Documentation/core-api/workqueue.rst

   1 =========
   2 Workqueue
   3 =========
   4
   5 :Date: September, 2010
   6 :Author: Tejun Heo <tj@kernel.org>
   7 :Author: Florian Mickler <florian@mickler.org>
   8
   9
  10 Introduction
  11 ============
  12
  13 There are many cases where an asynchronous process execution context
  14 is needed and the workqueue (wq) API is the most commonly used
  15 mechanism for such cases.
  16
  17 When such an asynchronous execution context is needed, a work item
  18 describing which function to execute is put on a queue.  An
  19 independent thread serves as the asynchronous execution context.  The
  20 queue is called workqueue and the thread is called worker.
  21
  22 While there are work items on the workqueue the worker executes the
  23 functions associated with the work items one after the other.  When
  24 there is no work item left on the workqueue the worker becomes idle.
  25 When a new work item gets queued, the worker begins executing again.
  26
  27
  28 Why Concurrency Managed Workqueue?
  29 ==================================
  30
  31 In the original wq implementation, a multi threaded (MT) wq had one
  32 worker thread per CPU and a single threaded (ST) wq had one worker
  33 thread system-wide.  A single MT wq needed to keep around the same
  34 number of workers as the number of CPUs.  The kernel grew a lot of MT
  35 wq users over the years and with the number of CPU cores continuously
  36 rising, some systems saturated the default 32k PID space just booting
  37 up.
  38
  39 Although MT wq wasted a lot of resource, the level of concurrency
  40 provided was unsatisfactory.  The limitation was common to both ST and
  41 MT wq albeit less severe on MT.  Each wq maintained its own separate
  42 worker pool.  An MT wq could provide only one execution context per CPU
  43 while an ST wq one for the whole system.  Work items had to compete for
  44 those very limited execution contexts leading to various problems
  45 including proneness to deadlocks around the single execution context.
  46
  47 The tension between the provided level of concurrency and resource
  48 usage also forced its users to make unnecessary tradeoffs like libata
  49 choosing to use ST wq for polling PIOs and accepting an unnecessary
  50 limitation that no two polling PIOs can progress at the same time.  As
  51 MT wq don't provide much better concurrency, users which require
  52 higher level of concurrency, like async or fscache, had to implement
  53 their own thread pool.
  54
  55 Concurrency Managed Workqueue (cmwq) is a reimplementation of wq with
  56 focus on the following goals.
  57
  58 * Maintain compatibility with the original workqueue API.
  59
  60 * Use per-CPU unified worker pools shared by all wq to provide
  61   flexible level of concurrency on demand without wasting a lot of
  62   resource.
  63
  64 * Automatically regulate worker pool and level of concurrency so that
  65   the API users don't need to worry about such details.
  66
  67
  68 The Design
  69 ==========
  70
  71 In order to ease the asynchronous execution of functions a new
  72 abstraction, the work item, is introduced.
  73
  74 A work item is a simple struct that holds a pointer to the function
  75 that is to be executed asynchronously.  Whenever a driver or subsystem
  76 wants a function to be executed asynchronously it has to set up a work
  77 item pointing to that function and queue that work item on a
  78 workqueue.
  79
  80 Special purpose threads, called worker threads, execute the functions
  81 off of the queue, one after the other.  If no work is queued, the
  82 worker threads become idle.  These worker threads are managed in so
  83 called worker-pools.
  84
  85 The cmwq design differentiates between the user-facing workqueues that
  86 subsystems and drivers queue work items on and the backend mechanism
  87 which manages worker-pools and processes the queued work items.
  88
  89 There are two worker-pools, one for normal work items and the other
  90 for high priority ones, for each possible CPU and some extra
  91 worker-pools to serve work items queued on unbound workqueues - the
  92 number of these backing pools is dynamic.
  93
  94 Subsystems and drivers can create and queue work items through special
  95 workqueue API functions as they see fit. They can influence some
  96 aspects of the way the work items are executed by setting flags on the
  97 workqueue they are putting the work item on. These flags include
  98 things like CPU locality, concurrency limits, priority and more.  To
  99 get a detailed overview refer to the API description of
 100 ``alloc_workqueue()`` below.
