Question

问题：有许多有限的工作可以同时处理。有多个用户共享这些资源（工作者），此时没有算法以相同的方式共享资源。

实施例： 4个团队共有8名工作人员和4名用户，按此顺序要求每个团队有10个工作岗位。此时，处理以FIFO完成，第一个用户将占用所有工作人员，其他人必须等待很长时间。用户被分成几个小组。

到目前为止我的解决方案： 1.每个团队最多可以有1 /（no_of_teams_with_jobs）* 100％（例如，如上所述，1/4 * 100 = 25％。因此每个团队有25％的可用插槽（8），这意味着2。 2.然后在团队成员之间平均分配2个插槽。

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  | Worker 1 | Worker 2 | Worker 3 | Worker 4 | Worker 5 | Worker 6 | Worker 7 | Worker 8 |
  -----------------------------------------------------------------------------------------
  |      Project 1      |      Project 2      |      Project 3      |      Project 4      |
  -----------------------------------------------------------------------------------------
0 |  User 1  |  User 1  |  User 2  |  User 2  |  User 3  |  User 3  |  User 4  |  User 4  |
1 |  User 1  |  User 1  |  User 2  |  User 2  |  User 3  |  User 3  |  User 4  |  User 4  |
2 |  User 1  |  User 1  |  User 2  |  User 2  |  User 3  |  User 3  |  User 4  |  User 4  |
3 |  User 1  |  User 1  |  User 2  |  User 2  |  User 3  |  User 3  |  User 4  |  User 4  |

因此第0行可能已在运行作业，其余行可以是待处理作业。我这样安排它们，所以每个人都会从左到右收到一个ticket_number，从1到n，这意味着收到第一个空槽的顺序。

他们将收到的第二个数字是他们所在的行，因为我需要计算持续时间的估计值。如果你在第2行，那么你可能会等待2个工作完成。

代码的基本示例：

jobs = load_jobs()
jobs = compute_priority_and_estimate(jobs) # job.priority=x, job.estimate=seconds
persist_jobs_in_db(jobs)

然后在另一个过程中

jobs_to_process = load_jobs_to_process(free_slots=10) # order by job.priority ASC, limit 10

我认为这种方法是正确的，但实现有点混乱，我正在寻找一种更简单的方法或可以保持代码清洁的算法。

编辑：问题是，如果有任何类型，如果现有的实现或类似想法的算法，我可以激发。

我希望我能尽可能清楚地表达问题。

Answer 1

我有点不确定究竟是什么问题，所以我只想抛弃一些想法。我认为你的队列正确。

如果您希望确保调度程序公平地从团队中选择工作，那么每个团队可以拥有一个队列。在实现方面，您需要一个每个团队队列的线程，该队列将项目从团队队列中取出并将其放入一个共享队列，该队列的最大大小为1，调度程序可以使用该队列。

另一方面，如果您希望在所有时间内公平地平衡各个团队的工作，您可以使用优先级队列并为每个团队分配计数器。每当项目被添加到队列中时，您从团队的计数器中获取下一个数字并将其用作优先级。这意味着如果你引入一个能够产生大量工作的新团队，那么它就会占用调度程序，直到它的计数器赶上其他团队。

如何在多个级别上平等地共享用户之间的资源

1 个答案: