前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >万字整理 | 深入理解工作队列

万字整理 | 深入理解工作队列

作者头像
刘盼
发布2022-08-26 15:54:46
1.6K0
发布2022-08-26 15:54:46
举报
文章被收录于专栏:人人都是极客

伟林,中年码农,从事过电信、手机、安全、芯片等行业,目前依旧从事Linux方向开发工作,个人爱好Linux相关知识分享,个人微博CSDN pwl999,欢迎大家关注!

  • 1.1 worker_pool
    • 1.1.1 normal worker_pool
    • 1.1.2 unbound worker_pool
  • 1.2 worker
    • 1.2.1 worker处理work
    • 1.2.2 worker_pool动态管理worker
    • 1.2.3 cpu hotplug处理
  • 1.3 workqueue
    • 1.3.1 系统workqueue
    • 1.3.2 workqueue创建
    • 1.3.3 flush_workqueue()
  • 1.4 pool_workqueue
  • 1.5 work
    • 1.5.1 queue_work()
    • 1.5.2 flush_work()
  • 2.1 schedule_work()
  • 2.2 sschedule_work_on()
  • 2.3 schedule_delayed_work()

workqueue是内核里面很重要的一个机制,特别是内核驱动,一般的小型任务(work)都不会自己起一个线程来处理,而是扔到workqueu中处理。workqueue的主要工作就是用进程上下文来处理内核中大量的小任务。

所以workqueue的主要设计思想:一个是并行,多个work不要相互阻塞;另外一个是节省资源,多个work尽量共享资源(进程、调度、内存),不要造成系统过多的资源浪费。

为了实现的设计思想,workqueue的设计实现也更新了很多版本。最新的workqueue实现叫做CMWQ(Concurrency Managed Workqueue),也就是用更加智能的算法来实现“并行和节省”。新版本的workque创建函数改成alloc_workqueue(),旧版本的函数create_*workqueue()逐渐会被被废弃。

本文的代码分析基于linux kernel 3.18.22,最好的学习方法还是"read the fucking source code"

1.CMWQ的几个基本概念

关于workqueue中几个概念都是work相关的数据结构非常容易混淆,大概可以这样来理解:

  • work :工作。
  • workqueue :工作的集合。workqueue和work是一对多的关系。
  • worker :工人。在代码中worker对应一个work_thread()内核线程。
  • worker_pool:工人的集合。worker_pool和worker是一对多的关系。
  • pwq(pool_workqueue):中间人/中介,负责建立起workqueue和worker_pool之间的关系。workqueue和pwq是一对多的关系,pwq和worker_pool是一对一的关系。

最终的目的还是把work(工作)传递给worker(工人)去执行,中间的数据结构和各种关系目的是把这件事组织的更加清晰高效。

1.1 worker_pool

每个执行work的线程叫做worker,一组worker的集合叫做worker_pool。CMWQ的精髓就在worker_pool里面worker的动态增减管理上manage_workers()。

CMWQ对worker_pool分成两类:

  • normal worker_pool,给通用的workqueue使用;
  • unbound worker_pool,给WQ_UNBOUND类型的的workqueue使用;

1.1.1 normal worker_pool

默认work是在normal worker_pool中处理的。系统的规划是每个cpu创建两个normal worker_pool:一个normal优先级(nice=0)、一个高优先级(nice=HIGHPRI_NICE_LEVEL),对应创建出来的worker的进程nice不一样。

每个worker对应一个worker_thread()内核线程,一个worker_pool包含一个或者多个worker,worker_pool中worker的数量是根据worker_pool中work的负载来动态增减的。

我们可以通过“ps|grep kworker”命令来查看所有worker对应的内核线程,normal worker_pool对应内核线程(worker_thread())的命名规则是这样的:

代码语言:javascript
复制
 snprintf(id_buf, sizeof(id_buf), "%d:%d%s", pool->cpu, id,
   pool->attrs->nice < 0  ? "H" : "");

 worker->task = kthread_create_on_node(worker_thread, worker, pool->node,
           "kworker/%s", id_buf);

so类似名字是normal worker_pool:

代码语言:javascript
复制
shell@PRO5:/ $ ps | grep "kworker"
root      14    2     0      0     worker_thr 0000000000 S kworker/1:0H  // cpu1 高优先级worker_pool的第0个worker进程
root      17    2     0      0     worker_thr 0000000000 S kworker/2:0  // cpu2 低优先级worker_pool的第0个worker进程
root      18    2     0      0     worker_thr 0000000000 S kworker/2:0H  // cpu2 高优先级worker_pool的第0个worker进程
root      23699 2     0      0     worker_thr 0000000000 S kworker/0:1  // cpu0 低优先级worker_pool的第1个worker进程

对应的拓扑图如下:

以下是normal worker_pool详细的创建过程代码分析:

  • kernel/workqueue.c:
  • init_workqueues() -> init_worker_pool()/create_worker()
代码语言:javascript
复制
static int __init init_workqueues(void)
{
 int std_nice[NR_STD_WORKER_POOLS] = { 0, HIGHPRI_NICE_LEVEL };
 int i, cpu;

 // (1)给每个cpu创建对应的worker_pool
 /* initialize CPU pools */
 for_each_possible_cpu(cpu) {
  struct worker_pool *pool;

  i = 0;
  for_each_cpu_worker_pool(pool, cpu) {
   BUG_ON(init_worker_pool(pool));
   // 指定cpu
   pool->cpu = cpu;
   cpumask_copy(pool->attrs->cpumask, cpumask_of(cpu));
   // 指定进程优先级nice
   pool->attrs->nice = std_nice[i++];
   pool->node = cpu_to_node(cpu);

   /* alloc pool ID */
   mutex_lock(&wq_pool_mutex);
   BUG_ON(worker_pool_assign_id(pool));
   mutex_unlock(&wq_pool_mutex);
  }
 }

 // (2)给每个worker_pool创建第一个worker
 /* create the initial worker */
 for_each_online_cpu(cpu) {
  struct worker_pool *pool;

  for_each_cpu_worker_pool(pool, cpu) {
   pool->flags &= ~POOL_DISASSOCIATED;
   BUG_ON(!create_worker(pool));
  }
 }

}
| →
static int init_worker_pool(struct worker_pool *pool)
{
 spin_lock_init(&pool->lock);
 pool->id = -1;
 pool->cpu = -1;
 pool->node = NUMA_NO_NODE;
 pool->flags |= POOL_DISASSOCIATED;
 // (1.1) worker_pool的work list,各个workqueue把work挂载到这个链表上,
 // 让worker_pool对应的多个worker来执行
 INIT_LIST_HEAD(&pool->worklist);
 // (1.2) worker_pool的idle worker list,
 // worker没有活干时,不会马上销毁,先进入idle状态备选
 INIT_LIST_HEAD(&pool->idle_list);
 // (1.3) worker_pool的busy worker list,
 // worker正在干活,在执行work
 hash_init(pool->busy_hash);

 // (1.4) 检查idle状态worker是否需要destroy的timer
 init_timer_deferrable(&pool->idle_timer);
 pool->idle_timer.function = idle_worker_timeout;
 pool->idle_timer.data = (unsigned long)pool;

