CN108536530B - 一种多线程任务调度方法及装置 - Google Patents

一种多线程任务调度方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种多线程任务调度方法和装置，该方法包括：获取待调度任务；将所述待调度任务分割为N个子任务，N≥2且N为整数；估算每个子待调度任务的执行时长，并根据各个线程的执行间隔和所述执行时长，设置所述每个子待调度任务的执行时间以及执行线程；对于每一子待调度任务，按照所述执行时间、在所述执行线程上执行所述子待调度任务。可见，本实施例的方案能够响应规则快速变化、精细化，实现自动、精准的任务调度，提高执行效率及提升硬件资源的利用率。

Description

一种多线程任务调度方法及装置
技术领域
本发明涉及软件编程技术领域，特别是涉及一种多线程任务调度方法及装置。
背景技术
原有定时任务，由于业务规则经常变化，存在效率低、硬件资源利用率低、开发耦合度高、计算时间长，不易测试等诸多问题。
为能够响应规则快速变化、精细化，实现自动、精准的任务调度，提高执行效率及提升硬件资源的利用率，有必要建设多线程任务调度方案。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种多线程任务调度方法及装置，以解决现有技术中存在的问题，技术方案如下：
一种多线程任务调度方法，包括：
获取待调度任务；
将所述待调度任务分割为N个子任务，N≥2且N为整数；
估算每个子待调度任务的执行时长，并根据各个线程的执行间隔和所述执行时长，设置所述每个子待调度任务的执行时间以及执行线程；
对于每一子待调度任务，按照所述执行时间、在所述执行线程上执行所述子待调度任务。
优选地，估算每个子任务的执行时长之前，还包括：
统计预设时间段内、每个线程上的每个子任务的执行时长，获得统计结果；
根据所述统计结果，确定不同子任务的统计执行时长，其中不同子任务的数据量不同；
相应地，估算每个子待调度任务的执行时长，包括：
获得所述每个子待调度任务的数据量；
确定与所述数据量对应的统计执行时长；
将所述统计执行时长作为所述执行时长。
优选地，通过决策树算法统计预设时间段内、每个线程上的每个子任务的执行时长，获得统计结果。
优选地，还包括：
统计所述各个线程每天的任务执行结果，所述任务执行结果包括每个线程每天执行的任务数据量以及每个子任务的实际执行时长；
根据所述任务执行结果，利用决策树算法重新确定所述每个线程每天执行的目标任务数据量以及子任务的目标实际执行时长，以使所述每个线程按照所述目标任务数据量和所述目标实际执行时长执行子任务。
优选地，还包括：
生成并存储调度日志，所述调度日志至少包含所述每个线程所执行子任务的执行时间和调度结果。
一种多线程任务调度装置，包括：
获取单元，用于获取待调度任务；
分割单元，用于将所述待调度任务分割为N个子任务，N≥2且N为整数；
估算单元，用于估算每个子待调度任务的执行时长，并根据各个线程的执行间隔和所述执行时长，设置所述每个子待调度任务的执行时间以及执行线程；
执行单元，用于对于每一子待调度任务，按照所述执行时间、在所述执行线程上执行所述子待调度任务。
优选地，还包括：
第一统计单元，用于估算每个子任务的执行时长之前，统计预设时间段内、每个线程上的每个子任务的执行时长，获得统计结果；
第一确定单元，用于根据所述统计结果，确定不同子任务的统计执行时长，其中不同子任务的数据量不同；
相应地，所述估算单元，包括：
获得单元，用于获得所述每个子待调度任务的数据量；
第二确定单元，用于确定与所述数据量对应的统计执行时长；
第三确定单元，用于将所述统计执行时长作为所述执行时长。
优选地，所述第一统计单元具体用于：
通过决策树算法统计预设时间段内、每个线程上的每个子任务的执行时长，获得统计结果。
优选地，还包括：
第二统计单元，用于统计所述各个线程每天的任务执行结果，所述任务执行结果包括每个线程每天执行的任务数据量以及每个子任务的实际执行时长；
第四确定单元，用于根据所述任务执行结果，利用决策树算法重新确定所述每个线程每天执行的目标任务数据量以及子任务的目标实际执行时长，以使所述每个线程按照所述目标任务数据量和所述目标实际执行时长执行子任务。
优选地，还包括：
生成单元，用于生成并存储调度日志，所述调度日志至少包含所述每个线程所执行子任务的执行时间和调度结果。
