CN111984426A - 任务调度方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及操作系统技术，揭露了一种任务调度方法，包括：获取任务信息集，提取任务信息集中的任务优先级和任务计划开始时间；根据任务计划开始时间确定第一时刻需要执行的至少两个目标调度任务；将至少两个目标调度任务排序并根据排序结果选取任务汇集为第二任务调度表；随机替换第二任务调度表中目标调度任务，得到多张临近任务调度表；计算多张临近任务调度表的优化函数值，根据优化函数值获得任务调度表；按照任务调度表进行任务调度。本发明还提出了任务调度装置、设备及计算机可读存储介质。此外，本发明还涉及区块链技术，任务信息集可存储于区块链节点中。本发明可以避免任务调度不准确造成的任务执行延迟、任务执行效率低下的问题。
Description
技术领域
本发明涉及操作系统技术领域，尤其涉及一种任务调度方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着计算机技术的发展，在计算机运行的过程中存在着调度多个任务执行的情形，合理的安排多个任务的执行顺序，有利于缩减任务的执行时间，提高执行任务的效率。
现有技术中，通常通过基于任务优先级的先来先调度方案，比如操作系统内的线程调度时使用基于任务优先级的先来先调度方案，车间工件在生产线的调度时使用基于任务优先级的先来先调度方案等。基于任务优先级的先来先调度方案具有执行简单的优点，但是在较为复杂的业务场景下，由于待调度任务的属性比较丰富，例如，待调度任务除了包括任务优先级的属性，还包括任务最长执行时间、任务最晚结束时间等属性，仅按照优先级进行任务调度存在着任务执行延迟率高的问题，容易降低任务的执行效率。
发明内容
本发明提供一种任务调度方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其主要目的在于避免任务调度不准确造成的任务执行延迟、任务执行效率低下的问题。
为实现上述目的，本发明提供的一种任务调度方法，包括：
获取任务信息集和任务执行器集合，提取所述任务信息集中任务的任务指标，其中，所述任务指标包括任务优先级和任务计划开始时间；
获取任务执行器集合；
根据所述任务计划开始时间确定第一时刻需要执行的至少两个目标调度任务；
将所述至少两个目标调度任务按照所述任务优先级从大到小进行排序，得到第一任务调度表；
从所述第一任务调度表中从前到后选取预设数量的任务汇集为第二任务调度表，其中，所述预设数量为所述任务执行器集合中任务执行器的数量；
随机从所述第一任务调度表中选取多个目标调度任务，将所述第二任务调度表中的任务随机替换为所述目标调度任务，得到多张临近任务调度表；
利用目标优化函数计算所述多张临近任务调度表的优化函数值；
选取所述优化函数值小于预设差异阈值的多张临近任务调度表，得到多张待选取调度表；
计算所述多张待选取调度表的得分，确定得分最低的待选取调度表为任务调度表；
按照所述任务调度表进行任务调度。
可选地，所述获取任务信息集，包括：
确定所述任务信息集的存储环境；
获取与所述存储环境对应的编译器；
利用所述编译器生成调用所述任务信息集的调用语句；
执行所述调用语句获取所述任务信息集。
可选地，所述获取任务信息集之前，所述方法还包括：
接收任务调度请求，所述任务调度请求包含用户信息；
提取所述用户信息中的用户唯一标识和用户密码；
根据所述用户唯一标识和所述用户密码，判断所述用户是否是授权用户；
若所述用户为授权用户，则获取所述任务信息集。
可选地，所述根据所述任务计划开始时间确定第一时刻需要执行的至少两个目标调度任务，包括：
获取所述任务信息集中任务计划开始时间小于或等于所述第一时刻的至少两个任务；
确定所述至少两个任务为目标调度任务。
可选地，所述利用目标优化函数计算所述多张临近任务调度表的优化函数值，包括：
利用如下目标优化函数计算所述多张临近任务调度表的优化函数值F：
F＝f1+f2+f3
f1＝∑(StartTimeii+ExecutionTimei-EndTimei)
其中，f1为任务延迟时间优化函数，f2为被抛弃的任务数，f3为最小执行器数目优化函数，StartTimei为任务i的任务计划开始时间，ExecutionTimei为任务i的预计执行时间，EndTimei为任务最晚截止时间，Machinej为所述执行器集合中的第j个执行器，t为任务i的执行时刻，M为所述任务执行器集合。
可选地，所述提取所述任务信息集中任务的任务指标，包括：
获取训练任务信息集，以及所述训练任务信息集对应的标准任务指标；
利用预设的指标提取模型对所述训练任务信息集进行任务指标提取，得到训练任务指标；
计算所述训练任务指标和所述标准任务指标的误差值；
若所述训练任务指标与所述标准任务指标的误差值大于预设误差，则调整所述任务指标提取模型的参数后，再次进行特征提取；
若所述训练任务指标与所述标准任务指标的误差值小于所述预设误差，则确认训练完成，获取训练完成的任务指标提取模型；