 // (1.5) 在worker_pool创建新的worker时,检查是否超时的timer
 setup_timer(&pool->mayday_timer, pool_mayday_timeout,
      (unsigned long)pool);

 mutex_init(&pool->manager_arb);
 mutex_init(&pool->attach_mutex);
 INIT_LIST_HEAD(&pool->workers);

 ida_init(&pool->worker_ida);
 INIT_HLIST_NODE(&pool->hash_node);
 pool->refcnt = 1;

 /* shouldn't fail above this point */
 pool->attrs = alloc_workqueue_attrs(GFP_KERNEL);
 if (!pool->attrs)
  return -ENOMEM;
 return 0;
}
| →
static struct worker *create_worker(struct worker_pool *pool)
{
 struct worker *worker = NULL;
 int id = -1;
 char id_buf[16];

 /* ID is needed to determine kthread name */
 id = ida_simple_get(&pool->worker_ida, 0, 0, GFP_KERNEL);
 if (id < 0)
  goto fail;

 worker = alloc_worker(pool->node);
 if (!worker)
  goto fail;

 worker->pool = pool;
 worker->id = id;

 if (pool->cpu >= 0)
  // (2.1) 给normal worker_pool的worker构造进程名
  snprintf(id_buf, sizeof(id_buf), "%d:%d%s", pool->cpu, id,
    pool->attrs->nice < 0  ? "H" : "");
 else
  // (2.2) 给unbound worker_pool的worker构造进程名
  snprintf(id_buf, sizeof(id_buf), "u%d:%d", pool->id, id);

 // (2.3) 创建worker对应的内核进程
 worker->task = kthread_create_on_node(worker_thread, worker, pool->node,
           "kworker/%s", id_buf);
 if (IS_ERR(worker->task))
  goto fail;

 // (2.4) 设置内核进程对应的优先级nice
 set_user_nice(worker->task, pool->attrs->nice);

 /* prevent userland from meddling with cpumask of workqueue workers */
 worker->task->flags |= PF_NO_SETAFFINITY;

 // (2.5) 将worker和worker_pool绑定
 /* successful, attach the worker to the pool */
 worker_attach_to_pool(worker, pool);

 // (2.6) 将worker初始状态设置成idle,
 // wake_up_process以后,worker自动leave idle状态
 /* start the newly created worker */
 spin_lock_irq(&pool->lock);
 worker->pool->nr_workers++;
 worker_enter_idle(worker);
 wake_up_process(worker->task);
 spin_unlock_irq(&pool->lock);

 return worker;

fail:
 if (id >= 0)
  ida_simple_remove(&pool->worker_ida, id);
 kfree(worker);
 return NULL;
}
|| →
static void worker_attach_to_pool(struct worker *worker,
       struct worker_pool *pool)
{
 mutex_lock(&pool->attach_mutex);

 // (2.5.1) 将worker线程和cpu绑定
 /*
  * set_cpus_allowed_ptr() will fail if the cpumask doesn't have any
  * online CPUs.  It'll be re-applied when any of the CPUs come up.
  */
 set_cpus_allowed_ptr(worker->task, pool->attrs->cpumask);

 /*
  * The pool->attach_mutex ensures %POOL_DISASSOCIATED remains
  * stable across this function.  See the comments above the
  * flag definition for details.
  */
 if (pool->flags & POOL_DISASSOCIATED)
  worker->flags |= WORKER_UNBOUND;

 // (2.5.2) 将worker加入worker_pool链表
 list_add_tail(&worker->node, &pool->workers);

 mutex_unlock(&pool->attach_mutex);
}

1.1.2 unbound worker_pool

大部分的work都是通过normal worker_pool来执行的(例如通过schedule_work()、schedule_work_on()压入到系统workqueue(system_wq)中的work),最后都是通过normal worker_pool中的worker来执行的。这些worker是和某个cpu绑定的,work一旦被worker开始执行,都是一直运行到某个cpu上的不会切换cpu。

unbound worker_pool相对应的意思,就是worker可以在多个cpu上调度的。但是他其实也是绑定的,只不过它绑定的单位不是cpu而是node。所谓的node是对NUMA(Non Uniform Memory Access Architecture)系统来说的,NUMA可能存在多个node,每个node可能包含一个或者多个cpu。

unbound worker_pool对应内核线程(worker_thread())的命名规则是这样的:

代码语言:javascript
复制
 snprintf(id_buf, sizeof(id_buf), "u%d:%d", pool->id, id);

 worker->task = kthread_create_on_node(worker_thread, worker, pool->node,
           "kworker/%s", id_buf);

so类似名字是unbound worker_pool:

代码语言:javascript
复制
shell@PRO5:/ $ ps | grep "kworker"
root      23906 2     0      0     worker_thr 0000000000 S kworker/u20:2 // unbound pool 20的第2个worker进程
root      24564 2     0      0     worker_thr 0000000000 S kworker/u20:0 // unbound pool 20的第0个worker进程
root      24622 2     0      0     worker_thr 0000000000 S kworker/u21:1 // unbound pool 21的第1个worker进程

unbound worker_pool也分成两类:

  • unbound_std_wq。每个node对应一个worker_pool,多个node就对应多个worker_pool;

对应的拓扑图如下:

  • ordered_wq。所有node对应一个default worker_pool;

对应的拓扑图如下:

以下是unbound worker_pool详细的创建过程代码分析:

  • kernel/workqueue.c:
  • init_workqueues() -> unbound_std_wq_attrs/ordered_wq_attrs
代码语言:javascript
复制
static int __init init_workqueues(void)
{

 // (1) 初始化normal和high nice对应的unbound attrs
 /* create default unbound and ordered wq attrs */
 for (i = 0; i < NR_STD_WORKER_POOLS; i++) {
  struct workqueue_attrs *attrs;

  // (2) unbound_std_wq_attrs
  BUG_ON(!(attrs = alloc_workqueue_attrs(GFP_KERNEL)));
  attrs->nice = std_nice[i];
  unbound_std_wq_attrs[i] = attrs;
  /*
   * An ordered wq should have only one pwq as ordering is
   * guaranteed by max_active which is enforced by pwqs.
   * Turn off NUMA so that dfl_pwq is used for all nodes.
   */
  // (3) ordered_wq_attrs,no_numa = true;
  BUG_ON(!(attrs = alloc_workqueue_attrs(GFP_KERNEL)));
  attrs->nice = std_nice[i];
  attrs->no_numa = true;
  ordered_wq_attrs[i] = attrs;
 }


}
  • kernel/workqueue.c:
  • __alloc_workqueue_key() -> alloc_and_link_pwqs() -> apply_workqueue_attrs() -> alloc_unbound_pwq()/numa_pwq_tbl_install()
代码语言:javascript
复制
struct workqueue_struct *__alloc_workqueue_key(const char *fmt,
            unsigned int flags,
            int max_active,
            struct lock_class_key *key,
            const char *lock_name, ...)
{
 size_t tbl_size = 0;
 va_list args;
 struct workqueue_struct *wq;
 struct pool_workqueue *pwq;