本发明提供的技术方案，当有待调度任务时，将待调度任务分割为N个子待调度任务，然后估算每个子待调度任务的执行时长，并进一步设置每个子待调度任务的执行时间以及执行线程，从而按照执行时间、在执行线程上执行子待调度任务。可见，本实施例的方案能够响应规则快速变化、精细化，实现自动、精准的任务调度，提高执行效率及提升硬件资源的利用率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例所提供的一种多线程任务调度方法的一种流程示意图；
图2为本发明实施例所提供的一种多线程任务调度方法的另一种流程示意图；
图3为本发明实施例所提供的一种多线程任务调度装置的一种结构示意图；
图4为本发明实施例所提供的一种多线程任务调度装置的另一种结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例应用于集成多线程的任务调度引擎，通过配置时间及任务入口，系统自动完成任务的创建及CPU等硬件资源的再分配，以达到并发执行计算、同步等任务的目的。
请参阅图1，图1为本发明实施例提供的一种多线程任务调度方法的一种实现流程图，所述方法包括：
步骤S101、获取待调度任务。
步骤S102、将所述待调度任务分割为N个子待调度任务，N≥2且N为整数。
由于是多线程任务调度，所以，在获取待调度任务后，需要将待调度任务分割为多个子待调度任务，以便将多个子待调度任务在多线程上进行调度执行。
步骤S103、估算每个子待调度任务的执行时长，并根据各个线程的执行间隔和所述执行时长，设置所述每个子待调度任务的执行时间以及执行线程。
本实施例中的待调度任务属于定时任务，所以需要在多线程上执行待调度任务之前确定各个子待调度任务的执行时长。
其中，定时任务指的是通过配置，实现在特定的时间执行特定的任务。
步骤S104、对于每一子待调度任务，按照所述执行时间、在所述执行线程上执行所述子待调度任务。
本发明实施例提供的技术方案，当有待调度任务时，将待调度任务分割为N个子待调度任务，然后估算每个子待调度任务的执行时长，并进一步设置每个子待调度任务的执行时间以及执行线程，从而按照执行时间、在执行线程上执行子待调度任务。可见，本实施例的方案能够响应规则快速变化、精细化，实现自动、精准的任务调度，提高执行效率及提升硬件资源的利用率。
请参阅图2，图2为本发明实施例提供的一种多线程任务调度方法的另一种实现流程图，所述方法包括：
步骤S201、获取待调度任务。
步骤S202、将所述待调度任务分割为N个子待调度任务，N≥2且N为整数。
由于是多线程任务调度，所以，在获取待调度任务后，需要将待调度任务分割为多个子待调度任务，以便将多个子待调度任务在多线程上进行调度执行。
步骤S203、通过决策树算法统计预设时间段内、每个线程上的每个子任务的执行时长，获得统计结果。
步骤S204、根据所述统计结果，确定不同子任务的统计执行时长。
其中不同子任务的数据量不同。
根据子任务数据量的不同，不同子任务执行的时长不同，因此，在确定子待调度任务的执行时长之前，需要获得预设时间段内每个线程上的子任务的统计执行时长，并将与子待调度任务的数据量相同的子任务的统计执行时长作为该子待调度任务的执行时长。
步骤S205、获得所述每个子待调度任务的数据量。
步骤S206、确定与所述数据量对应的统计执行时长，将所述统计执行时长作为所述执行时长。
本实施例中的待调度任务属于定时任务，所以需要在多线程上执行待调度任务之前确定各个子待调度任务的执行时长。
其中，定时任务指的是通过配置，实现在特定的时间执行特定的任务。
步骤S207、根据各个线程的执行间隔和所述执行时长，设置所述每个子待调度任务的执行时间以及执行线程。
步骤S208、对于每一子待调度任务，按照所述执行时间、在所述执行线程上执行所述子待调度任务。
步骤S209、统计所述各个线程每天的任务执行结果，所述任务执行结果包括每个线程每天执行的任务数据量以及每个子任务的实际执行时长。
步骤S210、根据所述任务执行结果，利用决策树算法重新确定所述每个线程每天执行的目标任务数据量以及子任务的目标实际执行时长，以使所述每个线程按照所述目标任务数据量和所述目标实际执行时长执行子任务。
步骤S209-步骤S210实现的是调度引擎根据每天的任务执行情况以及决策树算法，不断自动进行线程资源的优化配置。
步骤S211、生成并存储调度日志，所述调度日志至少包含所述每个线程所执行子任务的执行时间和调度结果。
其中，调度结果包括失败和成功两种结果。
