我一直在调查我正在实现的线程池的不同调度算法。由于我正在解决的问题的性质，我可以假设并行运行的任务是独立的，不会产生任何新任务。任务可以有不同的大小。
我立即使用针对本地作业队列的无锁令牌来进行最流行的调度算法“偷窃”，我对这种方法比较满意。但是，我想知道是否有任何常见的情况，工作窃取不是最好的方法。
对于这个特殊问题，我对每项任务的大小有一个很好的估计。工作窃取不会利用这些信息，我想知道是否有任何调度程序可以提供更好的负载平衡，而不是工作窃取这些信息（显然具有相同的效率）。
NB。这个问题与之前的question有关。
答案 0 :(得分：2)
我会提前分发任务。根据他们估计的运行时间信息，您可以将它们分配到每个线程中的各个队列中。
分配任务基本上是knapsack problem，每个队列应该花费相同的时间。
您应该添加一些逻辑来在运行时修改队列。例如，在估计的运行时间与实际运行时间相差一定量之后，应该进行重新分配。
答案 1 :(得分：1)
工作窃取调度程序确实不使用该信息，但这是因为它不依赖于它来提供它所具有的理论限制（例如，它使用的内存，工作者之间预期的总体通信和还有执行完全严格计算的预期时间，你可以在这里阅读：http://supertech.csail.mit.edu/papers/steal.pdf）
一篇有趣的论文（我希望你可以访问：http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2442538）实际上使用有限的执行时间来提供形式证明（试图尽可能接近原始的工作窃取范围）。
是的，有些情况下工作窃取不能最佳地执行（例如，不平衡的树搜索和其他特定情况）。但是对于那些情况，已经进行了优化（例如，允许窃取一半受害者的双端队列，而不是只执行一项任务：http://dl.acm.org/citation.cfm?id=571876）。