利用所述训练完成的任务指标提取模型从所述任务信息集中提取任务的任务指标。
可选地，所述计算所述训练任务指标和所述标准任务指标的误差值，包括：
利用如下损失函数计算所述训练任务指标和所述标准任务指标的误差值
其中，
表示所述训练任务指标，Y表示所述标准任务指标，N表示训练任务指标的个数，α为预设误差系数。
为了解决上述问题，本发明还提供一种任务调度装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取任务信息集和任务执行器集合，提取所述任务信息集中任务的任务指标，其中，所述任务指标包括任务优先级和任务计划开始时间；
任务筛选模块，用于根据所述任务计划开始时间确定第一时刻需要执行的至少两个目标调度任务，将所述至少两个目标调度任务按照所述任务优先级从大到小进行排序，得到第一任务调度表，从所述第一任务调度表中从前到后选取预设数量的任务汇集为第二任务调度表，其中，所述预设数量为所述任务执行器集合中任务执行器的数量；
临近任务调度表生成模块，用于随机从所述第一任务调度表中选取多个目标调度任务，将所述第二任务调度表中的任务随机替换为所述目标调度任务，得到多张临近任务调度表；
调度表筛选模块，用于利用目标优化函数计算所述多张临近任务调度表的优化函数值，选取所述优化函数值小于预设差异阈值的多张临近任务调度表，得到多张待选取调度表；
任务调度模块，用于计算所述多张待选取调度表的得分，确定得分最低的待选取调度表为任务调度表，按照所述任务调度表进行任务调度。
为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
存储器，存储至少一个计算机程序；及
处理器，执行所述存储器中存储的计算机程序以实现上述中任意一项所述的任务调度方法。
为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，包括存储数据区和存储程序区，存储数据区存储创建的数据，存储程序区存储有计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现上述中任意一项所述的任务调度方法。
本发明实施例提取任务信息集中的任务优先级、任务计划开始时间等多个任务指标，根据任务计划开始时间确定需要执行的任务，根据任务优先级将筛选出的任务排列为第一任务调度表，根据任务执行器数量，筛选出第一任务调度表中任务优先级靠前的与执行器集合中执行器数量相同的任务为第二任务调度表，根据任务优先级与任务执行器数量选取任务，提高了任务选取的精确度；随机利用第一任务调度表中的任务对第二任务调度表中的任务进行替换，以生成多张临近任务调度表，增加了临近任务调度表中任务指标的多样性，避免了仅按照任务优先级对任务进行调度；利用优化函数计算临近任务调度表的优化函数值，根据优化函数值从临近任务调度表中筛选出多张待选取调度表，根据优化值可获取到多个临近任务调度表的优化情况，提高了选取多张待选取调度表的效率，计算多张待选取调度表的得分，进而从多张待选取调度表中确定任务调度表，按照任务调度表进行任务调度，提高了选取的任务调度表的合理性，避免任务调度不准确造成的任务执行延迟、任务执行效率低下的问题。因此本发明提出的任务调度方法、装置及计算机可读存储介质，可以避免任务调度不准确造成的任务执行延迟、任务执行效率低下的问题。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的任务调度方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的获取任务信息集的流程示意图；
图3为本发明一实施例提供的判断所述用户是否是授权用户的流程示意图；
图4为本发明一实施例提供的任务调度装置的模块示意图；
图5为本发明一实施例提供的实现任务调度方法的电子设备的内部结构示意图；
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实施例提供的任务调度方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述任务调度方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。
本发明提供一种任务调度方法。参照图1所示，为本发明一实施例提供的任务调度方法的流程示意图。该方法可以由一个装置执行，该装置可以由软件和/或硬件实现。
在本实施例中，任务调度方法包括：
S10、获取任务信息集和任务执行器集合，提取所述任务信息集中任务的任务指标，其中，所述任务指标包括任务优先级和任务计划开始时间。
本发明实施例中，所述任务信息集中包括多个待执行任务，例如多个待执行程序、待执行线程等。