 101
 102 When a work item is queued to a workqueue, the target worker-pool is
 103 determined according to the queue parameters and workqueue attributes
 104 and appended on the shared worklist of the worker-pool.  For example,
 105 unless specifically overridden, a work item of a bound workqueue will
 106 be queued on the worklist of either normal or highpri worker-pool that
 107 is associated to the CPU the issuer is running on.
 108
 109 For any worker pool implementation, managing the concurrency level
 110 (how many execution contexts are active) is an important issue.  cmwq
 111 tries to keep the concurrency at a minimal but sufficient level.
 112 Minimal to save resources and sufficient in that the system is used at
 113 its full capacity.
 114
 115 Each worker-pool bound to an actual CPU implements concurrency
 116 management by hooking into the scheduler.  The worker-pool is notified
 117 whenever an active worker wakes up or sleeps and keeps track of the
 118 number of the currently runnable workers.  Generally, work items are
 119 not expected to hog a CPU and consume many cycles.  That means
 120 maintaining just enough concurrency to prevent work processing from
 121 stalling should be optimal.  As long as there are one or more runnable
 122 workers on the CPU, the worker-pool doesn't start execution of a new
 123 work, but, when the last running worker goes to sleep, it immediately
 124 schedules a new worker so that the CPU doesn't sit idle while there
 125 are pending work items.  This allows using a minimal number of workers
 126 without losing execution bandwidth.
 127
 128 Keeping idle workers around doesn't cost other than the memory space
 129 for kthreads, so cmwq holds onto idle ones for a while before killing
 130 them.
 131
 132 For unbound workqueues, the number of backing pools is dynamic.
 133 Unbound workqueue can be assigned custom attributes using
 134 ``apply_workqueue_attrs()`` and workqueue will automatically create
 135 backing worker pools matching the attributes.  The responsibility of
 136 regulating concurrency level is on the users.  There is also a flag to
 137 mark a bound wq to ignore the concurrency management.  Please refer to
 138 the API section for details.
 139
 140 Forward progress guarantee relies on that workers can be created when
 141 more execution contexts are necessary, which in turn is guaranteed
 142 through the use of rescue workers.  All work items which might be used
 143 on code paths that handle memory reclaim are required to be queued on
 144 wq's that have a rescue-worker reserved for execution under memory
 145 pressure.  Else it is possible that the worker-pool deadlocks waiting
 146 for execution contexts to free up.
 147
 148
 149 Application Programming Interface (API)
 150 =======================================
 151
 152 ``alloc_workqueue()`` allocates a wq.  The original
 153 ``create_*workqueue()`` functions are deprecated and scheduled for
 154 removal.  ``alloc_workqueue()`` takes three arguments - ``@name``,
 155 ``@flags`` and ``@max_active``.  ``@name`` is the name of the wq and
 156 also used as the name of the rescuer thread if there is one.
 157
 158 A wq no longer manages execution resources but serves as a domain for
 159 forward progress guarantee, flush and work item attributes. ``@flags``
 160 and ``@max_active`` control how work items are assigned execution
 161 resources, scheduled and executed.
 162
 163
 164 ``flags``
 165 ---------
 166
 167 ``WQ_UNBOUND``
 168   Work items queued to an unbound wq are served by the special
 169   worker-pools which host workers which are not bound to any
 170   specific CPU.  This makes the wq behave as a simple execution
 171   context provider without concurrency management.  The unbound
 172   worker-pools try to start execution of work items as soon as
 173   possible.  Unbound wq sacrifices locality but is useful for
 174   the following cases.
 175
 176   * Wide fluctuation in the concurrency level requirement is
 177     expected and using bound wq may end up creating large number
 178     of mostly unused workers across different CPUs as the issuer
 179     hops through different CPUs.
 180
 181   * Long running CPU intensive workloads which can be better
 182     managed by the system scheduler.
 183
 184 ``WQ_FREEZABLE``
 185   A freezable wq participates in the freeze phase of the system
 186   suspend operations.  Work items on the wq are drained and no
 187   new work item starts execution until thawed.
