优缺点：适用于实时操作系统，用优先级区分紧急程度，可灵活地调整对各种作业/及进程的偏好程度。缺点：若源源不断地提供高优先级进程，则可能导致饥饿
是否会导致饥饿： 会
多级反馈队列调度算法
算法思想：综合FCFS、SJF(SPF)、时间片轮转、优先级调度
算法规则：
1.设置多级就绪队列，各级别队列优先级从高到底，时间片从小到大
2.新进程到达时先进入第1级队列，按照FCFS原则排队等待被分配时间片，若用完时间片进程还未结束，则进程进入下一级队列队尾
3.只有第k级别队列为空时，才会为k+1级对头的进程分配时间片
用于作业/进程调度：用于进程调度
是否可抢占？ 抢占式算法。在k级队列的进程运行过程中，若更上级别的队列（1-k-1级）中进入一个新进程，则由于新进程处于优先级高的队列中，因此新进程会抢占处理机，原理运行的进程放回k级队列队尾。
优缺点：对各类型进程相对公平（FCFS的有点）；每个新到达的进程都可以很快就得到相应（RR优点）；短进程只用较少的时间就可完成（SPF）的有点；不必实现估计进程的运行时间；可灵活地调整对各类进程的偏好程度，比如CPU密集型进程、I/O密集型进程（拓展：可以将因I/O而阻塞的进程重新放回原队列，这样I/O型进程就可以保持较高优先级）
是否会导致饥饿： 会
引入线程之后，进程只作为除CPU之外的系统资源的分配单元（如：打印机，内存地址空间等都是分配给进程的）
线程的是实现方式：
用户级线程（User-Level Thread），用户级线程由应用程序通过线程库是实现如python (import thread), 线程的管理工作由应用程序负责。
内核级线程（kernel-Level Thread），内核级线程的管理工作由操作系统内核完成，线程调度，切换等工作都由内核负责，因此内核级线程的切换必然需要在核心态下才能完成
进程和线程的关系：一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。CPU的最小调度单元是线程，所以单进程多线程是可以利用多核CPU的。
2.1 线程模型：用户级线程模型(一对多模型)
多个用户态的线程对应着一个内核线程，程序线程的创建、终止、切换或者同步等线程工作必须自身来完成。python就是这种。虽然可以实现异步，但是不能有效利用多核（GIL）
内核级线程模型 (一对一)
这种模型直接调用操作系统的内核线程，所有线程的创建、终止、切换、同步等操作，都由内核来完成。C++就是这种
两级线程模型(M:N)
这种线程模型会先创建多个内核级线程，然后用自身的用户级线程去对应创建的多个内核级线程，自身的用户级线程需要本身程序去调度，内核级的线程交给操作系统内核去调度。GO语言就是这种。
python中的多线程因为GIL的存在，并不能利用多核CPU优势，但是在阻塞的系统调用中，如sock.connect(), sock.recv()等耗时的I/O操作，当前的线程会释放GIL，让出处理器。但是单个线程内，阻塞调用上还是阻塞的。除了GIL之外，所有的多线程还有通病，他们都是被OS调用的，调度策略是抢占式的，以保证同等有限级的线程都有机执行，带来的问题就是:并不知道下一刻执行那个线程，也不知道正在执行什么代码，会存在竞态条件
3. 协程协程通过在线程中实现调度，避免了陷入内核级别的上下文切换造成的性能损失，进而突破了线程在IO上的性能瓶颈。
python的协程源于yield指令
yield item 用于产出一个值，反馈给next()的调用方法
让出处理机，暂停执行生成器，让调用方继续工作，直到需要使用另一个值时再调用next()
协程式对线程的调度，yield类似惰性求职方式可以视为一种流程控制工具，实现协作式多任务，python3.5引入了async/await表达式，使得协程证实在语言层面得到支持和优化，大大简化之前的yield写法。线程正式在语言层面得到支持和优化。线程是内核进行抢占式调度的，这样就确保每个线程都有执行的机会。而coroutine运行在同一个线程中，有语言层面运行时中的EventLoop（事件循环）来进行调度。在python中协程的调度是非抢占式的，也就是说一个协程必须主动让出执行机会，其他协程才有机会运行。让出执行的关键字 await， 如果一个协程阻塞了，持续不让出CPU处理机，那么整个线程就卡住了，没有任何并发。