本发明实施例中，任务执行器集合包括多个任务执行器的信息，任务执行器是可执行任务的机器设备等，例如，计算机、计算机集群。详细地，所述任务执行器集合可由用户提供，所述任务执行器集合中包括多个任务执行器，每个任务执行器可执行至少一个任务，并且，每个任务执行器同一时间只可执行一个任务。图2为本发明一实施例提供的获取任务信息集的流程示意图。
详细地，参图2所示，所述获取任务信息集，包括：
S100、确定所述任务信息集的存储环境；
S101、获取与所述存储环境对应的编译器；
S102、利用所述编译器生成调用所述任务信息集的调用语句；
S103、执行所述调用语句获取所述任务信息集。
本发明实施例中，任务信息集存储于预先构建的区块链节点中，利用区块链对数据的高吞吐性，可提高获取任务信息集的效率。
图3为本发明一实施例提供的判断所述用户是否是授权用户的流程示意图。
参图3所示，本发明一优选实施例中，所述获取任务信息集之前，所述方法还包括：
S11、接收任务调度请求，所述任务调度请求包含用户信息；
S12、提取所述用户信息中的用户唯一标识和用户密码；
S13、根据所述用户唯一标识和所述用户密码，判断所述用户是否是授权用户；
S14、若所述用户为授权用户，则获取所述任务信息集。
进一步地，在本发明较佳实施例中，所述根据所述用户唯一标识和所述用户密码，判断所述用户是否是授权用户，包括：
在所述用户唯一标识及用户密码与预先存储信息都相同时，确定所述用户为授权用户；
在所述用户唯一标识及用户密码与预先存储信息都相同时，确定所述用户为非授权用户，不执行获取所述任务信息集的操作。
本发明较佳实施例在获取任务信息集之前对用户身份进行校验，提高了任务信息集的安全性。
具体地，所述提取所述任务信息集中任务的任务指标，包括：
获取训练任务信息集，以及所述训练任务信息集对应的标准任务指标；
利用预设的指标提取模型对所述训练任务信息集进行任务指标提取，得到训练任务指标；
计算所述训练任务指标和所述标准任务指标的误差值；
若所述训练任务指标与所述标准任务指标的误差值大于预设误差，则调整所述任务指标提取模型的参数后，再次进行特征提取；
若所述训练任务指标与所述标准任务指标的误差值小于所述预设误差，则确认训练完成，获取训练完成的任务指标提取模型；
利用所述训练完成的任务指标提取模型从所述任务信息集中提取任务的任务指标。
详细地，所述计算所述训练任务指标和所述标准任务指标的误差值，包括：
利用如下损失函数计算所述训练任务指标和所述标准任务指标的误差值
其中，
表示所述训练任务指标，Y表示所述标准任务指标，N表示训练任务指标的个数，α为预设误差系数。S20、根据所述任务计划开始时间确定第一时刻需要执行的至少两个目标调度任务。
本发明实施例中，所述根据所述任务计划开始时间确定第一时刻需要执行的至少两个目标调度任务，包括：
获取所述任务信息集中任务计划开始时间小于或等于所述第一时刻的至少两个任务；
确定所述至少两个任务为目标调度任务。例如，任务信息集中包括任务A、任务B、任务C、任务D，任务E；任务A的任务计划开始时间为8:00，任务B的任务计划开始时间为8:20，任务C的任务计划开始时间为8:40，任务D的任务计划开始时间为8:50，任务E的任务计划开始时间为8:55；第一时刻为8:45，根据任务计划开始时间，确定任务A、任务B与任务C为目标调度任务。
S30、将所述至少两个目标调度任务按照所述任务优先级从大到小进行排序，得到第一任务调度表。
本发明实施例中，将所述至少两个目标调度任务按照所述任务优先级从大到小进行排序，得到第一任务调度表。
例如，任务A的任务优先级为50，任务B的任务优先级为80，任务C的任务优先级为20，则将任务A、任务B与任务C按照任务优先级从大到小排序为：任务B、任务A、任务C。
本发明实施例将至少两个目标调度任务按照所述任务优先级从大到小进行排序，得到第一任务调度表，可优先保证任务优先级较高的任务可被尽早执行。
S40、从所述第一任务调度表中从前到后选取预设数量的任务汇集为第二任务调度表，其中，所述预设数量为所述任务执行器集合中任务执行器的数量。
由于任务执行器个数有限且同一个任务执行器在同一时刻只能执行一个任务，因此，本发明实施例从第一任务调度表中从前到后选取与执行器集合中执行器数量相同的任务汇集为第二任务调度表。因此，第二任务调度表中的任务为优先级高且能够被执行的任务。此时第二任务调度表中的任务数量与所述任务执行器集合中任务执行器的数量相同。
通过按照任务优先级生成第一任务调度表，再从第一任务调度表中选取与任务执行器集合中任务执行器的数量相同的任务为第二任务调度表，使调度即根据任务优先级状况也根据执行器数量的限制进行调度。
例如，当任务可执行器的数量为两个，则从第一任务调度表中从前到后选取任务B与任务A汇集为第二任务调度表。
S50、随机从所述第一任务调度表中选取多个目标调度任务，将所述第二任务调度表中的任务随机替换为所述目标调度任务，得到多张临近任务调度表。
本发明另一实施例中，随机从第一任务调度表中选取多个目标调度任务，将所述第二任务调度表中的任务随机替换为目标调度任务。
