依次遍历以进行聚类，若所有节点完成遍历聚类后，大规模有向无环任务调度图中的节点数量大于预设阈值，则重复上述遍历聚类过程，直至大规模有向无环任务调度图中的节点数量不大于预设阈值，以得到有向无环初始调度图。

优选地，根据大规模有向无环任务调度图中每一节点的输入顺序，对大规模有向无环任务调度图中的节点依次遍历以进行聚类这一过程进一步包括：

对于大规模有向无环任务调度图中的任一节点，若该节点满足第一预设条件，则从该节点的候选节点集合中选取好邻居节点，并将选取的好邻居节点与该节点进行聚类；

若该节点不满足第一预设条件，则不对该节点进行聚类，并根据输入顺序，继续对该节点的后续节点进行聚类，直至大规模有向无环任务调度图中所有节点均完成遍历聚类；