本发明实施例提供的技术方案，当有待调度任务时，将待调度任务分割为N个子待调度任务，然后估算每个子待调度任务的执行时长，并进一步设置每个子待调度任务的执行时间以及执行线程，从而按照执行时间、在执行线程上执行子待调度任务。可见，本实施例的方案能够响应规则快速变化、精细化，实现自动、精准的任务调度，提高执行效率及提升硬件资源的利用率。
请参阅图3，图3为本发明实施例提供的多线程任务调度装置的一种结构示意图，该装置包括：
获取单元301，用于获取待调度任务。
分割单元302，用于将所述待调度任务分割为N个子任务，N≥2且N为整数。
由于是多线程任务调度，所以，在获取待调度任务后，需要将待调度任务分割为多个子待调度任务，以便将多个子待调度任务在多线程上进行调度执行。
估算单元303，用于估算每个子待调度任务的执行时长，并根据各个线程的执行间隔和所述执行时长，设置所述每个子待调度任务的执行时间以及执行线程。
本实施例中的待调度任务属于定时任务，所以需要在多线程上执行待调度任务之前确定各个子待调度任务的执行时长。
其中，定时任务指的是通过配置，实现在特定的时间执行特定的任务。
执行单元304，用于对于每一子待调度任务，按照所述执行时间、在所述执行线程上执行所述子待调度任务。
本发明实施例提供的技术方案，当有待调度任务时，将待调度任务分割为N个子待调度任务，然后估算每个子待调度任务的执行时长，并进一步设置每个子待调度任务的执行时间以及执行线程，从而按照执行时间、在执行线程上执行子待调度任务。可见，本实施例的方案能够响应规则快速变化、精细化，实现自动、精准的任务调度，提高执行效率及提升硬件资源的利用率。
请参阅图4，图4为本发明实施例提供的多线程任务调度装置的另一种结构示意图，该装置结构示意图中的各单元的工作过程参照图2对应的实施例中方法的执行过程，该装置包括：
获取单元401，用于获取待调度任务。
分割单元402，用于将所述待调度任务分割为N个子任务，N≥2且N为整数。
由于是多线程任务调度，所以，在获取待调度任务后，需要将待调度任务分割为多个子待调度任务，以便将多个子待调度任务在多线程上进行调度执行。
第一统计单元403，用于估算每个子任务的执行时长之前，统计预设时间段内、每个线程上的每个子任务的执行时长，获得统计结果。
第一确定单元404，用于根据所述统计结果，确定不同子任务的统计执行时长，其中不同子任务的数据量不同。
其中不同子任务的数据量不同。
根据子任务数据量的不同，不同子任务执行的时长不同，因此，在确定子待调度任务的执行时长之前，需要获得预设时间段内每个线程上的子任务的统计执行时长，并将与子待调度任务的数据量相同的子任务的统计执行时长作为该子待调度任务的执行时长。
获得单元405，用于获得所述每个子待调度任务的数据量。
第二确定单元406，用于确定与所述数据量对应的统计执行时长。
本实施例中的待调度任务属于定时任务，所以需要在多线程上执行待调度任务之前确定各个子待调度任务的执行时长。
其中，定时任务指的是通过配置，实现在特定的时间执行特定的任务。
第三确定单元407，用于将所述统计执行时长作为所述执行时长。
执行单元408，用于对于每一子待调度任务，按照所述执行时间、在所述执行线程上执行所述子待调度任务。
第二统计单元409，用于统计所述各个线程每天的任务执行结果，所述任务执行结果包括每个线程每天执行的任务数据量以及每个子任务的实际执行时长。
第四确定单元410，用于根据所述任务执行结果，利用决策树算法重新确定所述每个线程每天执行的目标任务数据量以及子任务的目标实际执行时长，以使所述每个线程按照所述目标任务数据量和所述目标实际执行时长执行子任务。
生成单元411，用于生成并存储调度日志，所述调度日志至少包含所述每个线程所执行子任务的执行时间和调度结果。
本发明实施例提供的技术方案，当有待调度任务时，将待调度任务分割为N个子待调度任务，然后估算每个子待调度任务的执行时长，并进一步设置每个子待调度任务的执行时间以及执行线程，从而按照执行时间、在执行线程上执行子待调度任务。可见，本实施例的方案能够响应规则快速变化、精细化，实现自动、精准的任务调度，提高执行效率及提升硬件资源的利用率。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