 /* see the comment above the definition of WQ_POWER_EFFICIENT */
 if ((flags & WQ_POWER_EFFICIENT) && wq_power_efficient)
  flags |= WQ_UNBOUND;

 /* allocate wq and format name */
 if (flags & WQ_UNBOUND)
  tbl_size = nr_node_ids * sizeof(wq->numa_pwq_tbl[0]);

 // (1) 分配workqueue_struct数据结构
 wq = kzalloc(sizeof(*wq) + tbl_size, GFP_KERNEL);
 if (!wq)
  return NULL;

 if (flags & WQ_UNBOUND) {
  wq->unbound_attrs = alloc_workqueue_attrs(GFP_KERNEL);
  if (!wq->unbound_attrs)
   goto err_free_wq;
 }

 va_start(args, lock_name);
 vsnprintf(wq->name, sizeof(wq->name), fmt, args);
 va_end(args);

 // (2) pwq最多放到worker_pool中的work数
 max_active = max_active ?: WQ_DFL_ACTIVE;
 max_active = wq_clamp_max_active(max_active, flags, wq->name);

 /* init wq */
 wq->flags = flags;
 wq->saved_max_active = max_active;
 mutex_init(&wq->mutex);
 atomic_set(&wq->nr_pwqs_to_flush, 0);
 INIT_LIST_HEAD(&wq->pwqs);
 INIT_LIST_HEAD(&wq->flusher_queue);
 INIT_LIST_HEAD(&wq->flusher_overflow);
 INIT_LIST_HEAD(&wq->maydays);

 lockdep_init_map(&wq->lockdep_map, lock_name, key, 0);
 INIT_LIST_HEAD(&wq->list);

 // (3) 给workqueue分配对应的pool_workqueue
 // pool_workqueue将workqueue和worker_pool链接起来
 if (alloc_and_link_pwqs(wq) < 0)
  goto err_free_wq;

 // (4) 如果是WQ_MEM_RECLAIM类型的workqueue
 // 创建对应的rescuer_thread()内核进程
 /*
  * Workqueues which may be used during memory reclaim should
  * have a rescuer to guarantee forward progress.
  */
 if (flags & WQ_MEM_RECLAIM) {
  struct worker *rescuer;

  rescuer = alloc_worker(NUMA_NO_NODE);
  if (!rescuer)
   goto err_destroy;

  rescuer->rescue_wq = wq;
  rescuer->task = kthread_create(rescuer_thread, rescuer, "%s",
            wq->name);
  if (IS_ERR(rescuer->task)) {
   kfree(rescuer);
   goto err_destroy;
  }

  wq->rescuer = rescuer;
  rescuer->task->flags |= PF_NO_SETAFFINITY;
  wake_up_process(rescuer->task);
 }

 // (5) 如果是需要,创建workqueue对应的sysfs文件
 if ((wq->flags & WQ_SYSFS) && workqueue_sysfs_register(wq))
  goto err_destroy;

 /*
  * wq_pool_mutex protects global freeze state and workqueues list.
  * Grab it, adjust max_active and add the new @wq to workqueues
  * list.
  */
 mutex_lock(&wq_pool_mutex);

 mutex_lock(&wq->mutex);
 for_each_pwq(pwq, wq)
  pwq_adjust_max_active(pwq);
 mutex_unlock(&wq->mutex);

 // (6) 将新的workqueue加入到全局链表workqueues中
 list_add(&wq->list, &workqueues);

 mutex_unlock(&wq_pool_mutex);

 return wq;

err_free_wq:
 free_workqueue_attrs(wq->unbound_attrs);
 kfree(wq);
 return NULL;
err_destroy:
 destroy_workqueue(wq);
 return NULL;
}
| →
static int alloc_and_link_pwqs(struct workqueue_struct *wq)
{
 bool highpri = wq->flags & WQ_HIGHPRI;
 int cpu, ret;

 // (3.1) normal workqueue
 // pool_workqueue链接workqueue和worker_pool的过程
 if (!(wq->flags & WQ_UNBOUND)) {
  // 给workqueue的每个cpu分配对应的pool_workqueue,赋值给wq->cpu_pwqs
  wq->cpu_pwqs = alloc_percpu(struct pool_workqueue);
  if (!wq->cpu_pwqs)
   return -ENOMEM;

  for_each_possible_cpu(cpu) {
   struct pool_workqueue *pwq =
    per_cpu_ptr(wq->cpu_pwqs, cpu);
   struct worker_pool *cpu_pools =
    per_cpu(cpu_worker_pools, cpu);

   // 将初始化时已经创建好的normal worker_pool,赋值给pool_workqueue
   init_pwq(pwq, wq, &cpu_pools[highpri]);

   mutex_lock(&wq->mutex);
   // 将pool_workqueue和workqueue链接起来
   link_pwq(pwq);
   mutex_unlock(&wq->mutex);
  }
  return 0;
 } else if (wq->flags & __WQ_ORDERED) {
 // (3.2) unbound ordered_wq workqueue
 // pool_workqueue链接workqueue和worker_pool的过程
  ret = apply_workqueue_attrs(wq, ordered_wq_attrs[highpri]);
  /* there should only be single pwq for ordering guarantee */
  WARN(!ret && (wq->pwqs.next != &wq->dfl_pwq->pwqs_node ||
         wq->pwqs.prev != &wq->dfl_pwq->pwqs_node),
       "ordering guarantee broken for workqueue %s\n", wq->name);
  return ret;
 } else {
 // (3.3) unbound unbound_std_wq workqueue
 // pool_workqueue链接workqueue和worker_pool的过程
  return apply_workqueue_attrs(wq, unbound_std_wq_attrs[highpri]);
 }
}
|| →
int apply_workqueue_attrs(struct workqueue_struct *wq,
     const struct workqueue_attrs *attrs)
{

 // (3.2.1) 根据的ubound的ordered_wq_attrs/unbound_std_wq_attrs
 // 创建对应的pool_workqueue和worker_pool
 // 其中worker_pool不是默认创建好的,是需要动态创建的,对应的worker内核进程也要重新创建
 // 创建好的pool_workqueue赋值给pwq_tbl[node]
 /*
  * If something goes wrong during CPU up/down, we'll fall back to
  * the default pwq covering whole @att- kernel/workqueue.c:  
- __alloc_workqueue_key() -> alloc_and_link_pwqs() -> apply_workqueue_attrs() -> alloc_unbound_pwq()/numa_pwq_tbl_install()rs->cpumask.  Always create
  * it even if we don't use it immediately.
  */
 dfl_pwq = alloc_unbound_pwq(wq, new_attrs);
 if (!dfl_pwq)
  goto enomem_pwq;

 for_each_node(node) {
  if (wq_calc_node_cpumask(attrs, node, -1, tmp_attrs->cpumask)) {
   pwq_tbl[node] = alloc_unbound_pwq(wq, tmp_attrs);
   if (!pwq_tbl[node])
    goto enomem_pwq;
  } else {
   dfl_pwq->refcnt++;
   pwq_tbl[node] = dfl_pwq;
  }
 }


 /* save the previous pwq and install the new one */
 // (3.2.2) 将临时pwq_tbl[node]赋值给wq->numa_pwq_tbl[node]
 for_each_node(node)
  pwq_tbl[node] = numa_pwq_tbl_install(wq, node, pwq_tbl[node]);

