基于统计分析和预测的低内存进程管理算法

摘要：

针对低内存进程管理LMK (low memory killer)算法中内存阈值的设置主要依靠经验值,无法充分利用系统内存的问题,提出了一种基于统计分析和预测的低内存进程管理算法(low memory killer algorithm based on statistical analysis and predicting,LMK-SAP).通过统计进程的内存使用,利用条件概率预测下一时间段内存增量,获得各类型进程的内存需求总量预测值,以此动态调整不同等级的内存阈值,最终根据内存阈值选择需要关闭的进程.实验结果表明,与LMK算法相比,LMK-SAP算法在内存中驻留的应用数目提高了56％,能够有效加快应用间的切换速度.

关键词：嵌入式操作系统、进程管理、低内存、概率、统计分析

所属期刊栏目：35

分类号：TP316(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科技支撑项目课题基金项目2011BAH08B01;国家863高技术研究发展计划基金项目2011AA01A102;中国科学院战略性先导科技专项课题基金项目XDA06030500

在线出版日期：2014-03-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：107-111,118