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authorXingyou Chen <rockrush@rockwork.org>2024-04-03 02:08:10 +0300
committerTejun Heo <tj@kernel.org>2024-04-03 21:46:56 +0300
commita1d34930d1b3782307ef5d0636f4f6a9ac5028e5 (patch)
tree1773d3903e7a9ca66a902ac877a17c18fac13188 /Documentation
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docs/zh_CN: core-api: Update translation of workqueue.rst to 6.9-rc1
Significant changes have been made to workqueue, and there are staging works transferring from tasklet, while the current translation doesn't include description around WQ_BH, an update seems to be helpful. Synchronize translation from upstream commit 3bc1e711c26b ("workqueue: Don't implicitly make UNBOUND workqueues w/ @max_active==1 ordered") Signed-off-by: Xingyou Chen <rockrush@rockwork.org> Signed-off-by: Tejun Heo <tj@kernel.org>
Diffstat (limited to 'Documentation')
-rw-r--r--Documentation/translations/zh_CN/core-api/workqueue.rst398
1 files changed, 371 insertions, 27 deletions
diff --git a/Documentation/translations/zh_CN/core-api/workqueue.rst b/Documentation/translations/zh_CN/core-api/workqueue.rst
index 7fac6f75d078..fe0ff5a127f3 100644
--- a/Documentation/translations/zh_CN/core-api/workqueue.rst
+++ b/Documentation/translations/zh_CN/core-api/workqueue.rst
@@ -7,12 +7,13 @@
司延腾 Yanteng Si <siyanteng@loongson.cn>
周彬彬 Binbin Zhou <zhoubinbin@loongson.cn>
+ 陈兴友 Xingyou Chen <rockrush@rockwork.org>
.. _cn_workqueue.rst:
-=========================
-并发管理的工作队列 (cmwq)
-=========================
+========
+工作队列
+========
:日期: September, 2010
:作者: Tejun Heo <tj@kernel.org>
@@ -22,7 +23,7 @@
简介
====
-在很多情况下,需要一个异步进程的执行环境,工作队列(wq)API是这种情况下
+在很多情况下,需要一个异步的程序执行环境,工作队列(wq)API是这种情况下
最常用的机制。
当需要这样一个异步执行上下文时,一个描述将要执行的函数的工作项(work,
@@ -34,8 +35,8 @@
队列时,工作者又开始执行。
-为什么要cmwq?
-=============
+为什么要有并发管理工作队列?
+===========================
在最初的wq实现中,多线程(MT)wq在每个CPU上有一个工作者线程,而单线程
(ST)wq在全系统有一个工作者线程。一个MT wq需要保持与CPU数量相同的工
@@ -73,9 +74,11 @@
向该函数的工作项,并在工作队列中排队等待该工作项。(就是挂到workqueue
队列里面去)
-特定目的线程,称为工作线程(工作者),一个接一个地执行队列中的功能。
-如果没有工作项排队,工作者线程就会闲置。这些工作者线程被管理在所谓
-的工作者池中。
+工作项可以在线程或BH(软中断)上下文中执行。
+
+对于由线程执行的工作队列,被称为(内核)工作者([k]worker)的特殊
+线程会依次执行其中的函数。如果没有工作项排队,工作者线程就会闲置。
+这些工作者线程被管理在所谓的工作者池中。
cmwq设计区分了面向用户的工作队列,子系统和驱动程序在上面排队工作,
以及管理工作者池和处理排队工作项的后端机制。
@@ -84,6 +87,10 @@ cmwq设计区分了面向用户的工作队列,子系统和驱动程序在上
