- 协同调度
任务之间如果具有依赖关系，那么先执行完的任务依然还要等待它所依赖的任务执行完，协同调度希望让一组任务并行执行
群组调度：把关联的任务设置成一组，以组为单位调度任务在多个CPU核心上执行，使开始和结束时间接近相同，如果有4个核，任务有A1-4，B1-2，C1-6，那么A1-A4先为一组执行，然后B1-2，C1-2为一组，C3-6为一组。群组调度在特殊场景中性能优秀，但场景不匹配时会让无关任务同时进入和退出cpu - 两级调度
因为全局调度器会让任务在不同CPU之间切换，故为每个CPU引入本地调度器
当一个任务进入os，全局调度器根据每个核心负载情况决定哪个cpu执行，然后该任务会一直被本地调度器管理，不会迁移到其它cpu - 负载追踪和负载均衡
运行队列粒度负载追踪：以运行队列的长度为负载的依据，越长越高
调度实体粒度负载追踪：调度器以1024微秒为一个周期，记录任务的正在运行及等待运行的时间x微秒，该任务在第i个周期里对当前cpu利用率为x/1024，负载为scale_cpu_capacity(CPU核心处理能力）*x/1024。并且计算L的方法时根据衰减系数y来算之前周期的负载
负载均衡:CPU的核心之间是不同的，所以尽量要往迁移开销小的cpu转移
linux中使用调度域（相似特性的CPU核心的集合），调度组（一个调度域里面进行负载均衡的整体单位）两个数据结构，其中两个逻辑核组成逻辑CPU域，两个物理核组成物理CPU域，物理CPU组成NUMA域（非一致内存访问）。而每次迁移都会先从较小的域进行迁移，然后再往高层次
- 能耗感知调度EAS
能量模型：
- 容量：当前CPU核心在当前频率下的处理能力，这是一个相对的概念，linux把整个系统中处理能力最强的核心在最高频率下的容量设为1024，故其它核心可以相对地设置容量
- 功率：当前cpu在当前频率的功率，单位mw
系统的cpu核心被划分为多个 性能域，同一个性能域用同一个模型。一个模型有多个性能操作点，核心的频率只能在操作点给定的频率中切换
