这种以时间（一般为ms）作为时间片单位，并且将时间片与优先级直接映射的方式有什么缺点呢？

　　我们考虑二个例子：

　　假设0级对应100ms的时间片，那么20级对应的时间片为5ms。现在系统上就一个0级进程和一个20级进程在运行。在105ms内，0级进程将运行100ms（占20/21），而20级进程将运行5ms（占1/21）。好。假设现在仅有2个20级进程，同样在105ms内，却要每5ms切换一下进程（因为20级进程每次只能运行5ms），那么105ms内切换了52次。从这个例子可以看出，简单的时间片映射对优先级低的进程极其不公平。例如在只有两个20级进程的105ms内，按道理应该也只需要切换两次进程即可。但是现在却切了52次。

　　假设0级进程时间片为100ms，每个优先级对应步进为5ms，则1级对应时间片为95ms。如此类推，18级优先级为10ms，19级优先级则为5ms。看出问题了吗？18级优先级进程时间片为19级的2倍！

　　第三个问题就直接剑指时间片了，如果简单地以绝对时间作为时间片的单位，那么算法就得考虑不同机器提供的时间精度了，有些高精度的机器能提供精确到1ms的时间，而有些是10ms。

　　那么Linux的CFS（Completely Fair Scheduler）算法是怎么做的呢？

　　CFS基于一种叫perfect multitasking模型来构建调度算法。

　　在一个能提供完美多任务能力的CPU中，每个进程能使用1/n的CPU时间。n是当前进程个数。不考虑调度时间（理论上的，这个时间被称为infinitely small schedule duration time），那么在任何相等时间段内，每次都会运行n个进程。

　　上面这段话实在不太好理解。我们举个例子：

　　在普通调度模型中，10ms时间内有两个进程，那么每个都将运行5ms。在单个5ms内，每个进程占据100%CPU

　　在PM（perfect multitasking）模型中，10ms内每个进程都运行了10ms，但是每个只用50%的CPU。更难理解了？可以想象CPU飞快地进行线程切换，一下运行进程A，一下运行进程B。在10ms内，似乎每个进程都运行了10ms，但实际上每个进程只占据了50%的CPU。

　　理解这种PM模型的关键在占据50%CPU这句话上，对于那种普通调度模型中，在一定时间内，进程占据了100%CPU。而在PM模型中，进程占据CPU却是1/n。

　　好了,CFS具体是实现这个模型的呢？

　　之前每个进程分配的固定时间的算法现在被替代成每个进程运行的时间将是全体进程个数的函数。这个对应为上面模型描述中的1/n。

　　nice值不再直接对应时间片。在CFS中，nice值对应一个比重。优先级越高的进程，该比重越大。

　　有了这些参数，每个进程运行的“timeslice“将是它的比重和那个n(表示当前系统内所有处于可执行状态的进程/线程)的函数。

　　注意，Linux内核中，进程和线程用同一个结构体表示，所以线程也叫轻量级进程。调度的时候是不区分理论上的进程和线程的。

　　尽管CFS尽力避开以时间作为调度单位，但是实现中还是需要时间作为资源使用的考量。那么CFS将这个时间称之为target latency。用来对应PM模型中那个infinitly small schedule duration time。假设该值是20ms，那么2个同优先级进程运行时，每个进程使用10ms，4个同优先级进程的时候每个使用5ms。随着进程数增加，每个进程的时间会趋向于0。那么CFS的实现中，增加了一个minimum granularity，这个时间是最小时间，目前为1ms。

　　上面这些理论还是有点搞不清楚，下面我们看个例子。

　　一个0级进程和一个5级进程。最后计算出来5级进程的比重将是0级进程的1/3。那么20ms的target latency情况下，0级进程分配15ms，5级进程分配5ms。此时nice值不再直接对应时间值，而仅仅是一个相对CPU时间的比重。所以，假设这两个进程一个是10级，一个是15级，最后计算出来的时间也是15ms和5ms。

　　PM这个模型还是没说清楚，目前根据《Linux Kernel Development》只能得出上面的结论。