优先级的工作项,还有一些额外的工作者池,用于服务未绑定工作队列的工
作项目——这些后备池的数量是动态的。
+BH工作队列使用相同的结构。然而,由于同一时间只可能有一个执行上下文,
+不需要担心并发问题。每个CPU上的BH工作者池只包含一个用于表示BH执行
+上下文的虚拟工作者。BH工作队列可以被看作软中断的便捷接口。
+
当他们认为合适的时候,子系统和驱动程序可以通过特殊的
``workqueue API`` 函数创建和排队工作项。他们可以通过在工作队列上
设置标志来影响工作项执行方式的某些方面,他们把工作项放在那里。这些
@@ -95,9 +102,9 @@ cmwq设计区分了面向用户的工作队列,子系统和驱动程序在上
否则一个绑定的工作队列的工作项将被排在与发起线程运行的CPU相关的普
通或高级工作工作者池的工作项列表中。
-对于任何工作者池的实施,管理并发水平(有多少执行上下文处于活动状
-态)是一个重要问题。最低水平是为了节省资源,而饱和水平是指系统被
-充分使用。
+对于任何线程池的实施,管理并发水平(有多少执行上下文处于活动状
+态)是一个重要问题。cmwq试图将并发保持在一个尽可能低且充足的
+水平。最低水平是为了节省资源,而充足是为了使系统能被充分使用。
每个与实际CPU绑定的worker-pool通过钩住调度器来实现并发管理。每当
一个活动的工作者被唤醒或睡眠时,工作者池就会得到通知,并跟踪当前可
@@ -140,6 +147,17 @@ workqueue将自动创建与属性相匹配的后备工作者池。调节并发
``flags``
---------
+``WQ_BH``
+ BH工作队列可以被看作软中断的便捷接口。它总是每个CPU一份,
+ 其中的各个工作项也会按在队列中的顺序,被所属CPU在软中断
+ 上下文中执行。
+
+ BH工作队列的 ``max_active`` 值必须为0,且只能单独或和
+ ``WQ_HIGHPRI`` 标志组合使用。
+
+ BH工作项不可以睡眠。像延迟排队、冲洗、取消等所有其他特性
+ 都是支持的。
+
``WQ_UNBOUND``
排队到非绑定wq的工作项由特殊的工作者池提供服务,这些工作者不
绑定在任何特定的CPU上。这使得wq表现得像一个简单的执行环境提
@@ -184,25 +202,21 @@ workqueue将自动创建与属性相匹配的后备工作者池。调节并发
--------------
``@max_active`` 决定了每个CPU可以分配给wq的工作项的最大执行上
-下文数量。例如,如果 ``@max_active为16`` ,每个CPU最多可以同
-时执行16个wq的工作项。
+下文数量。例如,如果 ``@max_active`` 为16 ,每个CPU最多可以同
+时执行16个wq的工作项。它总是每CPU属性,即便对于未绑定 wq。
-目前,对于一个绑定的wq, ``@max_active`` 的最大限制是512,当指
-定为0时使用的默认值是256。对于非绑定的wq,其限制是512和
-4 * ``num_possible_cpus()`` 中的较高值。这些值被选得足够高,所
-以它们不是限制性因素,同时会在失控情况下提供保护。
+``@max_active`` 的最大限制是512,当指定为0时使用的默认值是256。
+这些值被选得足够高,所以它们不是限制性因素,同时会在失控情况下提供
+保护。
一个wq的活动工作项的数量通常由wq的用户来调节,更具体地说,是由用
户在同一时间可以排列多少个工作项来调节。除非有特定的需求来控制活动
工作项的数量,否则建议指定 为"0"。
-一些用户依赖于ST wq的严格执行顺序。 ``@max_active`` 为1和 ``WQ_UNBOUND``
-的组合用来实现这种行为。这种wq上的工作项目总是被排到未绑定的工作池
-中,并且在任何时候都只有一个工作项目处于活动状态,从而实现与ST wq相
-同的排序属性。
-
-在目前的实现中,上述配置只保证了特定NUMA节点内的ST行为。相反,
-``alloc_ordered_workqueue()`` 应该被用来实现全系统的ST行为。
+一些用户依赖于任意时刻最多只有一个工作项被执行,且各工作项被按队列中
+顺序处理带来的严格执行顺序。``@max_active`` 为1和 ``WQ_UNBOUND``
+的组合曾被用来实现这种行为,现在不用了。请使用
+``alloc_ordered_workqueue()`` 。
执行场景示例
@@ -285,7 +299,7 @@ And with cmwq with ``@max_active`` >= 3, ::
* 除非有特殊需要,建议使用0作为@max_active。在大多数使用情
况下,并发水平通常保持在默认限制之下。
-* 一个wq作为前进进度保证(WQ_MEM_RECLAIM,冲洗(flush)和工
+* 一个wq作为前进进度保证,``WQ_MEM_RECLAIM`` ,冲洗(flush)和工
作项属性的域。不涉及内存回收的工作项,不需要作为工作项组的一
部分被刷新,也不需要任何特殊属性,可以使用系统中的一个wq。使
用专用wq和系统wq在执行特性上没有区别。
@@ -294,6 +308,337 @@ And with cmwq with ``@max_active`` >= 3, ::
益的,因为wq操作和工作项执行中的定位水平提高了。