 188
 189 ``WQ_MEM_RECLAIM``
 190   All wq which might be used in the memory reclaim paths **MUST**
 191   have this flag set.  The wq is guaranteed to have at least one
 192   execution context regardless of memory pressure.
 193
 194 ``WQ_HIGHPRI``
 195   Work items of a highpri wq are queued to the highpri
 196   worker-pool of the target cpu.  Highpri worker-pools are
 197   served by worker threads with elevated nice level.
 198
 199   Note that normal and highpri worker-pools don't interact with
 200   each other.  Each maintains its separate pool of workers and
 201   implements concurrency management among its workers.
 202
 203 ``WQ_CPU_INTENSIVE``
 204   Work items of a CPU intensive wq do not contribute to the
 205   concurrency level.  In other words, runnable CPU intensive
 206   work items will not prevent other work items in the same
 207   worker-pool from starting execution.  This is useful for bound
 208   work items which are expected to hog CPU cycles so that their
 209   execution is regulated by the system scheduler.
 210
 211   Although CPU intensive work items don't contribute to the
 212   concurrency level, start of their executions is still
 213   regulated by the concurrency management and runnable
 214   non-CPU-intensive work items can delay execution of CPU
 215   intensive work items.
 216
 217   This flag is meaningless for unbound wq.
 218
 219
 220 ``max_active``
 221 --------------
 222
 223 ``@max_active`` determines the maximum number of execution contexts per
 224 CPU which can be assigned to the work items of a wq. For example, with
 225 ``@max_active`` of 16, at most 16 work items of the wq can be executing
 226 at the same time per CPU. This is always a per-CPU attribute, even for
 227 unbound workqueues.
 228
 229 The maximum limit for ``@max_active`` is 512 and the default value used
 230 when 0 is specified is 256. These values are chosen sufficiently high
 231 such that they are not the limiting factor while providing protection in
 232 runaway cases.
 233
 234 The number of active work items of a wq is usually regulated by the
 235 users of the wq, more specifically, by how many work items the users
 236 may queue at the same time.  Unless there is a specific need for
 237 throttling the number of active work items, specifying '0' is
 238 recommended.
 239
 240 Some users depend on the strict execution ordering of ST wq.  The
 241 combination of ``@max_active`` of 1 and ``WQ_UNBOUND`` used to
 242 achieve this behavior.  Work items on such wq were always queued to the
 243 unbound worker-pools and only one work item could be active at any given
 244 time thus achieving the same ordering property as ST wq.
 245
 246 In the current implementation the above configuration only guarantees
 247 ST behavior within a given NUMA node. Instead ``alloc_ordered_queue()`` should
 248 be used to achieve system-wide ST behavior.
 249
 250
 251 Example Execution Scenarios
 252 ===========================
 253
 254 The following example execution scenarios try to illustrate how cmwq
 255 behave under different configurations.
 256
 257  Work items w0, w1, w2 are queued to a bound wq q0 on the same CPU.
 258  w0 burns CPU for 5ms then sleeps for 10ms then burns CPU for 5ms
 259  again before finishing.  w1 and w2 burn CPU for 5ms then sleep for
 260  10ms.