例如，第一任务调度表中包括任务Q、任务W、任务R、任务T、任务Y；第二任务调度表中包括任务T与任务Y，则随机从第一任务调度表中选取任务Q、任务W、任务R，利用任务Q随机将第二任务调度表中的任务T进行替换，得到第一临近任务调度表(包括任务Q与任务Y)；利用任务Q随机将第二任务调度表中的任务Y进行替换，得到第二临近任务调度表(包括任务T与任务Q)；利用任务W随机将第二任务调度表中的任务T进行替换，得到第三临近任务调度表(包括任务W与任务Q)；利用任务W随机将第二任务调度表中的任务Y进行替换，得到第三临近任务调度表(包括任务T与任务W)等。
S60、利用目标优化函数计算所述多张临近任务调度表的优化函数值。
本发明实施例中，所述利用目标优化函数计算所述多张临近任务调度表的优化函数值，包括：
利用如下目标优化函数计算所述多张临近任务调度表的优化函数值F：
F＝f1+f2+f3
f1＝∑(StartTimeii+ExecutionTimei-EndTimei)
其中，f1为任务延迟时间优化函数，f2为被抛弃的任务数，f3为最小执行器数目优化函数，StartTimei为任务i的任务计划开始时间，ExecutionTimei为任务i的预计执行时间，EndTimei为任务最晚截止时间，Machinej为所述执行器集合中的第j个执行器，t为任务i的执行时刻，M为所述任务执行器集合。
S70、选取所述优化函数值小于预设差异阈值的多张临近任务调度表，得到多张待选取调度表。
例如，多张临近任务调度表中包括优化值为10的第一临近任务调度表、优化值为15的第二临近任务调度表、优化值为17的第三临近任务调度表和优化值为19的第四临近任务调度表；当预设差异阈值为16时，选取优化值为10的第一临近任务调度表和优化值为15的第二临近任务调度表为待选取调度表。
S80、计算所述多张待选取调度表的得分，确定得分最低的待选取调度表为任务调度表。
本发明实施例中，所述计算所述多张待选取调度表的得分，包括：
利用如下得分算法计算所述多张待选取调度表的得分Gradei：
Gradei＝优先级最高的任务的延迟时间×α
+优先级非最高的任务的延迟时间×β
+优先级最高的任务的预计执行时间×γ
+优先级非最高的任务的预计执行时间×δ
其中，α，β，γ，δ为预设权重系数。
本发明实施例选取得分最低的待选取调取表为任务调度表，例如，多张待选取调度表中第一临近任务调度表的得分为33，第二临近任务调度表的得分为66，则选取第一临近任务调度表为任务调度表。
S90、按照所述任务调度表进行任务调度。
本发明实施例中，按照任务调度表将任务调度给任务执行器集合中的任务执行器进行执行。
本发明实施例提取任务信息集中的任务优先级、任务计划开始时间等多个任务指标，根据任务计划开始时间确定需要执行的任务，根据任务优先级将筛选出的任务排列为第一任务调度表，根据任务执行器数量，筛选出第一任务调度表中任务优先级靠前的与执行器集合中执行器数量相同的任务为第二任务调度表，根据任务优先级与任务执行器数量选取任务，提高了任务选取的精确度；随机利用第一任务调度表中的任务对第二任务调度表中的任务进行替换，以生成多张临近任务调度表，增加了临近任务调度表中任务指标的多样性，避免了仅按照任务优先级对任务进行调度；利用优化函数计算临近任务调度表的优化函数值，根据优化函数值从临近任务调度表中筛选出多张待选取调度表，根据优化值可获取到多个临近任务调度表的优化情况，提高了选取多张待选取调度表的效率，计算多张待选取调度表的得分，进而从多张待选取调度表中确定任务调度表，按照任务调度表进行任务调度，提高了选取的任务调度表的合理性，避免任务调度不准确造成的任务执行延迟、任务执行效率低下的问题。因此本发明提出的任务调度方法，可以避免任务调度不准确造成的任务执行延迟、任务执行效率低下的问题。
如图4所示，是本发明任务调度装置的模块示意图。
本发明所述任务调度装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述任务调度装置可以包括获取模块101、任务筛选模块102、临近任务调度表生成模块103、调度表筛选模块104和任务调度模块105。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
所述获取模块101，用于获取任务信息集和任务执行器集合，提取所述任务信息集中任务的任务指标，其中，所述任务指标包括任务优先级和任务计划开始时间；
所述任务筛选模块102，用于根据所述任务计划开始时间确定第一时刻需要执行的至少两个目标调度任务；将所述至少两个目标调度任务按照所述任务优先级从大到小进行排序，得到第一任务调度表，从所述第一任务调度表中从前到后选取预设数量的任务汇集为第二任务调度表，其中，所述预设数量为所述任务执行器集合中任务执行器的数量；
所述临近任务调度表生成模块103，用于随机从所述第一任务调度表中选取多个目标调度任务，将所述第二任务调度表中的任务随机替换为所述目标调度任务，得到多张临近任务调度表；