+亲和性作用域
+============
+
+一个非绑定工作队列根据其亲和性作用域来对CPU进行分组以提高缓存
+局部性。比如如果一个工作队列使用默认的“cache”亲和性作用域,
+它将根据最后一级缓存的边界来分组处理器。这个工作队列上的工作项
+将被分配给一个与发起CPU共用最后级缓存的处理器上的工作者。根据
+``affinity_strict`` 的设置,工作者在启动后可能被允许移出
+所在作用域,也可能不被允许。
+
+工作队列目前支持以下亲和性作用域。
+
+``default``
+ 使用模块参数 ``workqueue.default_affinity_scope`` 指定
+ 的作用域,该参数总是会被设为以下作用域中的一个。
+
+``cpu``
+ CPU不被分组。一个CPU上发起的工作项会被同一CPU上的工作者执行。
+ 这使非绑定工作队列表现得像是不含并发管理的每CPU工作队列。
+
+``smt``
+ CPU被按SMT边界分组。这通常意味着每个物理CPU核上的各逻辑CPU会
+ 被分进同一组。
+
+``cache``
+ CPU被按缓存边界分组。采用哪个缓存边界由架构代码决定。很多情况
+ 下会使用L3。这是默认的亲和性作用域。
+
+``numa``
+ CPU被按NUMA边界分组。
+
+``system``
+ 所有CPU被放在同一组。工作队列不尝试在临近发起CPU的CPU上运行
+ 工作项。
+
+默认的亲和性作用域可以被模块参数 ``workqueue.default_affinity_scope``
+修改,特定工作队列的亲和性作用域可以通过 ``apply_workqueue_attrs()``
+被更改。
+
+如果设置了 ``WQ_SYSFS`` ,工作队列会在它的 ``/sys/devices/virtual/workqueue/WQ_NAME/``
+目录中有以下亲和性作用域相关的接口文件。
+
+``affinity_scope``
+ 读操作以查看当前的亲和性作用域。写操作用于更改设置。
+
+ 当前作用域是默认值时,当前生效的作用域也可以被从这个文件中
+ 读到(小括号内),例如 ``default (cache)`` 。
+
+``affinity_strict``
+ 默认值0表明亲和性作用域不是严格的。当一个工作项开始执行时,
+ 工作队列尽量尝试使工作者处于亲和性作用域内,称为遣返。启动后,
+ 调度器可以自由地将工作者调度到系统中任意它认为合适的地方去。
+ 这使得在保留使用其他CPU(如果必需且有可用)能力的同时,
+ 还能从作用域局部性上获益。
+
+ 如果设置为1,作用域内的所有工作者将被保证总是处于作用域内。
+ 这在跨亲和性作用域会导致如功耗、负载隔离等方面的潜在影响时
+ 会有用。严格的NUMA作用域也可用于和旧版内核中工作队列的行为
+ 保持一致。
+
+
+亲和性作用域与性能
+==================
+
+如果非绑定工作队列的行为对绝大多数使用场景来说都是最优的,
+不需要更多调节,就完美了。很不幸,在当前内核中,重度使用
+工作队列时,需要在局部性和利用率间显式地作一个明显的权衡。
+
+更高的局部性带来更高效率,也就是相同数量的CPU周期内可以做
+更多工作。然而,如果发起者没能将工作项充分地分散在亲和性
+作用域间,更高的局部性也可能带来更低的整体系统利用率。以下
+dm-crypt 的性能测试清楚地阐明了这一取舍。
+
+测试运行在一个12核24线程、4个L3缓存的处理器(AMD Ryzen
+9 3900x)上。为保持一致性,关闭CPU超频。 ``/dev/dm-0``
+是NVME SSD(三星 990 PRO)上创建,用 ``cryptsetup``
+以默认配置打开的一个 dm-crypt 设备。
+
+
+场景 1: 机器上遍布着有充足的发起者和工作量
+------------------------------------------
+
+使用命令:::
+
+ $ fio --filename=/dev/dm-0 --direct=1 --rw=randrw --bs=32k --ioengine=libaio \
+ --iodepth=64 --runtime=60 --numjobs=24 --time_based --group_reporting \
+ --name=iops-test-job --verify=sha512
+
+这里有24个发起者,每个同时发起64个IO。 ``--verify=sha512``
+使得 ``fio`` 每次生成和读回内容受发起者和 ``kcryptd``
+间的执行局部性影响。下面是基于不同 ``kcryptd`` 的亲和性
+作用域设置,各经过五次测试得到的读取带宽和CPU利用率数据。
+
+.. list-table::
+ :widths: 16 20 20
+ :header-rows: 1
+
+ * - 亲和性
+ - 带宽 (MiBps)
+ - CPU利用率(%)
+
+ * - system
+ - 1159.40 ±1.34
+ - 99.31 ±0.02
+
+ * - cache
+ - 1166.40 ±0.89
+ - 99.34 ±0.01
+
+ * - cache (strict)
+ - 1166.00 ±0.71
+ - 99.35 ±0.01
+
