【技术实现步骤摘要】
本申请涉及服务器，尤其涉及一种服务器操作系统的资源管理方法及系统。
技术介绍
1、随着云计算和大规模分布式系统的快速发展，服务器操作系统需要同时处理数量庞大的并发任务和复杂的资源分配需求。传统的资源管理方法主要依赖静态优先级和固定的分配策略，难以应对动态多变的工作负载和复杂的资源竞争场景，容易导致资源利用率低下和系统性能下降。
2、当前服务器操作系统在进行资源管理时面临着几个关键挑战：1、资源竞争关系复杂，进程间的依赖关系和竞争状态难以准确建模和预测；2、死锁问题难以有效预防和检测，传统的死锁处理方法往往采用保守策略，影响系统整体效率；3、资源分配策略缺乏自适应能力，难以根据实时负载状况做出动态调整，导致资源分配不均衡。
3、虽然已有研究尝试运用机器学习方法优化资源管理，但大多数方法仍然局限于单一维度的优化，无法全面考虑进程竞争、资源依赖、死锁预防等多个关键因素。同时，现有方法在处理大规模并发场景时的可扩展性不足，难以满足现代服务器操作系统对高效精确资源管理的需求。这些问题的存在严重制约了服务器操作系统的性能提升和稳定运行。
技术实现思路
1、本申请提供了一种服务器操作系统的资源管理方法及系统，用于提高服务器操作系统的性能和运行稳定性。
2、第一方面，本申请实施例提供一种服务器操作系统的资源管理方法，该方法包括：
3、对服务器操作系统中的进程和资源数据进行双层图建模，得到进程竞争图层和资源依赖图层；
4、利用预置的图神经网
5、根据所述节点特征向量，通过多层感知机进行死锁概率计算，得到进程优先级调整方案；
6、根据所述节点特征向量和所述进程优先级调整方案，进行资源分配策略学习，得到第一资源分配方案；
7、根据所述第一资源分配方案，对进程进行多级队列分配，得到第二资源分配方案；
8、根据所述第二资源分配方案对服务器进行资源管理。
9、第二方面，本申请实施例提供一种服务器操作系统的资源管理系统，该装置包括：
10、图层建模模块，用于对服务器操作系统中的进程和资源数据进行双层图建模，得到进程竞争图层和资源依赖图层；
11、特征提取模块，用于利用预置的图神经网络，对所述进程竞争图层的节点信息和所述资源依赖图层的节点信息进行特征提取，得到包含竞争关系和分配状态的节点特征向量；
12、进程防呆模块，用于根据所述节点特征向量，通过多层感知机进行死锁概率计算，得到进程优先级调整方案；
13、分配计算模块，用于根据所述节点特征向量和进程优先级调整方案，进行资源分配策略学习，得到第一资源分配方案；
14、资源分配模块，用于根据所述第一资源分配方案，对进程进行多级队列分配，得到第二资源分配方案；
15、策略执行模块，用于根据所述第二资源分配方案对服务器进行资源管理。
16、第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器；
17、所述存储器用于存储计算机程序；
18、所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时实现如本申请实施例中任一种所述的服务器操作系统的资源管理方法。
19、第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如本申请实施例中任一种所述的服务器操作系统的资源管理方法。
20、本申请实施例提供一种服务器操作系统的资源管理方法，该方法包括：对服务器操作系统中的进程和资源数据进行双层图建模，得到进程竞争图层和资源依赖图层；利用预置的图神经网络，对进程竞争图层的节点信息和资源依赖图层的节点信息进行特征提取，得到包含竞争关系和分配状态的节点特征向量；根据节点特征向量，通过多层感知机进行死锁概率计算，得到进程优先级调整方案；根据节点特征向量和进程优先级调整方案，进行资源分配策略学习，得到第一资源分配方案；根据第一资源分配方案，对进程进行多级队列分配，得到第二资源分配方案；根据第二资源分配方案对服务器进行资源管理。在上述方法中，通过双层图建模将进程竞争关系和资源依赖关系分层表示，构建了进程竞争图层和资源依赖图层，以全面捕获并发进程间的竞争状态和资源分配状态，采用图神经网络对双层图结构中的节点信息进行特征提取，将复杂的竞争关系和分配状态编码为特征向量，基于多层感知机对节点特征向量进行死锁概率计算，结合进程优先级调整方案，实现了对系统死锁风险的量化评估和预防，通过资源分配策略学习机制，根据节点特征向量和死锁概率值自动调整资源分配策略，使资源分配决策更加灵活和精确，采用多级队列分配机制对进程进行动态调度，建立了基于优先级的分层调度架构，使操作系统能够根据进程特性和资源需求灵活调整调度策略，提高了服务器操作系统的性能和运行稳定性。
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1.一种服务器操作系统的资源管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的服务器操作系统的资源管理方法，其特征在于，所述对服务器操作系统中的进程和资源数据进行双层图建模，得到进程竞争图层和资源依赖图层，包括：
3.如权利要求2所述的服务器操作系统的资源管理方法，其特征在于，所述利用预置的图神经网络，对所述进程竞争图层的节点信息和所述资源依赖图层的节点信息进行特征提取，得到包含竞争关系和分配状态的节点特征向量，包括：
4.如权利要求3所述的服务器操作系统的资源管理方法，其特征在于，所述根据所述图流入关系和所述图流出关系，对所述图邻接矩阵通过混合跳转传播，得到节点的空间依赖特征，包括：
5.如权利要求1所述的服务器操作系统的资源管理方法，其特征在于，所述根据所述节点特征向量，通过多层感知机进行死锁概率计算，得到进程优先级调整方案，包括：
6.如权利要求1所述的服务器操作系统的资源管理方法，其特征在于，所述根据所述节点特征向量和所述进程优先级调整方案，进行资源分配策略学习，得到第一资源分配方案，包括：
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