}
||| →
static struct pool_workqueue *alloc_unbound_pwq(struct workqueue_struct *wq,
     const struct workqueue_attrs *attrs)
{
 struct worker_pool *pool;
 struct pool_workqueue *pwq;

 lockdep_assert_held(&wq_pool_mutex);

 // (3.2.1.1) 如果对应attrs已经创建多对应的unbound_pool,则使用已有的unbound_pool
 // 否则根据attrs创建新的unbound_pool
 pool = get_unbound_pool(attrs);
 if (!pool)
  return NULL;

 pwq = kmem_cache_alloc_node(pwq_cache, GFP_KERNEL, pool->node);
 if (!pwq) {
  put_unbound_pool(pool);
  return NULL;
 }

 init_pwq(pwq, wq, pool);
 return pwq;
}

1.2 worker

每个worker对应一个worker_thread()内核线程,一个worker_pool对应一个或者多个worker。多个worker从同一个链表中worker_pool->worklist获取work进行处理。

所以这其中有几个重点:

  • worker怎么处理work;
  • worker_pool怎么动态管理worker的数量;

1.2.1 worker处理work

处理work的过程主要在worker_thread() -> process_one_work()中处理,我们具体看看代码的实现过程。

  • kernel/workqueue.c:
  • worker_thread() -> process_one_work()
代码语言:javascript
复制
static int worker_thread(void *__worker)
{
 struct worker *worker = __worker;
 struct worker_pool *pool = worker->pool;

 /* tell the scheduler that this is a workqueue worker */
 worker->task->flags |= PF_WQ_WORKER;
woke_up:
 spin_lock_irq(&pool->lock);

 // (1) 是否die
 /* am I supposed to die? */
 if (unlikely(worker->flags & WORKER_DIE)) {
  spin_unlock_irq(&pool->lock);
  WARN_ON_ONCE(!list_empty(&worker->entry));
  worker->task->flags &= ~PF_WQ_WORKER;

  set_task_comm(worker->task, "kworker/dying");
  ida_simple_remove(&pool->worker_ida, worker->id);
  worker_detach_from_pool(worker, pool);
  kfree(worker);
  return 0;
 }

 // (2) 脱离idle状态
 // 被唤醒之前worker都是idle状态
 worker_leave_idle(worker);
recheck:
 
 // (3) 如果需要本worker继续执行则继续,否则进入idle状态
 // need more worker的条件: (pool->worklist != 0) && (pool->nr_running == 0)
 // worklist上有work需要执行,并且现在没有处于running的work
 /* no more worker necessary? */
 if (!need_more_worker(pool))
  goto sleep;

 // (4) 如果(pool->nr_idle == 0),则启动创建更多的worker
 // 说明idle队列中已经没有备用worker了,先创建 一些worker备用
 /* do we need to manage? */
 if (unlikely(!may_start_working(pool)) && manage_workers(worker))
  goto recheck;

 /*
  * ->scheduled list can only be filled while a worker is
  * preparing to process a work or actually processing it.
  * Make sure nobody diddled with it while I was sleeping.
  */
 WARN_ON_ONCE(!list_empty(&worker->scheduled));

 /*
  * Finish PREP stage.  We're guaranteed to have at least one idle
  * worker or that someone else has already assumed the manager
  * role.  This is where @worker starts participating in concurrency
  * management if applicable and concurrency management is restored
  * after being rebound.  See rebind_workers() for details.
  */
 worker_clr_flags(worker, WORKER_PREP | WORKER_REBOUND);

 do {
  // (5) 如果pool->worklist不为空,从其中取出一个work进行处理
  struct work_struct *work =
   list_first_entry(&pool->worklist,
      struct work_struct, entry);

  if (likely(!(*work_data_bits(work) & WORK_STRUCT_LINKED))) {
   /* optimization path, not strictly necessary */
   // (6) 执行正常的work
   process_one_work(worker, work);
   if (unlikely(!list_empty(&worker->scheduled)))
    process_scheduled_works(worker);
  } else {
   // (7) 执行系统特意scheduled给某个worker的work
   // 普通的work是放在池子的公共list中的pool->worklist
   // 只有一些特殊的work被特意派送给某个worker的worker->scheduled
   // 包括:1、执行flush_work时插入的barrier work;
   // 2、collision时从其他worker推送到本worker的work
   move_linked_works(work, &worker->scheduled, NULL);
   process_scheduled_works(worker);
  }
 // (8) worker keep_working的条件:
 // pool->worklist不为空 && (pool->nr_running <= 1)
 } while (keep_working(pool));

 worker_set_flags(worker, WORKER_PREP);supposed
sleep:
 // (9) worker进入idle状态
 /*
  * pool->lock is held and there's no work to process and no need to
  * manage, sleep.  Workers are woken up only while holding
  * pool->lock or from local cpu, so setting the current state
  * before releasing pool->lock is enough to prevent losing any
  * event.
  */
 worker_enter_idle(worker);
 __set_current_state(TASK_INTERRUPTIBLE);
 spin_unlock_irq(&pool->lock);
 schedule();
 goto woke_up;
}
| →
static void process_one_work(struct worker *worker, struct work_struct *work)
__releases(&pool->lock)
__acquires(&pool->lock)
{
 struct pool_workqueue *pwq = get_work_pwq(work);
 struct worker_pool *pool = worker->pool;
 bool cpu_intensive = pwq->wq->flags & WQ_CPU_INTENSIVE;
 int work_color;
 struct worker *collision;
#ifdef CONFIG_LOCKDEP
 /*
  * It is permissible to free the struct work_struct from
  * inside the function that is called from it, this we need to
  * take into account for lockdep too.  To avoid bogus "held
  * lock freed" warnings as well as problems when looking into
  * work->lockdep_map, make a copy and use that here.
  */
 struct lockdep_map lockdep_map;

 lockdep_copy_map(&lockdep_map, &work->lockdep_map);
#endif
 /* ensure we're on the correct CPU */
 WARN_ON_ONCE(!(pool->flags & POOL_DISASSOCIATED) &&
       raw_smp_processor_id() != pool->cpu);

 // (8.1) 如果work已经在worker_pool的其他worker上执行,
 // 将work放入对应worker的scheduled队列中延后执行
 /*
  * A single work shouldn't be executed concurrently by
  * multiple workers on a single cpu.  Check whether anyone is
  * already processing the work.  If so, defer the work to the
  * currently executing one.
  */
 collision = find_worker_executing_work(pool, work);
 if (unlikely(collision)) {
  move_linked_works(work, &collision->scheduled, NULL);
  return;
 }

 // (8.2) 将worker加入busy队列pool->busy_hash
 /* claim and dequeue */
 debug_work_deactivate(work);
 hash_add(pool->busy_hash, &worker->hentry, (unsigned long)work);
 worker->current_work = work;
 worker->current_func = work->func;
 worker->current_pwq = pwq;
 work_color = get_work_color(work);

 list_del_init(&work->entry);