所述调度表筛选模块104，用于利用目标优化函数计算所述多张临近任务调度表的优化函数值，选取所述优化函数值小于预设差异阈值的多张临近任务调度表，得到多张待选取调度表；
所述任务调度模块105，用于计算所述多张待选取调度表的得分，确定得分最低的待选取调度表为任务调度表，按照所述任务调度表进行任务调度。
详细地，所述任务调度装置各模块的具体实施方式如下：
所述获取模块101，用于获取任务信息集和任务执行器集合，提取所述任务信息集中任务的任务指标，其中，所述任务指标包括任务优先级和任务计划开始时间。
本发明实施例中，所述任务信息集中包括多个待执行任务，例如多个待执行程序、待执行线程等。
本发明实施例中，任务执行器集合包括多个任务执行器的信息，任务执行器是可执行任务的机器设备等，例如，计算机、计算机集群。详细地，所述任务执行器集合可由用户提供，所述任务执行器集合中包括多个任务执行器，每个任务执行器可执行至少一个任务，并且，每个任务执行器同一时间只可执行一个任务。详细地，所述获取模块101具体用于：
确定所述任务信息集的存储环境；
获取与所述存储环境对应的编译器；
利用所述编译器生成调用所述任务信息集的调用语句；
执行所述调用语句获取所述任务信息集。
本发明实施例中，任务信息集存储于预先构建的区块链节点中，利用区块链对数据的高吞吐性，可提高获取任务信息集的效率。
本发明一优选实施例中，所述任务调度装置还包括身份验证模块，所述身份验证模块具体用于：
接收任务调度请求，所述任务调度请求包含用户信息；
提取所述用户信息中的用户唯一标识和用户密码；
根据所述用户唯一标识和所述用户密码，判断所述用户是否是授权用户；
若所述用户为授权用户，则获取所述任务信息集。
进一步地，在本发明较佳实施例中，所述根据所述用户唯一标识和所述用户密码，判断所述用户是否是授权用户，包括：
在所述用户唯一标识及用户密码与预先存储信息都相同时，确定所述用户为授权用户；
在所述用户唯一标识及用户密码与预先存储信息都相同时，确定所述用户为非授权用户，不执行获取所述任务信息集的操作。
本发明较佳实施例在获取任务信息集之前对用户身份进行校验，提高了任务信息集的安全性。
具体地，所述提取所述任务信息集中任务的任务指标，包括：
获取训练任务信息集，以及所述训练任务信息集对应的标准任务指标；
利用预设的指标提取模型对所述训练任务信息集进行任务指标提取，得到训练任务指标；
计算所述训练任务指标和所述标准任务指标的误差值；
若所述训练任务指标与所述标准任务指标的误差值大于预设误差，则调整所述任务指标提取模型的参数后，再次进行特征提取；
若所述训练任务指标与所述标准任务指标的误差值小于所述预设误差，则确认训练完成，获取训练完成的任务指标提取模型；
利用所述训练完成的任务指标提取模型从所述任务信息集中提取任务的任务指标。
详细地，所述计算所述训练任务指标和所述标准任务指标的误差值，包括：
利用如下损失函数计算所述训练任务指标和所述标准任务指标的误差值
其中，
表示所述训练任务指标，Y表示所述标准任务指标，N表示训练任务指标的个数，α为预设误差系数。
所述任务筛选模块102，用于根据所述任务计划开始时间确定第一时刻需要执行的至少两个目标调度任务；将所述至少两个目标调度任务按照所述任务优先级从大到小进行排序，得到第一任务调度表，从所述第一任务调度表中从前到后选取预设数量的任务汇集为第二任务调度表，其中，所述预设数量为所述任务执行器集合中任务执行器的数量。
本发明实施例中，所述任务筛选模块102具体用于：
获取所述任务信息集中任务计划开始时间小于或等于所述第一时刻的至少两个任务；
确定所述至少两个任务为目标调度任务。例如，任务信息集中包括任务A、任务B、任务C、任务D，任务E；任务A的任务计划开始时间为8:00，任务B的任务计划开始时间为8:20，任务C的任务计划开始时间为8:40，任务D的任务计划开始时间为8:50，任务E的任务计划开始时间为8:55；第一时刻为8:45，根据任务计划开始时间，确定任务A、任务B与任务C为目标调度任务。
本发明实施例中，将所述至少两个目标调度任务按照所述任务优先级从大到小进行排序，得到第一任务调度表。
例如，任务A的任务优先级为50，任务B的任务优先级为80，任务C的任务优先级为20，则将任务A、任务B与任务C按照任务优先级从大到小排序为：任务B、任务A、任务C。
本发明实施例将至少两个目标调度任务按照所述任务优先级从大到小进行排序，得到第一任务调度表，可优先保证任务优先级较高的任务可被尽早执行。
所述临近任务调度表生成模块103，用于随机从所述第一任务调度表中选取多个目标调度任务，将所述第二任务调度表中的任务随机替换为所述目标调度任务，得到多张临近任务调度表。
由于任务执行器个数有限且同一个任务执行器在同一时刻只能执行一个任务，因此，本发明实施例从第一任务调度表中从前到后选取与执行器集合中执行器数量相同的任务汇集为第二任务调度表。因此，第二任务调度表中的任务为优先级高且能够被执行的任务。此时第二任务调度表中的任务数量与所述任务执行器集合中任务执行器的数量相同。
