本文介紹如何基于時間片論法的任務調度模式充分利用MCU的資源，姑且先稱這種方式為時間片差分調度法。

充分利用MCU的資源指的是在不影響原有的函數(shù)調度情況下合理進行分配，避免MCU大部分時間處于空跑狀態(tài)（即大部分時間沒有調度任何的功能函數(shù)，只是在不停地判斷時間狀態(tài)，從而造成的資源浪費），同時提高每個任務的調度周期的命中率（按時準點執(zhí)行）

背景

時間片論法不比操作系統(tǒng)，操作系統(tǒng)可以通過任務優(yōu)先級搶占當前正在執(zhí)行的低優(yōu)先級任務，或者高優(yōu)先級任務主動睡眠釋放MCU資源以便低優(yōu)先級的任務可以正常執(zhí)行；時間片論法必須等待當前任務執(zhí)行完成后才能執(zhí)行下一個任務（中斷除外）。


因此，由于時間片論法的特性，很難保證某些任務能夠及時得到調度運行，特別是所需要的調度任務多的情況下，常常出現(xiàn)不能及時調度的問題（雖然整體調度周期不變），從而影響所需要的功能，常見的做法可能通過定時中斷觸發(fā)的方式去執(zhí)行，可是碰到一些任務函數(shù)執(zhí)行時間稍微長的就會影響中斷的響應等。


可以看下面的函數(shù)調度時長圖，每個刻度為200us（以下稱節(jié)拍），調度單位為1ms，只以200us以上的任務舉例，方便進行理解

從上述圖中可知以下信息：

圖中一共有五個任務函數(shù)，每個任務函數(shù)的執(zhí)行時間不定

任務1（黃色）周期為5ms

任務2（紅色）周期為6ms

任務5（紫色）周期為5ms

任務4（藍色）周期為12ms

任務5（綠色）周期為15ms

同一時刻觸發(fā)任務調度的執(zhí)行時的順序（調度函數(shù)的順序即可任務默認優(yōu)先級）：1>2>3>4>5

第25ms時任務1的調度慢了一個節(jié)拍，原因是任務2和4的調度總時長超過了調度單位時長

除了任務1大部分時間都能及時被調度，其他任務并不能被及時調度，雖然周期不變，但命中率不高（甚至等于0）

其中存在周期性的幾個調度單位大部分時間處于空跑狀態(tài)

…等其他仔細觀察的可知信息，這里就不多說了

從獲取的信息可知，大部分任務雖然整體周期沒變，但是幾乎很少有低優(yōu)先級的任務有較高的命中率，這樣就導致某些功能需要較高的命中率同時執(zhí)行時間相對較長（不能放在中斷中的任務函數(shù)）就不能正常工作。

如何優(yōu)化

在優(yōu)化之前，首先看下面這個有一定規(guī)律的函數(shù)調度時長圖

還是五個任務，而規(guī)律就是函數(shù)任務公約數(shù)=最小調度周期任務，即5ms（假設小于5ms的任務大都執(zhí)行時間非常短，在此可忽略不計）

任務1（黃色）周期為5ms

任務2（紅色）周期為10ms

任務5（紫色）周期為20ms

任務4（藍色）周期為10ms

任務5（綠色）周期為20ms

圖中所展示的任務調度命中率也不高，也存在周期性的幾個調度單位大部分時間處于空跑狀態(tài)

看一下優(yōu)化前后的對比圖，雖然還是存在大部分時間處于空跑狀態(tài)，但是命中率提高到了100%

只要保證每個任務函數(shù)耗時小于調度單位，那么就能做到命中率 100%

如何實現(xiàn)的？
從優(yōu)化后的圖中可以了解到，第一個時刻調度的時候只有任務1，第二個時間調度只有任務2，以此類推，就可以在一定程度上避開同一時刻多個任務需要同時等待調度，從而引發(fā)的擁堵。

可以通過每個任務計時器的倒計時初值進行調整，從而達到每個時間調度只運行一個任務的目的，提高任務的命中率。

那么接下來按照上面提到的規(guī)律去優(yōu)化剛開始的那個，主要有兩點：

在可接受范圍內調整任務的周期，盡量保證任務函數(shù)任務公約數(shù)=最小調度周期任務

可以理解稱任務公約數(shù)等于多少就代表可以在初值上類推多少個任務進行錯開初次執(zhí)行；可以忽略部分函數(shù)耗時特別短的任務

調整每個任務倒計時器的初值，盡量錯開擁堵時刻

任務多的情況下只能夠盡量避免，從而提高命中率，通過每個任務調度周期和執(zhí)行時長進行推算，得到每個任務的最佳的初值

根據(jù)以上兩點對上述調度任務進行優(yōu)化如下：

五個任務函數(shù)在可接受范圍內調整任務周期后，同時調整初值
- 任務1（黃色）周期為5ms
- 任務2（紅色）周期為5ms
- 任務5（紫色）周期為5ms
- 任務4（藍色）周期為10ms
- 任務5（綠色）周期為15ms

得到對比圖：

此次優(yōu)化將充分地利用了每個時間片的資源，雖然某一段時間內的空跑時間總和一樣，但是實際上將空跑的時間進行了分散，提高了資源的使用率，從而讓每個任務的命中率提高到100%。

審核編輯 ：李倩