 // (8.3) 如果work所在的wq是cpu密集型的WQ_CPU_INTENSIVE
 // 则当前work的执行脱离worker_pool的动态调度,成为一个独立的线程
 /*
  * CPU intensive works don't participate in concurrency management.
  * They're the scheduler's responsibility.  This takes @worker out
  * of concurrency management and the next code block will chain
  * execution of the pending work items.
  */
 if (unlikely(cpu_intensive))
  worker_set_flags(worker, WORKER_CPU_INTENSIVE);

 // (8.4) 在UNBOUND或者CPU_INTENSIVE work中判断是否需要唤醒idle worker
 // 普通work不会执行这个操作
 /*
  * Wake up another worker if necessary.  The condition is always
  * false for normal per-cpu workers since nr_running would always
  * be >= 1 at this point.  This is used to chain execution of the
  * pending work items for WORKER_NOT_RUNNING workers such as the
  * UNBOUND and CPU_INTENSIVE ones.
  */
 if (need_more_worker(pool))
  wake_up_worker(pool);

 /*
  * Record the last pool and clear PENDING which should be the last
  * update to @work.  Also, do this inside @pool->lock so that
  * PENDING and queued state changes happen together while IRQ is
  * disabled.
  */
 set_work_pool_and_clear_pending(work, pool->id);

 spin_unlock_irq(&pool->lock);

 lock_map_acquire_read(&pwq->wq->lockdep_map);
 lock_map_acquire(&lockdep_map);
 trace_workqueue_execute_start(work);
 // (8.5) 执行work函数
 worker->current_func(work);
 /*
  * While we must be careful to not use "work" after this, the trace
  * point will only record its address.
  */
 trace_workqueue_execute_end(work);
 lock_map_release(&lockdep_map);
 lock_map_release(&pwq->wq->lockdep_map);

 if (unlikely(in_atomic() || lockdep_depth(current) > 0)) {
  pr_err("BUG: workqueue leaked lock or atomic: %s/0x%08x/%d\n"
         "     last function: %pf\n",
         current->comm, preempt_count(), task_pid_nr(current),
         worker->current_func);
  debug_show_held_locks(current);
  dump_stack();
 }

 /*
  * The following prevents a kworker from hogging CPU on !PREEMPT
  * kernels, where a requeueing work item waiting for something to
  * happen could deadlock with stop_machine as such work item could
  * indefinitely requeue itself while all other CPUs are trapped in
  * stop_machine. At the same time, report a quiescent RCU state so
  * the same condition doesn't freeze RCU.
  */
 cond_resched_rcu_qs();

 spin_lock_irq(&pool->lock);

 /* clear cpu intensive status */
 if (unlikely(cpu_intensive))
  worker_clr_flags(worker, WORKER_CPU_INTENSIVE);

 /* we're done with it, release */
 hash_del(&worker->hentry);
 worker->current_work = NULL;
 worker->current_func = NULL;
 worker->current_pwq = NULL;
 worker->desc_valid = false;
 pwq_dec_nr_in_flight(pwq, work_color);
}

1.2.2 worker_pool动态管理worker

worker_pool怎么来动态增减worker,这部分的算法是CMWQ的核心。其思想如下:

  • worker_pool中的worker有3种状态:idle、running、suspend;
  • 如果worker_pool中有work需要处理,保持至少一个runn- kernel/workqueue.c:
  • worker_thread() -> process_one_work() ing worker来处理;
  • running worker在处理work的过程中进入了阻塞suspend状态,为了保持其他work的执行,需要唤醒新的idle worker来处理work;
  • 如果有work需要执行且running worker大于1个,会让多余的running worker进入idle状态;
  • 如果没有work需要执行,会让所有worker进入idle状态;
  • 如果创建的worker过多,destroy_worker在300s(IDLE_WORKER_TIMEOUT)时间内没有再次运行的idle worker。

详细代码可以参考上节worker_thread() -> process_one_work()的分析。

为了追踪worker的running和suspend状态,用来动态调整worker的数量。wq使用在进程调度中加钩子函数的技巧:

  • 追踪worker从suspend进入running状态:ttwu_activate() -> wq_worker_waking_up()
代码语言:javascript
复制
void wq_worker_waking_up(struct task_struct *task, int cpu)
{
 struct worker *worker = kthread_data(task);

 if (!(worker->flags & WORKER_NOT_RUNNING)) {
  WARN_ON_ONCE(worker->pool->cpu != cpu);
  // 增加worker_pool中running的worker数量
  atomic_inc(&worker->pool->nr_running);
 }
}
  • 追踪worker从running进入suspend状态:__schedule() -> wq_worker_sleeping()
代码语言:javascript
复制
struct task_struct *wq_worker_sleeping(struct task_struct *task, int cpu)
{
 struct worker *worker = kthread_data(task), *to_wakeup = NULL;
 struct worker_pool *pool;

 /*
  * Rescuers, which may not have all the fields set up like normal
  * workers, also reach here, let's not access anything before
  * checking NOT_RUNNING.
  */
 if (worker->flags & WORKER_NOT_RUNNING)
  return NULL;

 pool = worker->pool;

 /* this can only happen on the local cpu */
 if (WARN_ON_ONCE(cpu != raw_smp_processor_id() || pool->cpu != cpu))
  return NULL;

 /*
  * The counterpart of the following dec_and_test, implied mb,
  * worklist not empty test sequence is in insert_work().
  * Please read comment there.
  *
  * NOT_RUNNING is clear.  This means that we're bound to and
  * running on the local cpu w/ rq lock held and preemption
  * disabled, which in turn means that none else could be
  * manipulating idle_list, so dereferencing idle_list without pool
  * lock is safe.
  */
 // 减少worker_pool中running的worker数量
 // 如果worklist还有work需要处理,唤醒第一个idle worker进行处理
 if (atomic_dec_and_test(&pool->nr_running) &&
     !list_empty(&pool->worklist))
  to_wakeup = first_idle_worker(pool);
 return to_wakeup ? to_wakeup->task : NULL;
}

这里worker_pool的调度思想是:如果有work需要处理,保持一个running状态的worker处理,不多也不少。

但是这里有一个问题如果work是cpu密集型的,它虽然也没有进入suspend状态,但是会长时间的占用cpu,让后续的work阻塞太长时间。

为了解决这个问题,CMWQ设计了WQ_CPU_INTENSIVE,如果一个wq声明自己是CPU_INTENSIVE,则让当前worker脱离动态调度,像是进入了suspend状态,那么CMWQ会创建新的worker,后续的work会得到执行。

  • kernel/workqueue.c:
  • worker_thread() -> process_one_work()
代码语言:javascript
复制
static void process_one_work(struct worker *worker, struct work_struct *work)
__releases(&pool->lock)
__acquires(&pool->lock)
{

 bool cpu_intensive = pwq->wq->flags & WQ_CPU_INTENSIVE;


 // (1) 设置当前worker的WORKER_CPU_INTENSIVE标志
 // nr_running会被减1
 // 对worker_pool来说,当前worker相当于进入了suspend状态
 /*
  * CPU intensive works don't participate in concurrency management.
  * They're the scheduler's responsibility.  This takes @worker out
  * of concurrency management and the next code block will chain
  * execution of the pending work items.
  */
 if (unlikely(cpu_intensive))
  worker_set_flags(worker, WORKER_CPU_INTENSIVE);

