“…与被动副版本模式相对应的另外一种模式是主动副版本(active backup copy)模式,主动副版本模式允许主 版本和副版本同时执行.Tsuchiya 等人提出了一种容错方法,该方法允许任务的主版本和副版本执行的开始时 间可以不同 [15] .Yang 等人也提出了一种主动副版本模式的容错调度算法用以提高调度成功率 [16] ,等等.但是,完 全采用主动副版本模式的调度方式将会导致在任务裕度较大的情况下,副版本与主版本同时执行造成系统资 源的浪费.之后,Al-Omari 等人研究了一种自适应的容错调度方法,该方法根据任务裕度和任务的出错概率计算 主版本和副版本的重叠部分大小 [17] .但是,上面这些容错方法都只考虑了系统同构的情况,而没有考虑系统中处 理器(节点)异构的情况,因此不适合异构集群环境. 近来,Qin 等人提出了一种异构系统中实时任务容错调度算法 eFRD [12] .该算法对系统的可靠性进行了量化 计算,从而在进行容错调度的同时提高了系统的可靠性.但是,该容错调度算法是一种用来处理有依赖关系的实 时任务静态调度算法,而本文考虑的实时任务之间没有依赖关系,即是相互独立的.这是因为,有依赖关系的实 时任务可以转化为相互独立的任务 [18] .另外,本文的容错调度算法用来处理动态到达的任务,属于动态调度算 法.之后,Luo 等人提出了一种异构系统中可靠性驱动的实时容错调度算法,该容错调度算法动态地考虑了副版 本的主动执行模式和被动执行模式,提高了系统的灵活性 [19] .但是,该算法没有考虑不同任务副版本之间的重叠 问题,因此降低了调度成功率.最为重要的是,上面提到的所有容错调度算法都没有考虑为具有 QoS 需求的实时 任务提供容错处理这一问题.…”