Linux内核源码解析 - CFS调度算法

进程调度，那么先从进程描述符的数据结构开始

struct task_struct {
	volatile long state;	/* -1 unrunnable, 0 runnable, >0 stopped */
	void *stack;
	atomic_t usage;
	unsigned int flags;	/* per process flags, defined below */
	unsigned int ptrace;

	int lock_depth;		/* BKL lock depth */

        ...

	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;
    
        ...
}

在进程描述符中注意到sched_entity类型的se成员变量，这个是进程调度器的实体结构，同时我们也看到prio相关的参数（进程优先级）。我们来看下sched_entity的数据结构

struct sched_entity {
	struct load_weight	load;		/* for load-balancing */
	struct rb_node		run_node;
	struct list_head	group_node;
	unsigned int		on_rq;

	u64			exec_start;
	u64			sum_exec_runtime;
	u64			vruntime;
	u64			prev_sum_exec_runtime;

	u64			last_wakeup;
	u64			avg_overlap;

	u64			nr_migrations;

	u64			start_runtime;
	u64			avg_wakeup;

...
};

我们关注下其中一些重要的参数，后面会重点分析。 vruntime变量字面意思虚拟运行时间，可以理解成进程实际调度运行时间（以ms为单位）的标准化处理的结果，作为抽象出来的指标。下面来看其相关的操作。

static void update_curr(struct cfs_rq *cfs_rq)
{
	struct sched_entity *curr = cfs_rq->curr;
	u64 now = rq_of(cfs_rq)->clock;
	unsigned long delta_exec;

	if (unlikely(!curr))
		return;

	/*
	 * Get the amount of time the current task was running
	 * since the last time we changed load (this cannot
	 * overflow on 32 bits):
	 */
	delta_exec = (unsigned long)(now - curr->exec_start);
	if (!delta_exec)
		return;

	__update_curr(cfs_rq, curr, delta_exec);
	curr->exec_start = now;

	if (entity_is_task(curr)) {
		struct task_struct *curtask = task_of(curr);

		trace_sched_stat_runtime(curtask, delta_exec, curr->vruntime);
		cpuacct_charge(curtask, delta_exec);
		account_group_exec_runtime(curtask, delta_exec);
	}
}

首先通过cfs_rq获得当前的进程的调度实体cur，再记录下当前系统时间为now，通过进程实体的统计量exec_start即进程刚被调用时刻，计算出当前进程实际运行时间delta_exec。通过_update_curr()子函数计算出当前delta_exec归一化的结果，并更新对应的vruntime指标。

static inline void
__update_curr(struct cfs_rq *cfs_rq, struct sched_entity *curr,
	      unsigned long delta_exec)
{
	unsigned long delta_exec_weighted;

	schedstat_set(curr->exec_max, max((u64)delta_exec, curr->exec_max));

	curr->sum_exec_runtime += delta_exec;
	schedstat_add(cfs_rq, exec_clock, delta_exec);
	delta_exec_weighted = calc_delta_fair(delta_exec, curr);

	curr->vruntime += delta_exec_weighted;
	update_min_vruntime(cfs_rq);
}

# define schedstat_add(rq, field, amt)	do { (rq)->field += (amt); } while (0)

这里统计了sum-exec_runtime、rq的field字段，我们可以看到vruntime的具体在calc_delta_fair()函数中求取。

static inline unsigned long
calc_delta_fair(unsigned long delta, struct sched_entity *se)
{
	if (unlikely(se->load.weight != NICE_0_LOAD))
		delta = calc_delta_mine(delta, NICE_0_LOAD, &se->load);

	return delta;
}

static unsigned long
calc_delta_mine(unsigned long delta_exec, unsigned long weight,
		struct load_weight *lw)
{
	u64 tmp;

	if (!lw->inv_weight) {
		if (BITS_PER_LONG > 32 && unlikely(lw->weight >= WMULT_CONST))
			lw->inv_weight = 1;
		else
			lw->inv_weight = 1 + (WMULT_CONST-lw->weight/2)
				/ (lw->weight+1);
	}

	tmp = (u64)delta_exec * weight;
	/*
	 * Check whether we'd overflow the 64-bit multiplication:
	 */
	if (unlikely(tmp > WMULT_CONST))
		tmp = SRR(SRR(tmp, WMULT_SHIFT/2) * lw->inv_weight,
			WMULT_SHIFT/2);
	else
		tmp = SRR(tmp * lw->inv_weight, WMULT_SHIFT);

	return (unsigned long)min(tmp, (u64)(unsigned long)LONG_MAX);
}

我们看到如果load.weight == NICE_0_LOAD，那么实际运行实际与归一化的结果相同，直接返回delta。否则将实际运行时间归一化处理为delta_exec_weighted直接加到原先统计的vruntime上。

在这里需要提的是nice、weight、prio之间的关系，有助于我们理解，我们知道进程调度通过优先级来区分。其中NICE_0_LOAD即nice值为0时对应的weight的值为1024。

