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申请/专利权人：福建时代星云科技有限公司
摘要：本发明设计锁调度预测技术领域，尤其涉及了一种锁调度优化的方法与终端，获取历史采集的系统运行数据，所述系统运行数据包括锁调度数据、系统负载数据以及系统调度开销数据；根据历史采集的所述系统运行数据，训练机器学习模型；根据训练得到的机器学习模型，实时预测锁的争用程度，得到预测结果；根据所述预测结果，进行锁的调度策略的调整；能够智能预测锁的争用程度，进而动态调整锁策略，实现高性能与公平性之间的平衡，实现锁调度策略的优化，能够减少不必要的自旋和上下文切换，提高了CPU使用效率，从而提升了系统的整体的稳定性和响应能力。
主权项：1.一种锁调度优化的方法，其特征在于，包括步骤：S1、获取历史采集的系统运行数据，所述系统运行数据包括锁调度数据、系统负载数据以及系统调度开销数据；S2、根据历史采集的所述系统运行数据，训练机器学习模型；所述机器学习模型采用随机森林算法来预测锁的争用程度，公式表示如下： ;其中，表示在给定特征向量（）的条件下，目标变量y被预测为类别k的概率，预测类别k包括低锁竞争和高锁竞争，B表示随机森林中决策树的数量，Tb表示随机森林中的第b棵决策树，表示一个指示函数，作用是判断决策树Tb对于给定的特征向量（），是否预测y属于类别k，如果决策树Tb预测y属于类别k，则，否则；S3、根据训练得到的机器学习模型，实时预测锁的争用程度，得到预测结果；预测结果形式为锁争用程度的概率值；S4、根据所述预测结果，进行锁的调度策略的调整；若预测的概率值低于预设的第一阈值，则认定为低锁竞争，若预测的概率值高于预设的第二阈值，则认定为高锁竞争；步骤S4具体为：当所述预测结果为低锁竞争时：针对自旋锁，增加自旋锁的自旋次数；针对读写锁，采用读者优先策略，允许多个读者同时访问资源；针对互斥锁，增加互斥锁的自旋次数；当所述预测结果为高锁竞争时：针对自旋锁，减少自旋锁的自旋次数，或将自旋锁切换为阻塞锁；针对读写锁，采用写者优先策略；针对互斥锁，减少互斥锁的自旋次数，或将互斥锁切换为阻塞锁。
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