 261
 262 Ignoring all other tasks, works and processing overhead, and assuming
 263 simple FIFO scheduling, the following is one highly simplified version
 264 of possible sequences of events with the original wq. ::
 265
 266  TIME IN MSECS  EVENT
 267  0              w0 starts and burns CPU
 268  5              w0 sleeps
 269  15             w0 wakes up and burns CPU
 270  20             w0 finishes
 271  20             w1 starts and burns CPU
 272  25             w1 sleeps
 273  35             w1 wakes up and finishes
 274  35             w2 starts and burns CPU
 275  40             w2 sleeps
 276  50             w2 wakes up and finishes
 277
 278 And with cmwq with ``@max_active`` >= 3, ::
 279
 280  TIME IN MSECS  EVENT
 281  0              w0 starts and burns CPU
 282  5              w0 sleeps
 283  5              w1 starts and burns CPU
 284  10             w1 sleeps
 285  10             w2 starts and burns CPU
 286  15             w2 sleeps
 287  15             w0 wakes up and burns CPU
 288  20             w0 finishes
 289  20             w1 wakes up and finishes
 290  25             w2 wakes up and finishes
 291
 292 If ``@max_active`` == 2, ::
 293
 294  TIME IN MSECS  EVENT
 295  0              w0 starts and burns CPU
 296  5              w0 sleeps
 297  5              w1 starts and burns CPU
 298  10             w1 sleeps
 299  15             w0 wakes up and burns CPU
 300  20             w0 finishes
 301  20             w1 wakes up and finishes
 302  20             w2 starts and burns CPU
 303  25             w2 sleeps
 304  35             w2 wakes up and finishes
 305
 306 Now, let's assume w1 and w2 are queued to a different wq q1 which has
 307 ``WQ_CPU_INTENSIVE`` set, ::
 308
 309  TIME IN MSECS  EVENT
 310  0              w0 starts and burns CPU
 311  5              w0 sleeps
 312  5              w1 and w2 start and burn CPU
 313  10             w1 sleeps
 314  15             w2 sleeps
 315  15             w0 wakes up and burns CPU
 316  20             w0 finishes
 317  20             w1 wakes up and finishes
 318  25             w2 wakes up and finishes
 319
 320
 321 Guidelines
 322 ==========
 323
 324 * Do not forget to use ``WQ_MEM_RECLAIM`` if a wq may process work
 325   items which are used during memory reclaim.  Each wq with
 326   ``WQ_MEM_RECLAIM`` set has an execution context reserved for it.  If
 327   there is dependency among multiple work items used during memory
 328   reclaim, they should be queued to separate wq each with
 329   ``WQ_MEM_RECLAIM``.
 330
 331 * Unless strict ordering is required, there is no need to use ST wq.
 332
 333 * Unless there is a specific need, using 0 for @max_active is
 334   recommended.  In most use cases, concurrency level usually stays
 335   well under the default limit.
 336
 337 * A wq serves as a domain for forward progress guarantee
 338   (``WQ_MEM_RECLAIM``, flush and work item attributes.  Work items
 339   which are not involved in memory reclaim and don't need to be
 340   flushed as a part of a group of work items, and don't require any
 341   special attribute, can use one of the system wq.  There is no
 342   difference in execution characteristics between using a dedicated wq
 343   and a system wq.
 344
 345 * Unless work items are expected to consume a huge amount of CPU
 346   cycles, using a bound wq is usually beneficial due to the increased
 347   level of locality in wq operations and work item execution.
 348
 349
 350 Affinity Scopes
 351 ===============
 352
 353 An unbound workqueue groups CPUs according to its affinity scope to improve
 354 cache locality. For example, if a workqueue is using the default affinity
 355 scope of "cache", it will group CPUs according to last level cache
 356 boundaries. A work item queued on the workqueue will be assigned to a worker
 357 on one of the CPUs which share the last level cache with the issuing CPU.
 358 Once started, the worker may or may not be allowed to move outside the scope
 359 depending on the ``affinity_strict`` setting of the scope.
 360
 361 Workqueue currently supports the following five affinity scopes.
 362
 363 ``cpu``
 364   CPUs are not grouped. A work item issued on one CPU is processed by a
 365   worker on the same CPU. This makes unbound workqueues behave as per-cpu
 366   workqueues without concurrency management.
 367
 368 ``smt``
 369   CPUs are grouped according to SMT boundaries. This usually means that the
 370   logical threads of each physical CPU core are grouped together.
 371
 372 ``cache``
 373   CPUs are grouped according to cache boundaries. Which specific cache
 374   boundary is used is determined by the arch code. L3 is used in a lot of
 375   cases. This is the default affinity scope.
 376
 377 ``numa``
 378   CPUs are grouped according to NUMA bounaries.
 379
 380 ``system``
 381   All CPUs are put in the same group. Workqueue makes no effort to process a
 382   work item on a CPU close to the issuing CPU.