 // (2) 接上一步,判断是否需要唤醒新的worker来处理work
 /*
  * Wake up another worker if necessary.  The condition is always
  * false for normal per-cpu workers since nr_running would always
  * be >= 1 at this point.  This is used to chain execution of the
  * pending work items for WORKER_NOT_RUNNING workers such as the
  * UNBOUND and CPU_INTENSIVE ones.
  */
 if (need_more_worker(pool))
  wake_up_worker(pool);

 // (3) 执行work
 worker->current_func(work);


 // (4) 执行完,清理当前worker的WORKER_CPU_INTENSIVE标志
 // 当前worker重新进入running状态
 /* clear cpu intensive status */
 if (unlikely(cpu_intensive))
  worker_clr_flags(worker, WORKER_CPU_INTENSIVE);


}


 WORKER_NOT_RUNNING = WORKER_PREP | WORKER_CPU_INTENSIVE |
      WORKER_UNBOUND | WORKER_REBOUND,


static inline void worker_set_flags(struct worker *worker, unsigned int flags)
{
 struct worker_pool *pool = worker->pool;

 WARN_ON_ONCE(worker->task != current);

 /* If transitioning into NOT_RUNNING, adjust nr_running. */
 if ((flags & WORKER_NOT_RUNNING) &&
     !(worker->flags & WORKER_NOT_RUNNING)) {
  atomic_dec(&pool->nr_running);
 }

 worker->flags |= flags;
}


static inline void worker_clr_flags(struct worker *worker, unsigned int flags)
{
 struct worker_pool *pool = worker->pool;
 unsigned int oflags = worker->flags;

 WARN_ON_ONCE(worker->task != current);

 worker->flags &= ~flags;

 /*
  * If transitioning out of NOT_RUNNING, increment nr_running.  Note
  * that the nested NOT_RUNNING is not a noop.  NOT_RUNNING is mask
  * of multiple flags, not a single flag.
  */
 if ((flags & WORKER_NOT_RUNNING) && (oflags & WORKER_NOT_RUNNING))
  if (!(worker->flags & WORKER_NOT_RUNNING))
   atomic_inc(&pool->nr_running);
}

1.2.3 cpu hotplug处理

从上几节可以看到,系统会创建和cpu绑定的normal worker_pool和不绑定cpu的unbound worker_pool,worker_pool又会动态的创建worker。

那么在cpu hotplug的时候,会怎么样动态的处理worker_pool和worker呢?来看具体的代码分析:

  • kernel/workqueue.c:
  • workqueue_cpu_up_callback()/workqueue_cpu_down_callback()
代码语言:javascript
复制
static int __init init_workqueues(void)
{

 cpu_notifier(workqueue_cpu_up_callback, CPU_PRI_WORKQUEUE_UP);
 hotcpu_notifier(workqueue_cpu_down_callback, CPU_PRI_WORKQUEUE_DOWN);

}
| →
static int workqueue_cpu_down_callback(struct notifier_block *nfb,
       unsigned long action,
       void *hcpu)
{
 int cpu = (unsigned long)hcpu;
 struct work_struct unbind_work;
 struct workqueue_struct *wq;

 switch (action & ~CPU_TASKS_FROZEN) {
 case CPU_DOWN_PREPARE:
  /* unbinding per-cpu workers should happen on the local CPU */
  INIT_WORK_ONSTACK(&unbind_work, wq_unbind_fn);
  // (1) cpu down_prepare
  // 把和当前cpu绑定的normal worker_pool上的worker停工
  // 随着当前cpu被down掉,这些worker会迁移到其他cpu上
  queue_work_on(cpu, system_highpri_wq, &unbind_work);

  // (2) unbound wq对cpu变化的更新
  /* update NUMA affinity of unbound workqueues */
  mutex_lock(&wq_pool_mutex);
  list_for_each_entry(wq, &workqueues, list)
   wq_update_unbound_numa(wq, cpu, false);
  mutex_unlock(&wq_pool_mutex);

  /* wait for per-cpu unbinding to finish */
  flush_work(&unbind_work);
  destroy_work_on_stack(&unbind_work);
  break;
 }
 return NOTIFY_OK;
}
| →
static int workqueue_cpu_up_callback(struct notifier_block *nfb,
            unsigned long action,
            void *hcpu)
{
 int cpu = (unsigned long)hcpu;
 struct worker_pool *pool;
 struct workqueue_struct *wq;
 int pi;

 switch (action & ~CPU_TASKS_FROZEN) {
 case CPU_UP_PREPARE:
  for_each_cpu_worker_pool(pool, cpu) {
   if (pool->nr_workers)
    continue;
   if (!create_worker(pool))
    return NOTIFY_BAD;
  }
  break;

 case CPU_DOWN_FAILED:
 case CPU_ONLINE:
  mutex_lock(&wq_pool_mutex);
  
  // (3) cpu up
  for_each_pool(pool, pi) {
   mutex_lock(&pool->attach_mutex);

   // 如果和当前cpu绑定的normal worker_pool上,有WORKER_UNBOUND停工的worker
   // 重新绑定worker到worker_pool
   // 让这些worker开工,并绑定到当前cpu
   if (pool->cpu == cpu)
    rebind_workers(pool);
   else if (pool->cpu < 0)
    restore_unbound_workers_cpumask(pool, cpu);

   mutex_unlock(&pool->attach_mutex);
  }

  /* update NUMA affinity of unbound workqueues */
  list_for_each_entry(wq, &workqueues, list)
   wq_update_unbound_numa(wq, cpu, true);

  mutex_unlock(&wq_pool_mutex);
  break;
 }
 return NOTIFY_OK;
}

1.3 workqueue

workqueue就是存放一组work的集合,基本可以分为两类:一类系统创建的workqueue,一类是用户自己创建的workqueue。

不论是系统还是用户workqueue,如果没有指定WQ_UNBOUND,默认都是和normal worker_pool绑定。

1.3.1 系统workqueue

系统在初始化时创建了一批默认的workqueue:system_wq、system_highpri_wq、system_long_wq、system_unbound_wq、system_freezable_wq、system_power_efficient_wq、system_freezable_power_efficient_wq。

像system_wq,就是schedule_work()默认使用的。

  • kernel/workqueue.c:
  • init_workqueues()
代码语言:javascript
复制
static int __init init_workqueues(void)
{

 system_wq = alloc_workqueue("events", 0, 0);
 system_highpri_wq = alloc_workqueue("events_highpri", WQ_HIGHPRI, 0);
 system_long_wq = alloc_workqueue("events_long", 0, 0);
 system_unbound_wq = alloc_workqueue("events_unbound", WQ_UNBOUND,
         WQ_UNBOUND_MAX_ACTIVE);
 system_freezable_wq = alloc_workqueue("events_freezable",
           WQ_FREEZABLE, 0);
 system_power_efficient_wq = alloc_workqueue("events_power_efficient",
           WQ_POWER_EFFICIENT, 0);
 system_freezable_power_efficient_wq = alloc_workqueue("events_freezable_power_efficient",
           WQ_FREEZABLE | WQ_POWER_EFFICIENT,
           0);

