Also known as inversion of priority
undesirable computing scheduling scenario
Inwersja priorytetów – zjawisko mogące występować w wielozadaniowych systemach operacyjnych takie, że w danej chwili wykonuje się inne zadanie niż powinno się wykonywać zgodnie z regułami algorytmu szeregowania. Pojawienie się inwersji priorytetów związane jest najczęściej z dostępem zadań do zasobów chronionych przez algorytmy takie jak na przykład semafory. W praktyce inwersja priorytetów to zdobycie przez zadanie będące w sekcji krytycznej pierwszeństwa w dostępie do procesora kosztem zadań o wyższych priorytetach. W niektórych przypadkach inwersja priorytetów może powodować opóźnienie w wykonywaniu zadań o wysokim priorytecie, ewentualnie zadania o niskim priorytecie mogą zwalniać dzielone zasoby, co odbywa się zwykle bez większej szkody. Jednakże istnieje wiele sytuacji, w których inwersja priorytetów może sprawić spore problemy. Jeśli zadanie o wysokim priorytecie ulega zagłodzeniu, może doprowadzić do nieprawidłowego działania systemu lub wywoływać działania zapobiegające uszkodzeniu, takie jak watchdog restartujący cały system. Klasycznym przykładem problemów spowodowanych inwersją priorytetów w systemie czasu rzeczywistego są kłopoty z działaniem lądownika sondy kosmicznej Mars Pathfinder. Inwersja priorytetów może również ograniczyć wydajność systemu. Niektóre zadania mają niski priorytet dlatego, że nie jest dla nich ważna szybka realizacja (np. nie wymagają interakcji użytkownika lub jest to seria zadań w przetwarzaniu wsadowym). Odwrotnie jest natomiast z zadaniami o wysokim priorytecie – te z kolei często wymagają jakiejś interakcji lub pełnią ważną rolę gwarantującą poprawne działanie aktualnie wykorzystywanych elementów systemu. Inwersja priorytetów powoduje to, że wywoływanie zadań o niskim priorytecie blokuje zadania z wysokim priorytetem, co może doprowadzić do utraty stabilności i zawieszeń systemu.
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA
via Wikidata sitelinks · CC0
Discovered by embedding cosine similarity (sentence-transformers MiniLM, 384-dim).