 383
 384 The default affinity scope can be changed with the module parameter
 385 ``workqueue.default_affinity_scope`` and a specific workqueue's affinity
 386 scope can be changed using ``apply_workqueue_attrs()``.
 387
 388 If ``WQ_SYSFS`` is set, the workqueue will have the following affinity scope
 389 related interface files under its ``/sys/devices/virtual/WQ_NAME/``
 390 directory.
 391
 392 ``affinity_scope``
 393   Read to see the current affinity scope. Write to change.
 394
 395 ``affinity_strict``
 396   0 by default indicating that affinity scopes are not strict. When a work
 397   item starts execution, workqueue makes a best-effort attempt to ensure
 398   that the worker is inside its affinity scope, which is called
 399   repatriation. Once started, the scheduler is free to move the worker
 400   anywhere in the system as it sees fit. This enables benefiting from scope
 401   locality while still being able to utilize other CPUs if necessary and
 402   available.
 403
 404   If set to 1, all workers of the scope are guaranteed always to be in the
 405   scope. This may be useful when crossing affinity scopes has other
 406   implications, for example, in terms of power consumption or workload
 407   isolation. Strict NUMA scope can also be used to match the workqueue
 408   behavior of older kernels.
 409
 410
 411 Affinity Scopes and Performance
 412 ===============================
 413
 414 It'd be ideal if an unbound workqueue's behavior is optimal for vast
 415 majority of use cases without further tuning. Unfortunately, in the current
 416 kernel, there exists a pronounced trade-off between locality and utilization
 417 necessitating explicit configurations when workqueues are heavily used.
 418
 419 Higher locality leads to higher efficiency where more work is performed for
 420 the same number of consumed CPU cycles. However, higher locality may also
 421 cause lower overall system utilization if the work items are not spread
 422 enough across the affinity scopes by the issuers. The following performance
 423 testing with dm-crypt clearly illustrates this trade-off.
 424
 425 The tests are run on a CPU with 12-cores/24-threads split across four L3
 426 caches (AMD Ryzen 9 3900x). CPU clock boost is turned off for consistency.
 427 ``/dev/dm-0`` is a dm-crypt device created on NVME SSD (Samsung 990 PRO) and
 428 opened with ``cryptsetup`` with default settings.
 429
 430
 431 Scenario 1: Enough issuers and work spread across the machine
 432 -------------------------------------------------------------
 433
 434 The command used: ::
 435
 436   $ fio --filename=/dev/dm-0 --direct=1 --rw=randrw --bs=32k --ioengine=libaio \
 437     --iodepth=64 --runtime=60 --numjobs=24 --time_based --group_reporting \
 438     --name=iops-test-job --verify=sha512
 439
 440 There are 24 issuers, each issuing 64 IOs concurrently. ``--verify=sha512``
 441 makes ``fio`` generate and read back the content each time which makes
 442 execution locality matter between the issuer and ``kcryptd``. The followings
 443 are the read bandwidths and CPU utilizations depending on different affinity
 444 scope settings on ``kcryptd`` measured over five runs. Bandwidths are in
 445 MiBps, and CPU util in percents.
 446
 447 .. list-table::
 448    :widths: 16 20 20
 449    :header-rows: 1
 450
 451    * - Affinity
 452      - Bandwidth (MiBps)
 453      - CPU util (%)
 454
 455    * - system
 456      - 1159.40 ±1.34
 457      - 99.31 ±0.02
 458
 459    * - cache
 460      - 1166.40 ±0.89
 461      - 99.34 ±0.01
 462
 463    * - cache (strict)
 464      - 1166.00 ±0.71
 465      - 99.35 ±0.01
 466
 467 With enough issuers spread across the system, there is no downside to
 468 "cache", strict or otherwise. All three configurations saturate the whole
 469 machine but the cache-affine ones outperform by 0.6% thanks to improved
 470 locality.