}

1.3.2 workqueue创建

详细过程见上几节的代码分析:alloc_workqueue() -> __alloc_workqueue_key() -> alloc_and_link_pwqs()。

1.3.3 flush_workqueue()

这一部分的逻辑,wq->work_color、wq->flush_color换来换去的逻辑实在看的头晕。看不懂暂时不想看,放着以后看吧,或者有谁看懂了教我一下。:)

1.4 pool_workqueue

pool_workqueue只是一个中介角色。

详细过程见上几节的代码分析:alloc_workqueue() -> __alloc_workqueue_key() -> alloc_and_link_pwqs()。

1.5 work

描述一份待执行的工作。

1.5.1 queue_work()

将work压入到workqueue当中。

  • kernel/workqueue.c:
  • queue_work() -> queue_work_on() -> __queue_work()
代码语言:javascript
复制
static void __queue_work(int cpu, struct workqueue_struct *wq,
    struct work_struct *work)
{
 struct pool_workqueue *pwq;
 struct worker_pool *last_pool;
 struct list_head *worklist;
 unsigned int work_flags;
 unsigned int req_cpu = cpu;

 /*
  * While a work item is PENDING && off queue, a task trying to
  * steal the PENDING will busy-loop waiting for it to either get
  * queued or lose PENDING.  Grabbing PENDING and queueing should
  * happen with IRQ disabled.
  */
 WARN_ON_ONCE(!irqs_disabled());

 debug_work_activate(work);

 /* if draining, only works from the same workqueue are allowed */
 if (unlikely(wq->flags & __WQ_DRAINING) &&
     WARN_ON_ONCE(!is_chained_work(wq)))
  return;
retry:
 // (1) 如果没有指定cpu,则使用当前cpu
 if (req_cpu == WORK_CPU_UNBOUND)
  cpu = raw_smp_processor_id();

 /* pwq which will be used unless @work is executing elsewhere */
 if (!(wq->flags & WQ_UNBOUND))
  // (2) 对于normal wq,使用当前cpu对应的normal worker_pool
  pwq = per_cpu_ptr(wq->cpu_pwqs, cpu);
 else
  // (3) 对于unbound wq,使用当前cpu对应node的worker_pool
  pwq = unbound_pwq_by_node(wq, cpu_to_node(cpu));

 // (4) 如果work在其他worker上正在被执行,把work压到对应的worker上去
 // 避免work出现重入的问题
 /*
  * If @work was previously on a different pool, it might still be
  * running there, in which case the work needs to be queued on that
  * pool to guarantee non-reentrancy.
  */
 last_pool = get_work_pool(work);
 if (last_pool && last_pool != pwq->pool) {
  struct worker *worker;

  spin_lock(&last_pool->lock);

  worker = find_worker_executing_work(last_pool, work);

  if (worker && worker->current_pwq->wq == wq) {
   pwq = worker->current_pwq;
  } else {
   /* meh... not running there, queue here */
   spin_unlock(&last_pool->lock);
   spin_lock(&pwq->pool->lock);
  }
 } else {
  spin_lock(&pwq->pool->lock);
 }

 /*
  * pwq is determined and locked.  For unbound pools, we could have
  * raced with pwq release and it could already be dead.  If its
  * refcnt is zero, repeat pwq selection.  Note that pwqs never die
  * without another pwq replacing it in the numa_pwq_tbl or while
  * work items are executing on it, so the retrying is guaranteed to
  * make forward-progress.
  */
 if (unlikely(!pwq->refcnt)) {
  if (wq->flags & WQ_UNBOUND) {
   spin_unlock(&pwq->pool->lock);
   cpu_relax();
   goto retry;
  }
  /* oops */
  WARN_ONCE(true, "workqueue: per-cpu pwq for %s on cpu%d has 0 refcnt",
     wq->name, cpu);
 }

 /* pwq determined, queue */
 trace_workqueue_queue_work(req_cpu, pwq, work);

 if (WARN_ON(!list_empty(&work->entry))) {
  spin_unlock(&pwq->pool->lock);
  return;
 }

 pwq->nr_in_flight[pwq->work_color]++;
 work_flags = work_color_to_flags(pwq->work_color);

 // (5) 如果还没有达到max_active,将work挂载到pool->worklist
 if (likely(pwq->nr_active < pwq->max_active)) {
  trace_workqueue_activate_work(work);
  pwq->nr_active++;
  worklist = &pwq->pool->worklist;
 // 否则,将work挂载到临时队列pwq->delayed_works
 } else {
  work_flags |= WORK_STRUCT_DELAYED;
  worklist = &pwq->delayed_works;
 }

 // (6) 将work压入worklist当中
 insert_work(pwq, work, worklist, work_flags);

 spin_unlock(&pwq->pool->lock);
}

1.5.2 flush_work()

flush某个work,确保work执行完成。

怎么判断异步的work已经执行完成?这里面使用了一个技巧:在目标work的后面插入一个新的work wq_barrier,如果wq_barrier执行完成,那么目标work肯定已经执行完成。

  • kernel/workqueue.c:
  • queue_work() -> queue_work_on() -> __queue_work()
代码语言:javascript
复制
/**
 * flush_work - wait for a work to finish executing the last queueing instance
 * @work: the work to flush
 *
 * Wait until @work has finished execution.  @work is guaranteed to be idle
 * on return if it hasn't been requeued since flush started.
 *
 * Return:
 * %true if flush_work() waited for the work to finish execution,
 * %false if it was already idle.
 */
bool flush_work(struct work_struct *work)
{
 struct wq_barrier barr;

 lock_map_acquire(&work->lockdep_map);
 lock_map_release(&work->lockdep_map);

 if (start_flush_work(work, &barr)) {
  // 等待barr work执行完成的信号
  wait_for_completion(&barr.done);
  destroy_work_on_stack(&barr.work);
  return true;
 } else {
  return false;
 }
}
| →
static bool start_flush_work(struct work_struct *work, struct wq_barrier *barr)
{
 struct worker *worker = NULL;
 struct worker_pool *pool;
 struct pool_workqueue *pwq;

 might_sleep();

 // (1) 如果work所在worker_pool为NULL,说明work已经执行完
 local_irq_disable();
 pool = get_work_pool(work);
 if (!pool) {
  local_irq_enable();
  return false;
 }

 spin_lock(&pool->lock);
 /* see the comment in try_to_grab_pending() with the same code */
 pwq = get_work_pwq(work);
 if (pwq) {
  // (2) 如果work所在pwq指向的worker_pool不等于上一步得到的worker_pool,说明work已经执行完
  if (unlikely(pwq->pool != pool))
   goto already_gone;
 } else {
  // (3) 如果work所在pwq为NULL,并且也没有在当前执行的work中,说明work已经执行完
  worker = find_worker_executing_work(pool, work);
  if (!worker)
   goto already_gone;
  pwq = worker->current_pwq;
 }

 // (4) 如果work没有执行完,向work的后面插入barr work
 insert_wq_barrier(pwq, barr, work, worker);
 spin_unlock_irq(&pool->lock);