通过按照任务优先级生成第一任务调度表，再从第一任务调度表中选取与任务执行器集合中任务执行器的数量相同的任务为第二任务调度表，使调度即根据任务优先级状况也根据执行器数量的限制进行调度。
例如，当任务可执行器的数量为两个，则从第一任务调度表中从前到后选取任务B与任务A汇集为第二任务调度表。
本发明另一实施例中，随机从第一任务调度表中选取多个目标调度任务，将所述第二任务调度表中的任务随机替换为目标调度任务。
例如，第一任务调度表中包括任务Q、任务W、任务R、任务T、任务Y；第二任务调度表中包括任务T与任务Y，则随机从第一任务调度表中选取任务Q、任务W、任务R，利用任务Q随机将第二任务调度表中的任务T进行替换，得到第一临近任务调度表(包括任务Q与任务Y)；利用任务Q随机将第二任务调度表中的任务Y进行替换，得到第二临近任务调度表(包括任务T与任务Q)；利用任务W随机将第二任务调度表中的任务T进行替换，得到第三临近任务调度表(包括任务W与任务Q)；利用任务W随机将第二任务调度表中的任务Y进行替换，得到第三临近任务调度表(包括任务T与任务W)等。
所述调度表筛选模块104，用于利用目标优化函数计算所述多张临近任务调度表的优化函数值，选取所述优化函数值小于预设差异阈值的多张临近任务调度表，得到多张待选取调度表。
本发明实施例中，所述利用目标优化函数计算所述多张临近任务调度表的优化函数值，包括：
利用如下目标优化函数计算所述多张临近任务调度表的优化函数值F：
F＝f1+f2+f3
f1＝∑(StartTimeii+ExecutionTimei-EndTimei)
其中，f1为任务延迟时间优化函数，f2为被抛弃的任务数，f3为最小执行器数目优化函数，StartTimei为任务i的任务计划开始时间，ExecutionTimei为任务i的预计执行时间，EndTimei为任务最晚截止时间，Machinej为所述执行器集合中的第j个执行器，t为任务i的执行时刻，M为所述任务执行器集合。
例如，多张临近任务调度表中包括优化值为10的第一临近任务调度表、优化值为15的第二临近任务调度表、优化值为17的第三临近任务调度表和优化值为19的第四临近任务调度表；当预设差异阈值为16时，选取优化值为10的第一临近任务调度表和优化值为15的第二临近任务调度表为待选取调度表。
所述任务调度模块105，用于计算所述多张待选取调度表的得分，确定得分最低的待选取调度表为任务调度表，按照所述任务调度表进行任务调度。
例如，多张临近任务调度表中包括优化值为10的第一临近任务调度表、优化值为15的第二临近任务调度表、优化值为17的第三临近任务调度表和优化值为19的第四临近任务调度表；当预设差异阈值为16时，选取优化值为10的第一临近任务调度表和优化值为15的第二临近任务调度表为待选取调度表。
本发明实施例中，所述任务调度模块105具体用于：
利用如下得分算法计算所述多张待选取调度表的得分Gradei：
Gradei＝优先级最高的任务的延迟时间×α
+优先级非最高的任务的延迟时间×β
+优先级最高的任务的预计执行时间×γ
+优先级非最高的任务的预计执行时间×δ
其中，α，β，γ，δ为预设权重系数。
本发明实施例选取得分最低的待选取调取表为任务调度表，例如，多张待选取调度表中第一临近任务调度表的得分为33，第二临近任务调度表的得分为66，则选取第一临近任务调度表为任务调度表。
本发明实施例中，按照任务调度表将任务调度给任务执行器集合中的任务执行器进行执行。
本发明实施例提取任务信息集中的任务优先级、任务计划开始时间等多个任务指标，根据任务计划开始时间确定需要执行的任务，根据任务优先级将筛选出的任务排列为第一任务调度表，根据任务执行器数量，筛选出第一任务调度表中任务优先级靠前的与执行器集合中执行器数量相同的任务为第二任务调度表，根据任务优先级与任务执行器数量选取任务，提高了任务选取的精确度；随机利用第一任务调度表中的任务对第二任务调度表中的任务进行替换，以生成多张临近任务调度表，增加了临近任务调度表中任务指标的多样性，避免了仅按照任务优先级对任务进行调度；利用优化函数计算临近任务调度表的优化函数值，根据优化函数值从临近任务调度表中筛选出多张待选取调度表，根据优化值可获取到多个临近任务调度表的优化情况，提高了选取多张待选取调度表的效率，计算多张待选取调度表的得分，进而从多张待选取调度表中确定任务调度表，按照任务调度表进行任务调度，提高了选取的任务调度表的合理性，避免任务调度不准确造成的任务执行延迟、任务执行效率低下的问题。因此本发明提出的任务调度装置，可以避免任务调度不准确造成的任务执行延迟、任务执行效率低下的问题。
如图5所示，是本发明实现任务调度方法的电子设备的结构示意图。
所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11和总线，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如任务调度程序12。
