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RT-Linux实时任务调度延迟统计学分析与概率分布建模实验.docx
资料介绍
RT-Linux实时任务调度延迟统计学分析与概率分布建模实验
一、实验概述
实时系统的调度延迟并非固定值，而是一个随机变量，其概率分布特征对系统设计至关重要。传统的"最坏情况执行时间（WCET）"分析过于保守，而"平均延迟"分析又过于乐观。概率实时系统分析（Probabilistic Real-Time Analysis）通过建立调度延迟的概率分布模型，可以在给定置信度水平下预测系统性能。本实验基于PREEMPT_RT内核，使用cyclictest采集大量调度延迟样本，通过统计学方法分析延迟的分布特征，建立概率模型，并验证模型对系统设计的指导意义。
实验设计包含三个核心分析步骤。第一步采集大规模调度延迟样本（100万+），生成延迟分布直方图。第二步使用统计学方法分析延迟分布的特征，包括正态性检验、长尾分析、极值分布拟合。第三步基于概率模型计算给定延迟阈值下的超越概率，为系统设计提供量化依据。
三、实验步骤
3.1 数据采集
bash
# 采集100万延迟样本，生成直方图
sudo cyclictest -p 99 -n -l 1000000 -i 1000 -h 500 > latency_hist.dat
# 高精度模式（使用HPET）
sudo cyclictest -p 99 -n -l 1000000 -i 1000 -h 500 --clocksource=hpet > latency_hpet.dat
# 带负载测试
stress-ng --cpu 4 --cpu-load 80 &
sudo cyclictest -p 99 -n -l 1000000 -i 1000 -h 500 > latency_loaded.dat
killall stress-ng
3.2 数据分析（Python脚本）
python
#!/usr/bin/env python3
"""RT-Linux调度延迟统计分析"""
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
import sys
def analyze_latency(filename):
"""分析延迟数据"""
# 读取cyclictest直方图输出
data = []
部分文件列表
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| RT-Linux实时任务调度延迟统计学分析与概率分布建模实验.docx | 40K |
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