+在系统中分布着足够多发起者的情况下,不论严格与否,“cache”
+没有表现得更差。三种配置均使整个机器达到饱和,但由于提高了
+局部性,缓存相关的两种有0.6%的(带宽)提升。
+
+
+场景 2: 更少发起者,足以达到饱和的工作量
+----------------------------------------
+
+使用命令:::
+
+ $ fio --filename=/dev/dm-0 --direct=1 --rw=randrw --bs=32k \
+ --ioengine=libaio --iodepth=64 --runtime=60 --numjobs=8 \
+ --time_based --group_reporting --name=iops-test-job --verify=sha512
+
+与上一个场景唯一的区别是 ``--numjobs=8``。 发起者数量
+减少为三分之一,但仍然有足以使系统达到饱和的工作总量。
+
+.. list-table::
+ :widths: 16 20 20
+ :header-rows: 1
+
+ * - 亲和性
+ - 带宽 (MiBps)
+ - CPU利用率(%)
+
+ * - system
+ - 1155.40 ±0.89
+ - 97.41 ±0.05
+
+ * - cache
+ - 1154.40 ±1.14
+ - 96.15 ±0.09
+
+ * - cache (strict)
+ - 1112.00 ±4.64
+ - 93.26 ±0.35
+
+这里有超过使系统达到饱和所需的工作量。“system”和“cache”
+都接近但并未使机器完全饱和。“cache”消耗更少的CPU但更高的
+效率使其得到和“system”相同的带宽。
+
+八个发起者盘桓在四个L3缓存作用域间仍然允许“cache (strict)”
+几乎使机器饱和,但缺少对工作的保持(不移到空闲处理器上)
+开始带来3.7%的带宽损失。
+
+
+场景 3: 更少发起者,不充足的工作量
+----------------------------------
+
+使用命令:::
+
+ $ fio --filename=/dev/dm-0 --direct=1 --rw=randrw --bs=32k \
+ --ioengine=libaio --iodepth=64 --runtime=60 --numjobs=4 \
+ --time_based --group_reporting --name=iops-test-job --verify=sha512
+
+再次,唯一的区别是 ``--numjobs=4``。由于发起者减少到四个,
+现在没有足以使系统饱和的工作量,带宽变得依赖于完成时延。
+
+.. list-table::
+ :widths: 16 20 20
+ :header-rows: 1
+
+ * - 亲和性
+ - 带宽 (MiBps)
+ - CPU利用率(%)
+
+ * - system
+ - 993.60 ±1.82
+ - 75.49 ±0.06
+
+ * - cache
+ - 973.40 ±1.52
+ - 74.90 ±0.07
+
+ * - cache (strict)
+ - 828.20 ±4.49
+ - 66.84 ±0.29
+
+现在,局部性和利用率间的权衡更清晰了。“cache”展示出相比
+“system”2%的带宽损失,而“cache (strict)”跌到20%。
+
+
+结论和建议
+----------
+
+在以上试验中,虽然一致并且也明显,但“cache”亲和性作用域
+相比“system”的性能优势并不大。然而,这影响是依赖于作用域
+间距离的,在更复杂的处理器拓扑下可能有更明显的影响。
+
+虽然这些情形下缺少工作保持是有坏处的,但比“cache (strict)”
+好多了,而且最大化工作队列利用率的需求也并不常见。因此,
+“cache”是非绑定池的默认亲和性作用域。
+
+* 由于不存在一个适用于大多数场景的选择,对于可能需要消耗
+ 大量CPU的工作队列,建议通过 ``apply_workqueue_attrs()``
+ 进行(专门)配置,并考虑是否启用 ``WQ_SYSFS``。
+
+* 设置了严格“cpu”亲和性作用域的非绑定工作队列,它的行为与
+ ``WQ_CPU_INTENSIVE`` 每CPU工作队列一样。后者没有真正
+ 优势,而前者提供了大幅度的灵活性。
+
+* 亲和性作用域是从Linux v6.5起引入的。为了模拟旧版行为,
+ 可以使用严格的“numa”亲和性作用域。
+
+* 不严格的亲和性作用域中,缺少工作保持大概缘于调度器。内核
+ 为什么没能维护好大多数场景下的工作保持,把事情作对,还没有
+ 理论上的解释。因此,未来调度器的改进可能会使我们不再需要
+ 这些调节项。
+
+
+检查配置
+========
+
+使用 tools/workqueue/wq_dump.py(drgn脚本) 来检查未
+绑定CPU的亲和性配置,工作者池,以及工作队列如何映射到池上: ::
+
+ $ tools/workqueue/wq_dump.py
+ Affinity Scopes
+ ===============
+ wq_unbound_cpumask=0000000f
