基于μC/OS任务调度算法的嵌入式数据管理(2)

1.3  查找当前处于就绪态的最高优先级任务

μC/OS采用查表法查找当前处于就绪态的最高优先级任务，它预先定义了数组OSUnMapTbl[]作为查找表，如下：

INT8U cONST OSUnMapTbl[]={

0, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0, 3, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0,

4, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0, 3, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0,

5, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0, 3, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0,

4, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0, 3, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0,

6, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0, 3, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0,

4, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0, 3, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0,

5, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0, 3, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0,

4, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0, 3, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0,

7, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0, 3, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0,

4, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0, 3, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0,

5, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0, 3, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0,

4, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0, 3, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0,

6, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0, 3, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0,

4, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0, 3, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0,

5, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0, 3, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0,

4, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0, 3, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0

}；

相应的查找程序如下：

High3=OSUnMapTbl[OSRdyGrp]；//优先级高3位，即当前处于就绪态的最高优先级的任务的组号

Low3=OSUnMapTbl[OSRdyTbl[High3]]；//优先级低3位

prio=（Hign3《3）+Low3；//获得当前处于就绪态的最高优先级的任务
例如：若OSRdyGrp的值为01101000b，则查得OSUnMapTbl[OSRdyGrp]的值是3，它对应于OSRdyGrp中的第3位置1（即当前处于就绪态的最高优先级任务处于第1组任务中）；若OSRdyTbl[3]的值是11100100b，则查OSUnMapTbl[OSRdyTbl[3]]的值是2，则进入就绪态的最高任务的优先级prio=3×8+2=26。

从上文的计算可看出μC/OS查找当前最高优先级任务所*的时间为常数，与应用程序中建立的任务数无关，这个特性是本文实现新型嵌入式数据管理的关键。

2、利用μC/OS任务调度算法实现嵌入式

数据管理在低端的嵌入式应用中，数据管理的主要功能就是数据存储与数据删除。传统的做法是对数据存储空间按地址顺序编号，数据存储与删除均根据编号操作，每个编号的存储空间还提供了标志位，用于判断该空间是否已被占用。这种方法有一个很大的弊端：多次删除后会出现存储空间碎片，这造成后续操作中查找空闲空间耗时较长，且存储量越大，这个现象越严重，大大降低了数据管理操作的效率。有些程序员为了解决这个弊端对删除操作只提供删除所有记录的功能，不提供单独删除某个记录的功能，但这显然牺牲了产品的易用性。本文利用μC/OS任务调度算法实现嵌入式数据管理，可有效解决以上问题。

2.1  基本思想

利用μC/OS任务调度算法实现嵌入式数据管理的基本思想是：将μC/OS中的“任务优先级”与数据管理的“记录号”对应，将“任务就绪态”与“存储空间空状态”（注意，不是存储空间满状态）对应，将“任务空闲态”与“存储空间满状态”对应，将“使任务进入就绪态”与“数据删除”对应，将“使任务进入空闲态”与“数据存储”对应，将“查找当前处于就绪态的最高优先级任务”与“查找当前空闲存储空间”对应。即在实际应用中，数据存储前先根据μC/OS中的“查找当前处于就绪态的最高优先级任务”的方法查找目前优先级最高的空闲存储空间，获得相应记录号，然后在数据存储后根据μC/OS中的“使任务进入空闲态”的方法使相应记录的存储空间置为“满”状态；数据删除后根据μC/OS中的“使任务进入就绪态”的方法使相应记录的存储空间置为“空”状态。显然，该方法较传统方法有两大优点：查找空闲存储空间的速度远高于传统方法，且查找时间为常数，即查找时间与记录数无关（传统方法的查找时间随记录数递增）；不会出现存储空间碎片，因为本方法按优先级存储数据，删除的存储空间的优先级肯定高于未使用的存储空间，则在后续存储操作中会将其优先用于存储，从而也就避免了存储空间碎片的出现。(责任编辑：admin)