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Linux调度原理介绍和应用(前篇)

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腾讯数据库技术
发布2018-07-26 11:55:00
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发布2018-07-26 11:55:00
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提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读

摘要

本文(有码慎入)主要介绍Linux任务调度相关的发展历史和基本原理。多年以来,内核界的黑客们一直着力于寻找既能满足高负载后台任务资源充分利用,又能满足桌面系统良好交互性的调度方法,尽管截至到目前为止仍然没有一个完美的解决方案。本文希望通过介绍调度算法的发展历程,因为任务调度本身不是一个局限于操作系统的话题,包括数据库,程序语言实现等,都会与调度相关。本文在介绍过程中,会引用Linux的代码实现作为说明,同时阐述其中的一些趣闻轶事。

调度实体

进程任务通常包含一个或者多个线程任务,不同于用户态线程,系统线程没有用户态的地址空间,这些系统线程单独生存于内核空间。系统任务通常做的事情,就是维护系统的正常运行,只有系统自己可以起停内核线程,不同于pthread用户接口,在中我们可以找到对应的内核线程管理接口:

代码语言:javascript
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/* Simple interface for creating and stopping kernel threads withoumess. */
…
struct task_struct *kthread_create_on_node(int (*threadfn)(void *data), void *data, int node, const char namefmt[], ...);

#define kthread_create(threadfn, data, namefmt, arg...) \ 
      kthread_create_on_node(threadfn, data, -1, namefmt, ##arg)

实际上,同于其他unix-like调度的单位是内核线程,Linux的黑客在系统内部通常也会混用“线程”(process)和“进程”(thread)两个概念。

在Linux当中,每一个任务都是由一个c语言的struct描述,中,我们可以找到相关的信息。实际上,由于历史原因,这个结构非常庞大和复杂(或者也可以看一下MySQL的THD定义…),几乎包含了所有任务相关的要素,包括进程id、父任务、子任务、任务寄存器、任务包含资源描述符等等,Linux使用一个循环双向链表作为任务管理的基础结构。

代码语言:javascript
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struct task_struct { 
  volatile long state; /* -1 unrunnable, 0 runnable, >0 stopped */ 
  void *stack; 
  … 
  unsigned int flags; /* per process flags */ 
  … 
  struct mm_struct *mm; 
  … 
  pid_t pid; 
  pid_t tgid; 
  … 
  struct task_struct __rcu *real_parent; /* real parent process */ 
  struct list_head children; /* list of my children */ 
  struct list_head sibling; /* linkage in my parent's children list */
  ...
}

系统线程栈空间大小有限,所以我们不可以在栈上来回拷贝这个结构,需要一层额外的封装,所以实际上使用的结构体是:

代码语言:javascript
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struct thread_info {
 struct task_struct *task; /* main task structure */ 这里存一个指针吧
 struct exec_domain *exec_domain; /* execution domain */
 __u32 flags; /* low level flags */
 __u32 status; /* thread synchronous flags */
 __u32 cpu; /* current CPU */
 int saved_preempt_count;
 mm_segment_t addr_limit;
 struct restart_block restart_block;
 void __user *sysenter_return;
 unsigned int uaccess_err:1; /* uaccess failed */
};

遍历一个包含成千上万任务的链表代价巨大,Linux使用另外一个宏叫做current来指向当前执行的任务,注意这个结构与架构和实现无关(对于有的平台或许是直接指向任务的指针,或许是需要根据特定寄存器每次进行计算的方法)。对于X86而言,通过下面的方法(3.19版本实现)获取当前内核栈thread_info信息(注意thread_info在内核栈的栈底),

代码语言:javascript
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static inline struct thread_info *current_thread_info(void)
{ 
  struct thread_info *ti; ti = (void *)(this_cpu_read_stable(kernel_stack) +    
      KERNEL_STACK_OFFSET - THREAD_SIZE); 
  return ti;
}

找到thread_info之后,即可找到对应的任务 current = current_thread_info()->task;

4.1之后的版本,对于内核栈进行了调整,4.9之后版本,不再通过thread_info获取task指针。

既然内存空间不在内核栈,对于任务task结构所使用的内存,Linux使用SLAB内存分配器进行管理,对于不同的任务内容(task_structs, inodes, mm_structs, fs_caches),都进行空间预分配,避免碎化。这些不同的目标作为不同的slab,所以名叫slab allocator。一个slab可以处于空闲、部分使用、全部使用三种状态,通常分配会从部分使用的slab中获取对象,如果没有slab可用,会重新分配一个。这一部分一直以来都是Linux内存管理的核心,黑客们看起来不太愿意去动这一部分代码。但随着新硬件的发展,系统的复杂,老版本slab的优势逐渐丧失,开始成为瓶颈,这里不进行展开,有兴趣可以阅读更多Linux内存管理相关的资料。