 471
 472
 473 Scenario 2: Fewer issuers, enough work for saturation
 474 -----------------------------------------------------
 475
 476 The command used: ::
 477
 478   $ fio --filename=/dev/dm-0 --direct=1 --rw=randrw --bs=32k \
 479     --ioengine=libaio --iodepth=64 --runtime=60 --numjobs=8 \
 480     --time_based --group_reporting --name=iops-test-job --verify=sha512
 481
 482 The only difference from the previous scenario is ``--numjobs=8``. There are
 483 a third of the issuers but is still enough total work to saturate the
 484 system.
 485
 486 .. list-table::
 487    :widths: 16 20 20
 488    :header-rows: 1
 489
 490    * - Affinity
 491      - Bandwidth (MiBps)
 492      - CPU util (%)
 493
 494    * - system
 495      - 1155.40 ±0.89
 496      - 97.41 ±0.05
 497
 498    * - cache
 499      - 1154.40 ±1.14
 500      - 96.15 ±0.09
 501
 502    * - cache (strict)
 503      - 1112.00 ±4.64
 504      - 93.26 ±0.35
 505
 506 This is more than enough work to saturate the system. Both "system" and
 507 "cache" are nearly saturating the machine but not fully. "cache" is using
 508 less CPU but the better efficiency puts it at the same bandwidth as
 509 "system".
 510
 511 Eight issuers moving around over four L3 cache scope still allow "cache
 512 (strict)" to mostly saturate the machine but the loss of work conservation
 513 is now starting to hurt with 3.7% bandwidth loss.
 514
 515
 516 Scenario 3: Even fewer issuers, not enough work to saturate
 517 -----------------------------------------------------------
 518
 519 The command used: ::
 520
 521   $ fio --filename=/dev/dm-0 --direct=1 --rw=randrw --bs=32k \
 522     --ioengine=libaio --iodepth=64 --runtime=60 --numjobs=4 \
 523     --time_based --group_reporting --name=iops-test-job --verify=sha512
 524
 525 Again, the only difference is ``--numjobs=4``. With the number of issuers
 526 reduced to four, there now isn't enough work to saturate the whole system
 527 and the bandwidth becomes dependent on completion latencies.
 528
 529 .. list-table::
 530    :widths: 16 20 20
 531    :header-rows: 1
 532
 533    * - Affinity
 534      - Bandwidth (MiBps)
 535      - CPU util (%)
 536
 537    * - system
 538      - 993.60 ±1.82
 539      - 75.49 ±0.06
 540
 541    * - cache
 542      - 973.40 ±1.52
 543      - 74.90 ±0.07
 544
 545    * - cache (strict)
 546      - 828.20 ±4.49
 547      - 66.84 ±0.29
 548
 549 Now, the tradeoff between locality and utilization is clearer. "cache" shows
 550 2% bandwidth loss compared to "system" and "cache (struct)" whopping 20%.
 551
 552
 553 Conclusion and Recommendations
 554 ------------------------------
 555
 556 In the above experiments, the efficiency advantage of the "cache" affinity
 557 scope over "system" is, while consistent and noticeable, small. However, the
 558 impact is dependent on the distances between the scopes and may be more
 559 pronounced in processors with more complex topologies.
 560
 561 While the loss of work-conservation in certain scenarios hurts, it is a lot
 562 better than "cache (strict)" and maximizing workqueue utilization is
 563 unlikely to be the common case anyway. As such, "cache" is the default
 564 affinity scope for unbound pools.
 565
 566 * As there is no one option which is great for most cases, workqueue usages
 567   that may consume a significant amount of CPU are recommended to configure
 568   the workqueues using ``apply_workqueue_attrs()`` and/or enable
 569   ``WQ_SYSFS``.
 570
 571 * An unbound workqueue with strict "cpu" affinity scope behaves the same as
 572   ``WQ_CPU_INTENSIVE`` per-cpu workqueue. There is no real advanage to the
 573   latter and an unbound workqueue provides a lot more flexibility.
 574
 575 * Affinity scopes are introduced in Linux v6.5. To emulate the previous
 576   behavior, use strict "numa" affinity scope.