 /*
  * If @max_active is 1 or rescuer is in use, flushing another work
  * item on the same workqueue may lead to deadlock.  Make sure the
  * flusher is not running on the same workqueue by verifying write
  * access.
  */
 if (pwq->wq->saved_max_active == 1 || pwq->wq->rescuer)
  lock_map_acquire(&pwq->wq->lockdep_map);
 else
  lock_map_acquire_read(&pwq->wq->lockdep_map);
 lock_map_release(&pwq->wq->lockdep_map);

 return true;
already_gone:
 spin_unlock_irq(&pool->lock);
 return false;
}
|| →
static void insert_wq_barrier(struct pool_workqueue *pwq,
         struct wq_barrier *barr,
         struct work_struct *target, struct worker *worker)
{
 struct list_head *head;
 unsigned int linked = 0;

 /*
  * debugobject calls are safe here even with pool->lock locked
  * as we know for sure that this will not trigger any of the
  * checks and call back into the fixup functions where we
  * might deadlock.
  */
 // (4.1) barr work的执行函数wq_barrier_func()
 INIT_WORK_ONSTACK(&barr->work, wq_barrier_func);
 __set_bit(WORK_STRUCT_PENDING_BIT, work_data_bits(&barr->work));
 init_completion(&barr->done);

 /*
  * If @target is currently being executed, schedule the
  * barrier to the worker; otherwise, put it after @target.
  */
 // (4.2) 如果work当前在worker中执行,则barr work插入scheduled队列
 if (worker)
  head = worker->scheduled.next;
 // 否则,则barr work插入正常的worklist队列中,插入位置在目标work后面
 // 并且置上WORK_STRUCT_LINKED标志
 else {
  unsigned long *bits = work_data_bits(target);

  head = target->entry.next;
  /* there can already be other linked works, inherit and set */
  linked = *bits & WORK_STRUCT_LINKED;
  __set_bit(WORK_STRUCT_LINKED_BIT, bits);
 }

 debug_work_activate(&barr->work);
 insert_work(pwq, &barr->work, head,
      work_color_to_flags(WORK_NO_COLOR) | linked);
}
||| →
static void wq_barrier_func(struct work_struct *work)
{
 struct wq_barrier *barr = container_of(work, struct wq_barrier, work);
 // (4.1.1) barr work执行完成,发出complete信号。
 complete(&barr->done);
}

2.Workqueue对外接口函数

CMWQ实现的workqueue机制,被包装成相应的对外接口函数。

2.1 schedule_work()

把work压入系统默认wq system_wq,WORK_CPU_UNBOUND指定worker为当前cpu绑定的normal worker_pool创建的worker。

  • kernel/workqueue.c:
  • schedule_work() -> queue_work_on() -> __queue_work()
代码语言:javascript
复制
static inline bool schedule_work(struct work_struct *work)
{
 return queue_work(system_wq, work);
}
| →
static inline bool queue_work(struct workqueue_struct *wq,
         struct work_struct *work)
{
 return queue_work_on(WORK_CPU_UNBOUND, wq, work);
}

2.2 sschedule_work_on()

在schedule_work()基础上,可以指定work运行的cpu。

  • kernel/workqueue.c:
  • schedule_work_on() -> queue_work_on() -> __queue_work()
代码语言:javascript
复制
static inline bool schedule_work_on(int cpu, struct work_struct *work)
{
 return queue_work_on(cpu, system_wq, work);
}

2.3 schedule_delayed_work()

启动一个timer,在timer定时到了以后调用delayed_work_timer_fn()把work压入系统默认wq system_wq。

  • kernel/workqueue.c:
  • schedule_work_on() -> queue_work_on() -> __queue_work()
代码语言:javascript
复制
static inline bool schedule_delayed_work(struct delayed_work *dwork,
      unsigned long delay)
{
 return queue_delayed_work(system_wq, dwork, delay);
}
| →
static inline bool queue_delayed_work(struct workqueue_struct *wq,
          struct delayed_work *dwork,
          unsigned long delay)
{
 return queue_delayed_work_on(WORK_CPU_UNBOUND, wq, dwork, delay);
}
|| →
bool queue_delayed_work_on(int cpu, struct workqueue_struct *wq,
      struct delayed_work *dwork, unsigned long delay)
{
 struct work_struct *work = &dwork->work;
 bool ret = false;
 unsigned long flags;

 /* read the comment in __queue_work() */
 local_irq_save(flags);

 if (!test_and_set_bit(WORK_STRUCT_PENDING_BIT, work_data_bits(work))) {
  __queue_delayed_work(cpu, wq, dwork, delay);
  ret = true;
 }

 local_irq_restore(flags);
 return ret;
}
||| →
static void __queue_delayed_work(int cpu, struct workqueue_struct *wq,
    struct delayed_work *dwork, unsigned long delay)
{
 struct timer_list *timer = &dwork->timer;
 struct work_struct *work = &dwork->work;

 WARN_ON_ONCE(timer->function != delayed_work_timer_fn ||
       timer->data != (unsigned long)dwork);
 WARN_ON_ONCE(timer_pending(timer));
 WARN_ON_ONCE(!list_empty(&work->entry));

 /*
  * If @delay is 0, queue @dwork->work immediately.  This is for
  * both optimization and correctness.  The earliest @timer can
  * expire is on the closest next tick and delayed_work users depend
  * on that there's no such delay when @delay is 0.
  */
 if (!delay) {
  __queue_work(cpu, wq, &dwork->work);
  return;
 }

 timer_stats_timer_set_start_info(&dwork->timer);

 dwork->wq = wq;
 dwork->cpu = cpu;
 timer->expires = jiffies + delay;

 if (unlikely(cpu != WORK_CPU_UNBOUND))
  add_timer_on(timer, cpu);
 else
  add_timer(timer);
}
|||| →
void delayed_work_timer_fn(unsigned long __data)
{
 struct delayed_work *dwork = (struct delayed_work *)__data;

 /* should have been called from irqsafe timer with irq already off */
 __queue_work(dwork->cpu, dwork->wq, &dwork->work);
}

参考资料

  1. Documentation/workqueue.txt
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2022-08-21,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 人人都是极客 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 1.CMWQ的几个基本概念
    • 1.1 worker_pool
      • 1.1.1 normal worker_pool
      • 1.1.2 unbound worker_pool
    • 1.2 worker
      • 1.2.1 worker处理work
      • 1.2.2 worker_pool动态管理worker
      • 1.2.3 cpu hotplug处理
    • 1.3 workqueue
      • 1.3.1 系统workqueue
      • 1.3.2 workqueue创建
      • 1.3.3 flush_workqueue()
    • 1.4 pool_workqueue
      • 1.5 work
        • 1.5.1 queue_work()
        • 1.5.2 flush_work()
    • 2.Workqueue对外接口函数
      • 2.1 schedule_work()
        • 2.2 sschedule_work_on()
          • 2.3 schedule_delayed_work()
          • 参考资料
          相关产品与服务
          腾讯云代码分析
          腾讯云代码分析(内部代号CodeDog)是集众多代码分析工具的云原生、分布式、高性能的代码综合分析跟踪管理平台,其主要功能是持续跟踪分析代码,观测项目代码质量,助力维护团队卓越代码文化。
          领券
          问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档