概念
工作集算法（Working Set Algorithm）是一种页面置换算法，用于操作系统的虚拟内存管理。该算法由Peter Denning提出，旨在优化页面置换决策，减少页面缺失率，从而提高系统性能。工作集算法基于局部性原理，即程序在执行过程中，只会频繁访问一部分页面，这部分页面构成了当前的"工作集"。
工作集算法的核心概念
- 工作集（Working Set）：在最近一段时间Δ内被访问过的页面集合。时间窗口Δ是工作集算法的关键参数，它定义了用于确定工作集的时间范围。
- 工作集窗口（Working Set Window）：随着进程执行，工作集窗口在进程的页面访问序列上滑动，反映了进程的局部性特征。
工作原理
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跟踪页面访问：操作系统跟踪每个页面的最后访问时间，以确定哪些页面在最近Δ时间内被访问过。
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维护工作集：系统维护一个当前工作集，包含所有在最近Δ时间内被访问的页面。
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页面置换决策：
- 当发生页面缺失时，如果请求的页面不在内存中，系统将加载该页面。
- 如果内存已满，系统将查看当前工作集中哪些页面不再属于最近Δ时间内的访问集合，这些页面被认为是置换的候选页面。
- 如果当前工作集的大小超过了分配给进程的页面帧数，系统将根据一定策略（如LRU）从工作集中选择页面进行置换。
优点
- 动态适应性：工作集算法能够动态适应进程的局部性变化，通过调整Δ值，可以控制工作集的大小，以适应不同的工作负载。
- 减少页面缺失率：通过保持进程的工作集在内存中，算法旨在减少页面缺失率，提高系统性能。
缺点
- 开销较大：维护工作集需要额外的开销，操作系统需要跟踪每个页面的访问历史，以及定期更新工作集。
- 参数选择：工作集窗口Δ的选择对算法性能有重要影响，但在实际中很难确定最优的Δ值。
工作集算法是一种理论上优雅且实用的页面置换策略，它试图通过维护一个代表当前进程活动的页面集合来优化页面置换决策。然而，由于其实现复杂度和对参数选择的敏感性，在实际操作系统中，它通常与其他页面置换策略结合使用，或被用作理论基础来指导页面置换策略的设计。
图示
为了深入理解工作集算法（Working Set Algorithm）并详细列出时间窗口内所有页面访问记录（包括旧页面），我们将通过一个具体的例子。假设页面请求序列为：1, 2, 3, 2, 4, 1, 5, 2, 3, 4, 5，且Δ时间窗口覆盖最近的4个时间单位。这个例子将展示如何根据时间窗口动态调整工作集，同时保留时间窗口内的所有页面访问记录。
页面请求序列及时间窗口内的页面访问记录
时间 | 请求页面 | 时间窗口内页面访问 | 工作集
------------------------------------------------
1 | 1 | [1] | {1}
2 | 2 | [1, 2] | {1, 2}
3 | 3 | [1, 2, 3] | {1, 2, 3}
4 | 2 | [1, 2, 3, 2] | {1, 2, 3}
5 | 4 | [2, 3, 2, 4] | {2, 3, 4}
6 | 1 | [3, 2, 4, 1] | {1, 2, 3, 4}
7 | 5 | [2, 4, 1, 5] | {1, 2, 4, 5}
8 | 2 | [4, 1, 5, 2] | {1, 2, 4, 5}
9 | 3 | [1, 5, 2, 3] | {1, 2, 3, 5}
10 | 4 | [5, 2, 3, 4] | {2, 3, 4, 5}
11 | 5 | [2, 3, 4, 5] | {2, 3, 4, 5}解释
- 时间1-3：页面1, 2, 3依次被请求并加入工作集，因为它们在Δ时间窗口内被访问。
- 时间4：页面2再次被访问，时间窗口内的页面访问记录更新为[1, 2, 3, 2]，显示最近4次页面访问。由于页面2已在工作集中，工作集不变。
- 时间5：页面4被请求，此时页面1超出Δ时间窗口，因此从工作集中移除，工作集更新为{2, 3, 4}。
- 时间6：页面1再次被请求，此时页面1重新进入工作集，而所有页面都在Δ时间窗口内被访问过，因此工作集更新为{1, 2, 3, 4}。
- 时间7-11：随着新页面的请求，工作集根据时间窗口内的页面访问记录动态变化。例如，在时间7，页面5被请求，页面3超出Δ时间窗口，但由于页面3在时间6被访问，因此工作集在时间7变为{1, 2, 4, 5}。
通过这个过程，我们可以看到工作集算法如何根据时间窗口Δ动态调整工作集，以优化页面置换决策。工作集的维护旨在减少页面缺失率，从而提高系统性能。请注意，实际的工作集算法实现可能会涉及更多的细节，如如何处理工作集大小超过分配给进程的页面帧数的情况，以及如何高效地跟踪和更新时间窗口内的页面访问记录。