其中，所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备1的内部存储单元，例如该电子设备1的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备1的外部存储设备，例如电子设备1上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、安全数字(SecureDigital，SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备1的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备1的应用软件及各类数据，例如任务调度程序12的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心(Control Unit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如执行任务调度程序等)，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备1的各种功能和处理数据。
所述总线可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。
图5仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图5示出的结构并不构成对所述电子设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
例如，尽管未示出，所述电子设备1还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备1还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
进一步地，所述电子设备1还可以包括网络接口，可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备1与其他电子设备之间建立通信连接。
可选地，该电子设备1还可以包括用户接口，用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
所述电子设备1中的所述存储器11存储的任务调度程序12是多个计算机程序的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：
获取任务信息集和任务执行器集合，提取所述任务信息集中任务的任务指标，其中，所述任务指标包括任务优先级和任务计划开始时间；
根据所述任务计划开始时间确定第一时刻需要执行的至少两个目标调度任务；
将所述至少两个目标调度任务按照所述任务优先级从大到小进行排序，得到第一任务调度表；
从所述第一任务调度表中从前到后选取预设数量的任务汇集为第二任务调度表，其中，所述预设数量为所述任务执行器集合中任务执行器的数量；
随机从所述第一任务调度表中选取多个目标调度任务，将所述第二任务调度表中的任务随机替换为所述目标调度任务，得到多张临近任务调度表；
利用目标优化函数计算所述多张临近任务调度表的优化函数值；
选取所述优化函数值小于预设差异阈值的多张临近任务调度表，得到多张待选取调度表；
计算所述多张待选取调度表的得分，确定得分最低的待选取调度表为任务调度表；
按照所述任务调度表进行任务调度。
进一步地，所述电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)。
进一步地，所述计算机可用存储介质可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据区块链节点的使用所创建的数据等。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，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。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块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。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图表记视为限制所涉及的权利要求。
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种任务调度方法，其特征在于，所述方法包括：
获取任务信息集和任务执行器集合，提取所述任务信息集中任务的任务指标，其中，所述任务指标包括任务优先级和任务计划开始时间；根据所述任务计划开始时间确定第一时刻需要执行的至少两个目标调度任务；