在介绍如何调度之前,还是有先温习一下Linux对于链表的经典实现方式(一直被模仿)。 Linux实现中,通常把链表结点“嵌入”到需要关联的对象当中,

代码语言:javascript
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struct list_head {
 struct list_head *next, *prev;
};

struct task {
 int num; /* number of the task to do */
 bool is_awesome; /* is it something awesome? */
 struct list_head mylist; /* the list of all tasks */  注意这里
};

初始化相关的宏

代码语言:javascript
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#define LIST_HEAD_INIT(name) { &(name), &(name) }
#define LIST_HEAD(name) \
struct list_head name = LIST_HEAD_INIT(name)
static inline void INIT_LIST_HEAD(struct list_head *mylist)
{
 list->next = mylist;
 list->prev = mylist;
}

例子

代码语言:javascript
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struct task *some_task;
/* … allocate some_task… */
some_task->num = 1;
some_task->is_awesome = false;
INIT_LIST_HEAD(&some_task->mylist);

在中,有所有常用链表操作相关的实现O(1)复杂度。

代码语言:javascript
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static inline void list_add(struct list_head *new,
 struct list_head *head);
static inline void list_add_tail(struct list_head *new,
 struct list_head *head);
static inline void list_del(struct list_head *entry);

遍历操作

代码语言:javascript
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struct list_head *h;
struct task *t;
list_for_each(h, &task_list) {
 t = list_entry(h, struct task_list, mylist);
 if (t->num == 1)
 // do something
}

更简单的方式 list_for_each_entry(pos, head, member) pos是通过链表成员反向找到的被嵌套对象,head是需要被遍历的链表

调度算法-概念

Linux是一个经典的多任务系统,多任务意味着系统可以并发执行多个用户任务,但不一定是真正意义上的“并行”。调度器的目的在于,评估出下一个时间周期,哪一个任务应该被实际“执行”。Linux实现的是“可抢占”式任务调度,时钟中断是实现抢占的基础,一般来说,每秒钟会有1000次时钟中断,时钟中断发生的时候,调度器决定当前哪一个任务可以可以在哪一个cpu上继续执行。任务获得执行的时间我们称之为“时间片”。

任务通常分为两种类型,交互式和非交互式。调度器的目的,需要保证非交互式任务的资源使用,又不能使得系统交互体验太差。简单来说,Linux的做法是提供给非交互式任务更长的“不可中断”的执行时间片,但更低的被调度频率。对于交互式任务,更多的被调度频率,但更短的执行时间片。

回顾一下上一部分提到的任务调度实体:

代码语言:javascript
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struct task_struct {
 int prio, static_prio, normal_prio;
 unsigned int rt_priority;
 const struct sched_class *sched_class;
 struct sched_entity se;
 struct sched_rt_entity rt;
 …
 unsigned int policy;
 cpumask_t cpus_allowed;
 …
};

重要字段:

代码语言:javascript
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prio -> 优先级,重要程度
policy -> 调度策略(通常为SCHED_NORMAL普通任务)
cpus_allowed -> 允许被运行到哪些逻辑核心,可通过亲和性进行配置

优先级意味着更多被调度执行的可能型,Linux任务默认nice值为0,可以通过接口进行修改(比如nice命令),范围取值为

代码语言:javascript
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<— higher priority
 -20_ _ _ _ _ 0 _ _ _ _ _+19

用户自身只能增加自己的nice值。这里主要讨论普通任务调度,硬实时调度(指定时间内必须完成指定任务)Linux并不支持,可以参考(RTLinux以及其他一些实时任务操作系统)。对于软实时任务调度,Linux通过real-time异常来进行支持,这里也不做过多的描述。

