在Linux 2.6完全公平的调度程序内

Question

我正在研究CFS的调度算法，该算法在此链接上使用RED-BLACK_TREE数据结构http://www.ibm.com/developerworks/linux/library/l-completely-fair-scheduler

我的问题是：在CFS中使用红黑树的目的是什么，为什么不能使用AVL树。？

Answer 1

注意：我从纯粹的算法角度回答这个问题（在实践中执行基本搜索树操作），我不知道Linux开发人员是否有其他内部原因可供选择RB树（它可能会让他们做某些事情AVL树不会）。

通常，两者是可互换的，就功能而言，它们也可与基本搜索树，treaps，splay树等互换。不同之处在于实际性能，因为所有平衡搜索树（AVL和RB树都是平衡的）具有相同的理论性能。

根据两个数据结构的维基页面（AVL，RB），AVL树在查询时表现更好，插入和删除效果更差。如果你看一个实现，这很容易注意到：平衡AVL树更复杂，导致实际性能下降。

所以我的猜测是，他们可以使用AVL树（除非他们使用RB树所具有的结构属性而AVL树没有，这是不可能的），但他们更关心插入和删除性能而不是查询性能，所以他们选择了RB。

值得一提的是，C ++，Java和.NET中的许多内置数据结构在其实现中使用了红黑树，可能也是因为它们在所有操作中具有相似的性能。

Answer 2

CFS Linux调度程序实际上使用自定义的RB树（linux/rbtree.h）。但关键是CFS基本上想知道接下来要选择哪个任务。这是从树中挑选最左边的节点（因为它将是具有较小切片时间的节点）。但是，为方便起见，CFS使用的RBT也有指向此节点的指针。

此时您可以说AVL树可以执行具有同等复杂性的相同任务。另一方面，在添加或删除任务条目时，您必须重新平衡和遍历RBT。据我所知，这里的RBT比AVL更适合这项工作。

Answer 3

因为RB TREE是自平衡的，所以由于树的自平衡特性，树中的路径不会是任何其他路径的两倍，因此，所有操作都将为O（log n），因此从树中插入和删除任务可以很快并且非常有效。