将所述至少两个目标调度任务按照所述任务优先级从大到小进行排序，得到第一任务调度表；
从所述第一任务调度表中从前到后选取预设数量的任务汇集为第二任务调度表，其中，所述预设数量为所述任务执行器集合中任务执行器的数量；
随机从所述第一任务调度表中选取多个目标调度任务，将所述第二任务调度表中的任务随机替换为所述目标调度任务，得到多张临近任务调度表；
利用目标优化函数计算所述多张临近任务调度表的优化函数值；
选取所述优化函数值小于预设差异阈值的多张临近任务调度表，得到多张待选取调度表；
计算所述多张待选取调度表的得分，确定得分最低的待选取调度表为任务调度表；
按照所述任务调度表进行任务调度。
2.如权利要求1所述的任务调度方法，其特征在于，所述获取任务信息集，包括：
确定所述任务信息集的存储环境；
获取与所述存储环境对应的编译器；
利用所述编译器生成调用所述任务信息集的调用语句；
执行所述调用语句获取所述任务信息集。
3.如权利要求1所述的任务调度方法，其特征在于，所述获取任务信息集之前，所述方法还包括：
接收任务调度请求，所述任务调度请求包含用户信息；
提取所述用户信息中的用户唯一标识和用户密码；
根据所述用户唯一标识和所述用户密码，判断所述用户是否是授权用户；
若所述用户为授权用户，则获取所述任务信息集。
4.如权利要求1所述的任务调度方法，其特征在于，所述根据所述任务计划开始时间确定第一时刻需要执行的至少两个目标调度任务，包括：
获取所述任务信息集中任务计划开始时间小于或等于所述第一时刻的至少两个任务；
确定所述至少两个任务为目标调度任务。
5.如权利要求1至4中任一项所述的任务调度方法，其特征在于，所述利用目标优化函数计算所述多张临近任务调度表的优化函数值，包括：
利用如下目标优化函数计算所述多张临近任务调度表的优化函数值F：
F＝f1+f2+f3
f1＝∑(StartTimei+ExecutionTimei-EndTimei)
其中，f1为任务延迟时间优化函数，f2为被抛弃的任务数，f3为最小执行器数目优化函数，StartTimei为任务i的任务计划开始时间，ExecutionTimei为任务i的预计执行时间，EndTimei为任务最晚截止时间，Machinej为所述执行器集合中的第j个执行器，t为任务i的执行时刻，M为所述任务执行器集合。
6.如权利要求1所述的任务调度方法，其特征在于，所述提取所述任务信息集中任务的任务指标，包括：
获取训练任务信息集，以及所述训练任务信息集对应的标准任务指标；
利用预设的指标提取模型对所述训练任务信息集进行任务指标提取，得到训练任务指标；
计算所述训练任务指标和所述标准任务指标的误差值；
若所述训练任务指标与所述标准任务指标的误差值大于预设误差，则调整所述任务指标提取模型的参数后，再次进行特征提取；
若所述训练任务指标与所述标准任务指标的误差值小于所述预设误差，则确认训练完成，获取训练完成的任务指标提取模型；
利用所述训练完成的任务指标提取模型从所述任务信息集中提取任务的任务指标。
7.如权利要求6所述的任务调度方法，其特征在于，所述计算所述训练任务指标和所述标准任务指标的误差值，包括：
利用如下损失函数计算所述训练任务指标和所述标准任务指标的误差值
其中，
表示所述训练任务指标，Y表示所述标准任务指标，N表示训练任务指标的个数，α为预设误差系数。
8.一种任务调度装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取任务信息集和任务执行器集合，提取所述任务信息集中任务的任务指标，其中，所述任务指标包括任务优先级和任务计划开始时间；
任务筛选模块，用于根据所述任务计划开始时间确定第一时刻需要执行的至少两个目标调度任务，将所述至少两个目标调度任务按照所述任务优先级从大到小进行排序，得到第一任务调度表，从所述第一任务调度表中从前到后选取预设数量的任务汇集为第二任务调度表，其中，所述预设数量为所述任务执行器集合中任务执行器的数量；
临近任务调度表生成模块，用于随机从所述第一任务调度表中选取多个目标调度任务，将所述第二任务调度表中的任务随机替换为所述目标调度任务，得到多张临近任务调度表；
调度表筛选模块，用于利用目标优化函数计算所述多张临近任务调度表的优化函数值，选取所述优化函数值小于预设差异阈值的多张临近任务调度表，得到多张待选取调度表；
任务调度模块，用于计算所述多张待选取调度表的得分，确定得分最低的待选取调度表为任务调度表，按照所述任务调度表进行任务调度。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7中任一所述的任务调度方法。
10.一种计算机可读存储介质，包括存储数据区和存储程序区，存储数据区存储创建的数据，存储程序区存储有计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一所述的任务调度方法。
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