调度算法-实现

Linux中与调度实现相关的部分目录下

  • core.c 包括调度器的核心部分
  • fair.c CFS(completely fair scheduler)算法的实现
  • rt.c  实时调度算法的实现
  • idle_task.c idle任务的调度实现 中,这些统一的调度策略包含相同的接口,通过函数指针的方式,可以获得其实现:
代码语言:javascript
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struct sched_class {
 const struct sched_class *next;
 void (*enqueue_task) (struct rq *rq,
 struct task_struct *p,
 int flags);
 void (*dequeue_task) (struct rq *rq,
 struct task_struct *p,
 int flags);
 void (*yield_task) (struct rq *rq);
 …
 void (*check_preempt_curr) (struct rq *rq,
 struct task_struct *p,
 int flags);
 struct task_struct * (*pick_next_task) (struct rq *rq,
struct task_struct *prev);
 …
 void (*set_curr_task) (struct rq *rq);
 void (*task_tick) (struct rq *rq, struct task_struct *p, int queued);
 void (*task_fork) (struct task_struct *p);
 void (*task_dead) (struct task_struct *p);
 …
};

任务状态变化核心部分

代码语言:javascript
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- enqueue_task 任务进入可调度状态的时候被调用时候,把任务放入可执行队列,同时增加 
             可执行任务个数变量
- dequeue_task 上面操作的反向操作
- yield_task    任务自愿希望放弃cpu
- pick_next_task 获取下一个可以执行的任务
- task_tick      任务被调度

系统根据任务的调度策略(policy)决定哪一个调度类型被使用

调度器的核心组件在于“可执行任务队列runqueue”,顾名思义,runqueue里面包含当前可以执行的所有任务。注意,调度器保证,每一个逻辑核心包含自己的runqueue,每一个任务至多可以被放到一个runqueue里面。当然,多核处理器的情境下,任务也可能由于负载原因从一个runqueue放到另外一个runqueue。最终,调度器的任务是实现从runqueue中选出一个任务,使其在对应的逻辑核心上执行。

在中runqueue的大致实现

代码语言:javascript
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/*
* This is the main, per-CPU runqueue data structure.
*/
struct rq {
 …
 unsigned int nr_running;
 …
 #define CPU_LOAD_IDX_MAX 5
29
 unsigned long cpu_load[CPU_LOAD_IDX_MAX];
 …
 /* capture load from *all* tasks on this cpu: */
 struct load_weight load;
 …
 struct cfs_rq cfs;
 struct rt_rq rt;
 …
 struct task_struct *curr, *idle, …;
 …
 u64 clock;
 …
 /* cpu of this runqueue: */
 int cpu;
 …
}
代码语言:javascript
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nr_running 当前可执行任务个数
load cpu的负载相关的一些信息
curr 当前执行任务的指针
cfs 比较重要,CFS调度相关的信息

那么,对于一个runqueue,谁来唤醒调度任务的执行,实现任务切换的呢? 实际上,调度的核心方法schedule()是上文所述的“时钟中断”唤醒调用执行,其中断目标函数为scheduler_tick(),这个方法实际做了以下事情:

代码语言:javascript
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/*
* This function gets called by the timer code, with HZ frequency.
* We call it with interrupts disabled.
*/
void scheduler_tick(void)
{
 int cpu = smp_processor_id();
 struct rq *rq = cpu_rq(cpu);
 struct task_struct *curr = rq->curr;
 …
 update_rq_clock(rq);
 curr->sched_class->task_tick(rq, curr, 0);
 update_cpu_load_active(rq);
 …
}

调用更新run queue clock相关信息,然后根据调度策略(policy)执行对应的调度方法,例如CFS策略最终会调用task_tick_fair(),这个方法在中实现。当任务需要等待其他条件(例如IO)情况下,任务会首先将自己置为TASK_INTERRUPTIBLE 或者 TASK_UNINTERRUPTIBLE 不同的状态,后者表明当前任务无法被中断,当任务进入sleep状态之前,schedule函数会再一次被调用选出下一次需要执行的任务。当任务条件满足,被唤醒加入到runqueue的时候,如果该任务优先级较高,schedule函数会再一次被调用。

终于我们走到了最核心的scheduler函数,调度算法的具体实现,在下一篇的介绍当中,我们会继续结合代码,介绍Linux调度算法的前世今生,发展由来以及其中的恩怨纠葛。

总结

本文主要介绍了与任务调度的一些基本概念,并结合Linux的实现进行了相关代码介绍。调度本身是一个庞大而复杂的话题,在后续的文章中,我们会继续就Linux的相关实现进行介绍,同时结合数据库场景的实际应用作为例子,分享一些测试数据和结论。


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  • 摘要
  • 调度实体
  • 调度算法-概念
  • 调度算法-实现
  • 总结
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