实时嵌入式系统通常具有严格的实时性约束。然而高速缓存的应用使得任务的最坏执行时间无法精确预估,这通常会造成任务最坏执行时间的过量估计,降低调度算法的有效性,给系统的实时性带来负面影响。为精确估算任务的最坏执行时间引入了高速缓存锁定机制,其核心思想是将某些指令和数据锁定在高速缓存之中,在任务执行过程中,这些被锁定的内容将不会被替换,人们可以清楚的知道哪些内容存储在高速缓存中,进而精确地预估任务的最坏执行时间,然后根据精确计算得出的任务最坏执行时间制定高效的任务调度算法,确保在满足实时嵌入式系统时间约束的前提下,提高其执行效率。所以,对缓存锁定算法和任务调度方法开展研究具有重大意义和工业应用价值。本篇论文以单任务的缓存锁定问题和单核实时嵌入式系统的任务调度问题为研究对象做出了细致的研究。首先,本文研究了I-Cache的缓存锁定问题,提出了一种基于遗传算法的动态I-Cache锁定方法来减少单个任务的最坏执行时间。并通过使用MRTC基准中的一组任务将它们与两种I-Cache锁定方法进行了比较。实验结果表明,与其他两种方法相比,本文所提出的方法取得了显著的改进。其次,本文提出了一种集成缓存锁定和任务调度来最小化实时嵌入式系统最坏情况执行时间的任务调度方法。本文所提出的方法可以为每个任务分配适当的缓存空间,并实现可行的调度。本文使用SNU实时基准测试套件实现了本文的方法,并与非抢占式随机缓存锁定方法和静态分析方法（STA）进行了比较。实验结果表明,本文的方法可以获得更好的性能。