#define NICE_0_LOAD		SCHED_LOAD_SCALE
#define SCHED_LOAD_SHIFT	10
#define SCHED_LOAD_SCALE	(1L << SCHED_LOAD_SHIFT)

weight即sched_entity的数据结构中的load_weight数据结构。

struct load_weight {
	unsigned long weight, inv_weight;
};

我们通过代码来具体看他们之间的关系

static const int prio_to_weight[40] = {
 /* -20 */     88761,     71755,     56483,     46273,     36291,
 /* -15 */     29154,     23254,     18705,     14949,     11916,
 /* -10 */      9548,      7620,      6100,      4904,      3906,
 /*  -5 */      3121,      2501,      1991,      1586,      1277,
 /*   0 */      1024,       820,       655,       526,       423,
 /*   5 */       335,       272,       215,       172,       137,
 /*  10 */       110,        87,        70,        56,        45,
 /*  15 */        36,        29,        23,        18,        15,
};

static const u32 prio_to_wmult[40] = {
 /* -20 */     48388,     59856,     76040,     92818,    118348,
 /* -15 */    147320,    184698,    229616,    287308,    360437,
 /* -10 */    449829,    563644,    704093,    875809,   1099582,
 /*  -5 */   1376151,   1717300,   2157191,   2708050,   3363326,
 /*   0 */   4194304,   5237765,   6557202,   8165337,  10153587,
 /*   5 */  12820798,  15790321,  19976592,  24970740,  31350126,
 /*  10 */  39045157,  49367440,  61356676,  76695844,  95443717,
 /*  15 */ 119304647, 148102320, 186737708, 238609294, 286331153,
};

这段数组体现了prio到weight和inv_的映射关系，下面这些代码是我总结出来的他们之间的关系

lw->inv_weight = 2^32 / weight
p->static_prio = NICE_TO_PRIO(nice);

/*
 * Convert user-nice values [ -20 ... 0 ... 19 ]
 * to static priority [ MAX_RT_PRIO..MAX_PRIO-1 ],
 * and back.
 */
#define NICE_TO_PRIO(nice)	(MAX_RT_PRIO + (nice) + 20)
#define PRIO_TO_NICE(prio)	((prio) - MAX_RT_PRIO - 20)
#define TASK_NICE(p)		PRIO_TO_NICE((p)->static_prio)

p->se.load.weight = prio_to_weight[p->static_prio - MAX_RT_PRIO];
p->se.load.inv_weight = prio_to_wmult[p->static_prio - MAX_RT_PRIO];

其中MAX_RT_PRIO为100，MAX_PRIO为140，通过这些关系，把nice域线性映射到了prio域。

load_weight中的weight跟inv_weight关系：weight * inv_weight = 2 ^32，不禁要问为什么通过两个数组打表的方式构造这样的数据结构？？我们继续看下去会发现，这样设计是为了通过维护一个inv_wight反向变量方式，通过乘法跟位运算代替了归一化计算需要用的除法操作。

回到核心的calc_delta_mine()方法中。因为维护了inv_wight变量即作为2 ^32/weight，那么inv_weight为0的话，即为weight变量的值大于2^32的话，inv_weight需要维持一个最小变量1，参与后面的乘法操作。如果weight为大于2^32，那么通过

lw->inv_weight = 1 + (WMULT_CONST-lw->weight/2) / (lw->weight+1);

方式维护inv_weight的值，其中WMULT_CONST即为2^32，其实我们化简公式可以看到

lw->inv_weight ～= 1 + (WMULT_CONST / (lw->weight+1)) - 0.5(略小于0.5) ; 近似地维护了weight * inv_weight = 2 ^32关系

其中有一个很有意思的宏SSR

/*
 * Shift right and round:
 */
#define SRR(x, y) (((x) + (1UL << ((y) - 1))) >> (y))

化成我们看得懂的式子 (x+0.5*2^y)/2^y ，目的应该明确了即（x/2^y）的结果四舍五入处理。

看了这么多总结一下

delat_vruntime = (delta_exec * nice_0_weight * lw->inv_weight) / (2^32)

到这里算是vruntime的计算过程清晰了。

其中update_curr()会被系统定时周期性且在多个地方调用，无论是进程处于可运行态，还是被堵塞处于不可运行态。后面调度系统会根据计算出的每个进程控制器的vruntime为依据进行优先队列的选择，然后“公平调度”。这一块内容被称为时间记账。本质上不过是维护了归一化处理的调度时长，以此为依据供进程调度选择。

关于红黑树，只是插入跟删除操作，取出最左边的进程节点、然后执行、在这之后会更新它的vruntime，等重新调度的时候，插入红黑树进行排序调整，需要理解的是红黑树中维护的都是就绪态的进程。我们只需维护最左边节点的指针，这样取操作时间复杂度O(1)、插入节点操作O(lgn)

个人感觉进程调度这块跟任务调度类似、只不过根据不同的需求考虑的点不一样罢了

提供数据结构：红黑树、堆、数组（桶排序、时间轮，这个个人认为是最有意思的点、用的好时间复杂度O1）