 577
 578 * The loss of work-conservation in non-strict affinity scopes is likely
 579   originating from the scheduler. There is no theoretical reason why the
 580   kernel wouldn't be able to do the right thing and maintain
 581   work-conservation in most cases. As such, it is possible that future
 582   scheduler improvements may make most of these tunables unnecessary.
 583
 584
 585 Examining Configuration
 586 =======================
 587
 588 Use tools/workqueue/wq_dump.py to examine unbound CPU affinity
 589 configuration, worker pools and how workqueues map to the pools: ::
 590
 591   $ tools/workqueue/wq_dump.py
 592   Affinity Scopes
 593   ===============
 594   wq_unbound_cpumask=0000000f
 595
 596   CPU
 597     nr_pods  4
 598     pod_cpus [0]=00000001 [1]=00000002 [2]=00000004 [3]=00000008
 599     pod_node [0]=0 [1]=0 [2]=1 [3]=1
 600     cpu_pod  [0]=0 [1]=1 [2]=2 [3]=3
 601
 602   SMT
 603     nr_pods  4
 604     pod_cpus [0]=00000001 [1]=00000002 [2]=00000004 [3]=00000008
 605     pod_node [0]=0 [1]=0 [2]=1 [3]=1
 606     cpu_pod  [0]=0 [1]=1 [2]=2 [3]=3
 607
 608   CACHE (default)
 609     nr_pods  2
 610     pod_cpus [0]=00000003 [1]=0000000c
 611     pod_node [0]=0 [1]=1
 612     cpu_pod  [0]=0 [1]=0 [2]=1 [3]=1
 613
 614   NUMA
 615     nr_pods  2
 616     pod_cpus [0]=00000003 [1]=0000000c
 617     pod_node [0]=0 [1]=1
 618     cpu_pod  [0]=0 [1]=0 [2]=1 [3]=1
 619
 620   SYSTEM
 621     nr_pods  1
 622     pod_cpus [0]=0000000f
 623     pod_node [0]=-1
 624     cpu_pod  [0]=0 [1]=0 [2]=0 [3]=0
 625
 626   Worker Pools
 627   ============
 628   pool[00] ref= 1 nice=  0 idle/workers=  4/  4 cpu=  0
 629   pool[01] ref= 1 nice=-20 idle/workers=  2/  2 cpu=  0
 630   pool[02] ref= 1 nice=  0 idle/workers=  4/  4 cpu=  1
 631   pool[03] ref= 1 nice=-20 idle/workers=  2/  2 cpu=  1
 632   pool[04] ref= 1 nice=  0 idle/workers=  4/  4 cpu=  2
 633   pool[05] ref= 1 nice=-20 idle/workers=  2/  2 cpu=  2
 634   pool[06] ref= 1 nice=  0 idle/workers=  3/  3 cpu=  3
 635   pool[07] ref= 1 nice=-20 idle/workers=  2/  2 cpu=  3
 636   pool[08] ref=42 nice=  0 idle/workers=  6/  6 cpus=0000000f
 637   pool[09] ref=28 nice=  0 idle/workers=  3/  3 cpus=00000003
 638   pool[10] ref=28 nice=  0 idle/workers= 17/ 17 cpus=0000000c
 639   pool[11] ref= 1 nice=-20 idle/workers=  1/  1 cpus=0000000f
 640   pool[12] ref= 2 nice=-20 idle/workers=  1/  1 cpus=00000003
 641   pool[13] ref= 2 nice=-20 idle/workers=  1/  1 cpus=0000000c
 642
 643   Workqueue CPU -> pool
 644   =====================
 645   [    workqueue \ CPU              0  1  2  3 dfl]
 646   events                   percpu   0  2  4  6
 647   events_highpri           percpu   1  3  5  7
 648   events_long              percpu   0  2  4  6
 649   events_unbound           unbound  9  9 10 10  8
 650   events_freezable         percpu   0  2  4  6
 651   events_power_efficient   percpu   0  2  4  6
 652   events_freezable_power_  percpu   0  2  4  6
 653   rcu_gp                   percpu   0  2  4  6
 654   rcu_par_gp               percpu   0  2  4  6
 655   slub_flushwq             percpu   0  2  4  6
 656   netns                    ordered  8  8  8  8  8
 657   ...
