From 4407cca0109c47da912d1035b5ed344ac85eed32 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Tang Yizhou Date: Tue, 29 Mar 2022 15:23:58 +0800 Subject: [PATCH] docs/zh_CN: Add schedutil Chinese translation Translate scheduler/schedutil.rst into Chinese. Signed-off-by: Tang Yizhou Reviewed-by: Alex Shi Signed-off-by: Jonathan Corbet --- .../translations/zh_CN/scheduler/index.rst | 1 + .../translations/zh_CN/scheduler/schedutil.rst | 165 +++++++++++++++++++++ 2 files changed, 166 insertions(+) create mode 100644 Documentation/translations/zh_CN/scheduler/schedutil.rst diff --git a/Documentation/translations/zh_CN/scheduler/index.rst b/Documentation/translations/zh_CN/scheduler/index.rst index 5c0e07a..a8eaa73 100644 --- a/Documentation/translations/zh_CN/scheduler/index.rst +++ b/Documentation/translations/zh_CN/scheduler/index.rst @@ -25,6 +25,7 @@ Linux调度器 sched-domains sched-capacity sched-energy + schedutil sched-nice-design sched-stats sched-debug diff --git a/Documentation/translations/zh_CN/scheduler/schedutil.rst b/Documentation/translations/zh_CN/scheduler/schedutil.rst new file mode 100644 index 0000000..d1ea680 --- /dev/null +++ b/Documentation/translations/zh_CN/scheduler/schedutil.rst @@ -0,0 +1,165 @@ +.. SPDX-License-Identifier: GPL-2.0 +.. include:: ../disclaimer-zh_CN.rst + +:Original: Documentation/scheduler/schedutil.rst + +:翻译: + + 唐艺舟 Tang Yizhou + +========= +Schedutil +========= + +.. note:: + + 本文所有内容都假设频率和工作算力之间存在线性关系。我们知道这是有瑕疵的, + 但这是最可行的近似处理。 + +PELT(实体负载跟踪,Per Entity Load Tracking) +============================================== + +通过PELT,我们跟踪了各种调度器实体的一些指标,从单个任务到任务组分片到CPU +运行队列。我们使用指数加权移动平均数(Exponentially Weighted Moving Average, +EWMA)作为其基础,每个周期(1024us)都会衰减,衰减速率满足y^32 = 0.5。 +也就是说,最近的32ms贡献负载的一半,而历史上的其它时间则贡献另一半。 + +具体而言: + + ewma_sum(u) := u_0 + u_1*y + u_2*y^2 + ... + + ewma(u) = ewma_sum(u) / ewma_sum(1) + +由于这本质上是一个无限几何级数的累加,结果是可组合的,即ewma(A) + ewma(B) = ewma(A+B)。 +这个属性是关键,因为它提供了在任务迁移时重新组合平均数的能力。 + +请注意,阻塞态的任务仍然对累加值(任务组分片和CPU运行队列)有贡献,这反映了 +它们在恢复运行后的预期贡献。 + +利用这一点,我们跟踪2个关键指标:“运行”和“可运行”。“运行”反映了一个调度实体 +在CPU上花费的时间,而“可运行”反映了一个调度实体在运行队列中花费的时间。当只有 +一个任务时,这两个指标是相同的,但一旦出现对CPU的争用,“运行”将减少以反映每个 +任务在CPU上花费的时间,而“可运行”将增加以反映争用的激烈程度。 + +更多细节见:kernel/sched/pelt.c + + +频率 / CPU不变性 +================ + +因为CPU频率在1GHz时利用率为50%和CPU频率在2GHz时利用率为50%是不一样的,同样 +在小核上运行时利用率为50%和在大核上运行时利用率为50%是不一样的,我们允许架构 +以两个比率来伸缩时间差,其中一个是动态电压频率升降(Dynamic Voltage and +Frequency Scaling,DVFS)比率,另一个是微架构比率。 + +对于简单的DVFS架构(软件有完全控制能力),我们可以很容易地计算该比率为:: + + f_cur + r_dvfs := ----- + f_max + +对于由硬件控制DVFS的更多动态系统,我们使用硬件计数器(Intel APERF/MPERF, +ARMv8.4-AMU)来计算这一比率。具体到Intel,我们使用:: + + APERF + f_cur := ----- * P0 + MPERF + + 4C-turbo; 如果可用并且使能了turbo + f_max := { 1C-turbo; 如果使能了turbo + P0; 其它情况 + + f_cur + r_dvfs := min( 1, ----- ) + f_max + +我们选择4C turbo而不是1C turbo,以使其更持久性略微更强。 + +r_cpu被定义为当前CPU的最高性能水平与系统中任何其它CPU的最高性能水平的比率。 + + r_tot = r_dvfs * r_cpu + +其结果是,上述“运行”和“可运行”的指标变成DVFS无关和CPU型号无关了。也就是说, +我们可以在CPU之间转移和比较它们。 + +更多细节见: + + - kernel/sched/pelt.h:update_rq_clock_pelt() + - arch/x86/kernel/smpboot.c:"APERF/MPERF frequency ratio computation." + - Documentation/translations/zh_CN/scheduler/sched-capacity.rst:"1. CPU Capacity + 2. Task utilization" + + +UTIL_EST / UTIL_EST_FASTUP +========================== + +由于周期性任务的平均数在睡眠时会衰减,而在运行时其预期利用率会和睡眠前相同, +因此它们在再次运行后会面临(DVFS)的上涨。 + +为了缓解这个问题,(一个默认使能的编译选项)UTIL_EST驱动一个无限脉冲响应 +(Infinite Impulse Response,IIR)的EWMA,“运行”值在出队时是最高的。 +另一个默认使能的编译选项UTIL_EST_FASTUP修改了IIR滤波器,使其允许立即增加, +仅在利用率下降时衰减。 + +进一步,运行队列的(可运行任务的)利用率之和由下式计算: + + util_est := \Sum_t max( t_running, t_util_est_ewma ) + +更多细节见: kernel/sched/fair.c:util_est_dequeue() + + +UCLAMP +====== + +可以在每个CFS或RT任务上设置有效的u_min和u_max clamp值(译注:clamp可以理解 +为类似滤波器的能力,它定义了有效取值范围的最大值和最小值);运行队列为所有正在 +运行的任务保持这些clamp的最大聚合值。 + +更多细节见: include/uapi/linux/sched/types.h + + +Schedutil / DVFS +================ + +每当调度器的负载跟踪被更新时(任务唤醒、任务迁移、时间流逝),我们都会调用 +schedutil来更新硬件DVFS状态。 + +其基础是CPU运行队列的“运行”指标,根据上面的内容,它是CPU的频率不变的利用率 +估计值。由此我们计算出一个期望的频率,如下:: + + max( running, util_est ); 如果使能UTIL_EST + u_cfs := { running; 其它情况 + + clamp( u_cfs + u_rt, u_min, u_max ); 如果使能UCLAMP_TASK + u_clamp := { u_cfs + u_rt; 其它情况 + + u := u_clamp + u_irq + u_dl; [估计值。更多细节见源代码] + + f_des := min( f_max, 1.25 u * f_max ) + +关于IO-wait的说明:当发生更新是因为任务从IO完成中唤醒时,我们提升上面的“u”。 + +然后,这个频率被用来选择一个P-state或OPP,或者直接混入一个发给硬件的CPPC式 +请求。 + +关于截止期限调度器的说明: 截止期限任务(偶发任务模型)使我们能够计算出满足 +工作负荷所需的硬f_min值。 + +因为这些回调函数是直接来自调度器的,所以DVFS的硬件交互应该是“快速”和非阻塞的。 +在硬件交互缓慢和昂贵的时候,schedutil支持DVFS请求限速,不过会降低效率。 + +更多信息见: kernel/sched/cpufreq_schedutil.c + + +注意 +==== + + - 在低负载场景下,DVFS是最相关的,“运行”的值将密切反映利用率。 + + - 在负载饱和的场景下,任务迁移会导致一些瞬时性的使用率下降。假设我们有一个 + CPU,有4个任务占用导致其饱和,接下来我们将一个任务迁移到另一个空闲CPU上, + 旧的CPU的“运行”值将为0.75,而新的CPU将获得0.25。这是不可避免的,而且随着 + 时间流逝将自动修正。另注,由于没有空闲时间,我们还能保证f_max值吗? + + - 上述大部分内容是关于避免DVFS下滑,以及独立的DVFS域发生负载迁移时不得不 + 重新学习/提升频率。 + -- 2.7.4