对于装置或系统实施例而言，由于其基本相应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置或系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，在没有超过本发明的精神和范围内，可以通过其他的方式实现。当前的实施例只是一种示范性的例子，不应该作为限制，所给出的具体内容不应该限制本发明的目的。例如，所述单元或子单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或多个子单元结合一起。另外，多个单元可以或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
另外，所描述系统，装置和方法以及不同实施例的示意图，在不超出本发明的范围内，可以与其它系统，模块，技术或方法结合或集成。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
以上所述仅是本发明的具体实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种多线程任务调度方法，其特征在于，包括：
获取待调度任务；
将所述待调度任务分割为 N 个子待调度任务，N≥2 且 N 为整数；
估算每个子待调度任务的执行时长，并根据各个线程的执行间隔和所述执行时长，设置所述每个子待调度任务的执行时间以及执行线程；估算每个子待调度任务的执行时长之前，还包括：统计预设时间段内、每个线程上的每个子待调度任务的执行时长，获得统计结果；根据所述统计结果，确定不同子待调度任务的统计执行时长，其中不同子待调度任务的数据量不同；估算每个子待调度任务的执行时长，包括：
获得所述每个子待调度任务的数据量；
确定与所述数据量对应的统计执行时长；
将所述统计执行时长作为所述执行时长；
对于每一子待调度任务，按照所述执行时间、在所述执行线程上执行所述子待调度任务。
2.根据权利要求 1 所述的多线程任务调度方法，其特征在于，通过决策树算法统计预设时间段内、每个线程上的每个子待调度任务的执行时长，获得统计结果。
3.根据权利要求 1 所述的多线程任务调度方法，其特征在于，还包括：
统计所述各个线程每天的任务执行结果，所述任务执行结果包括每个线程每天执行的任务数据量以及每个子待调度任务的实际执行时长；
根据所述任务执行结果，利用决策树算法重新确定所述每个线程每天执行的目标任务数据量以及子待调度任务的目标实际执行时长，以使所述每个线程按照所述目标任务数据量和所述目标实际执行时长执行子待调度任务。
4.根据权利要求 1 所述的多线程任务调度方法，其特征在于，还包括：
生成并存储调度日志，所述调度日志至少包含所述每个线程所执行子待调度任务的执行时间和调度结果。
5.一种多线程任务调度装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取待调度任务；
分割单元，用于将所述待调度任务分割为 N 个子待调度任务，N≥2 且 N为整数；
估算单元，用于估算每个子待调度任务的执行时长，并根据各个线程的执行间隔和所述执行时长，设置所述每个子待调度任务的执行时间以及执行线程；所述估算单元，包括：
获得单元，用于获得所述每个子待调度任务的数据量；
第二确定单元，用于确定与所述数据量对应的统计执行时长；
第三确定单元，用于将所述统计执行时长作为所述执行时长；
执行单元，用于对于每一子待调度任务，按照所述执行时间、在所述执行线程上执行所述子待调度任务；
第一统计单元，用于估算每个子待调度任务的执行时长之前，统计预设时间段内、每个线程上的每个子待调度任务的执行时长，获得统计结果；
第一确定单元，用于根据所述统计结果，确定不同子待调度任务的统计执行时长，其中不同子待调度任务的数据量不同。
6.根据权利要求 5 所述的多线程任务调度装置，其特征在于，所述第一统计单元具体用于：
通过决策树算法统计预设时间段内、每个线程上的每个子待调度任务的执行时长，获得统计结果。
7.根据权利要求 5 所述的多线程任务调度装置，其特征在于，还包括：
第二统计单元，用于统计所述各个线程每天的任务执行结果，所述任务执行结果包括每个线程每天执行的任务数据量以及每个子待调度任务的实际执行时长；
第四确定单元，用于根据所述任务执行结果，利用决策树算法重新确定所述每个线程每天执行的目标任务数据量以及子待调度任务的目标实际执行时长，以使所述每个线程按照所述目标任务数据量和所述目标实际执行时长执行子待调度任务。
8.根据权利要求 5 所述的多线程任务调度装置，其特征在于，还包括：
生成单元，用于生成并存储调度日志，所述调度日志至少包含所述每个线程所执行子待调度任务的执行时间和调度结果。
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