 658
 659 See the command's help message for more info.
 660
 661
 662 Monitoring
 663 ==========
 664
 665 Use tools/workqueue/wq_monitor.py to monitor workqueue operations: ::
 666
 667   $ tools/workqueue/wq_monitor.py events
 668                               total  infl  CPUtime  CPUhog CMW/RPR  mayday rescued
 669   events                      18545     0      6.1       0       5       -       -
 670   events_highpri                  8     0      0.0       0       0       -       -
 671   events_long                     3     0      0.0       0       0       -       -
 672   events_unbound              38306     0      0.1       -       7       -       -
 673   events_freezable                0     0      0.0       0       0       -       -
 674   events_power_efficient      29598     0      0.2       0       0       -       -
 675   events_freezable_power_        10     0      0.0       0       0       -       -
 676   sock_diag_events                0     0      0.0       0       0       -       -
 677
 678                               total  infl  CPUtime  CPUhog CMW/RPR  mayday rescued
 679   events                      18548     0      6.1       0       5       -       -
 680   events_highpri                  8     0      0.0       0       0       -       -
 681   events_long                     3     0      0.0       0       0       -       -
 682   events_unbound              38322     0      0.1       -       7       -       -
 683   events_freezable                0     0      0.0       0       0       -       -
 684   events_power_efficient      29603     0      0.2       0       0       -       -
 685   events_freezable_power_        10     0      0.0       0       0       -       -
 686   sock_diag_events                0     0      0.0       0       0       -       -
 687
 688   ...
 689
 690 See the command's help message for more info.
 691
 692
 693 Debugging
 694 =========
 695
 696 Because the work functions are executed by generic worker threads
 697 there are a few tricks needed to shed some light on misbehaving
 698 workqueue users.
 699
 700 Worker threads show up in the process list as: ::
 701
 702   root      5671  0.0  0.0      0     0 ?        S    12:07   0:00 [kworker/0:1]
 703   root      5672  0.0  0.0      0     0 ?        S    12:07   0:00 [kworker/1:2]
 704   root      5673  0.0  0.0      0     0 ?        S    12:12   0:00 [kworker/0:0]
 705   root      5674  0.0  0.0      0     0 ?        S    12:13   0:00 [kworker/1:0]
 706
 707 If kworkers are going crazy (using too much cpu), there are two types
 708 of possible problems:
 709
 710         1. Something being scheduled in rapid succession
 711         2. A single work item that consumes lots of cpu cycles
 712
 713 The first one can be tracked using tracing: ::
 714
 715         $ echo workqueue:workqueue_queue_work > /sys/kernel/tracing/set_event
 716         $ cat /sys/kernel/tracing/trace_pipe > out.txt
 717         (wait a few secs)
 718         ^C
 719
 720 If something is busy looping on work queueing, it would be dominating
 721 the output and the offender can be determined with the work item
 722 function.
 723
 724 For the second type of problems it should be possible to just check
 725 the stack trace of the offending worker thread. ::
 726
 727         $ cat /proc/THE_OFFENDING_KWORKER/stack
 728
 729 The work item's function should be trivially visible in the stack
 730 trace.
 731
 732
 733 Non-reentrance Conditions
 734 =========================
 735
 736 Workqueue guarantees that a work item cannot be re-entrant if the following
 737 conditions hold after a work item gets queued:
 738
 739         1. The work function hasn't been changed.
 740         2. No one queues the work item to another workqueue.
 741         3. The work item hasn't been reinitiated.
 742
 743 In other words, if the above conditions hold, the work item is guaranteed to be
 744 executed by at most one worker system-wide at any given time.
 745
 746 Note that requeuing the work item (to the same queue) in the self function
 747 doesn't break these conditions, so it's safe to do. Otherwise, caution is
 748 required when breaking the conditions inside a work function.
 749
 750
 751 Kernel Inline Documentations Reference
 752 ======================================
 753
 754 .. kernel-doc:: include/linux/workqueue.h
 755
 756 .. kernel-doc:: kernel/workqueue.c