+
+ CPU
+ nr_pods 4
+ pod_cpus [0]=00000001 [1]=00000002 [2]=00000004 [3]=00000008
+ pod_node [0]=0 [1]=0 [2]=1 [3]=1
+ cpu_pod [0]=0 [1]=1 [2]=2 [3]=3
+
+ SMT
+ nr_pods 4
+ pod_cpus [0]=00000001 [1]=00000002 [2]=00000004 [3]=00000008
+ pod_node [0]=0 [1]=0 [2]=1 [3]=1
+ cpu_pod [0]=0 [1]=1 [2]=2 [3]=3
+
+ CACHE (default)
+ nr_pods 2
+ pod_cpus [0]=00000003 [1]=0000000c
+ pod_node [0]=0 [1]=1
+ cpu_pod [0]=0 [1]=0 [2]=1 [3]=1
+
+ NUMA
+ nr_pods 2
+ pod_cpus [0]=00000003 [1]=0000000c
+ pod_node [0]=0 [1]=1
+ cpu_pod [0]=0 [1]=0 [2]=1 [3]=1
+
+ SYSTEM
+ nr_pods 1
+ pod_cpus [0]=0000000f
+ pod_node [0]=-1
+ cpu_pod [0]=0 [1]=0 [2]=0 [3]=0
+
+ Worker Pools
+ ============
+ pool[00] ref= 1 nice= 0 idle/workers= 4/ 4 cpu= 0
+ pool[01] ref= 1 nice=-20 idle/workers= 2/ 2 cpu= 0
+ pool[02] ref= 1 nice= 0 idle/workers= 4/ 4 cpu= 1
+ pool[03] ref= 1 nice=-20 idle/workers= 2/ 2 cpu= 1
+ pool[04] ref= 1 nice= 0 idle/workers= 4/ 4 cpu= 2
+ pool[05] ref= 1 nice=-20 idle/workers= 2/ 2 cpu= 2
+ pool[06] ref= 1 nice= 0 idle/workers= 3/ 3 cpu= 3
+ pool[07] ref= 1 nice=-20 idle/workers= 2/ 2 cpu= 3
+ pool[08] ref=42 nice= 0 idle/workers= 6/ 6 cpus=0000000f
+ pool[09] ref=28 nice= 0 idle/workers= 3/ 3 cpus=00000003
+ pool[10] ref=28 nice= 0 idle/workers= 17/ 17 cpus=0000000c
+ pool[11] ref= 1 nice=-20 idle/workers= 1/ 1 cpus=0000000f
+ pool[12] ref= 2 nice=-20 idle/workers= 1/ 1 cpus=00000003
+ pool[13] ref= 2 nice=-20 idle/workers= 1/ 1 cpus=0000000c
+
+ Workqueue CPU -> pool
+ =====================
+ [ workqueue \ CPU 0 1 2 3 dfl]
+ events percpu 0 2 4 6
+ events_highpri percpu 1 3 5 7
+ events_long percpu 0 2 4 6
+ events_unbound unbound 9 9 10 10 8
+ events_freezable percpu 0 2 4 6
+ events_power_efficient percpu 0 2 4 6
+ events_freezable_power_ percpu 0 2 4 6
+ rcu_gp percpu 0 2 4 6
+ rcu_par_gp percpu 0 2 4 6
+ slub_flushwq percpu 0 2 4 6
+ netns ordered 8 8 8 8 8
+ ...
+
+参见命令的帮助消息以获取更多信息。
+
+
+监视
+====
+
+使用 tools/workqueue/wq_monitor.py 来监视工作队列的运行: ::
+
+ $ tools/workqueue/wq_monitor.py events
+ total infl CPUtime CPUhog CMW/RPR mayday rescued
+ events 18545 0 6.1 0 5 - -
+ events_highpri 8 0 0.0 0 0 - -
+ events_long 3 0 0.0 0 0 - -
+ events_unbound 38306 0 0.1 - 7 - -
+ events_freezable 0 0 0.0 0 0 - -
+ events_power_efficient 29598 0 0.2 0 0 - -
+ events_freezable_power_ 10 0 0.0 0 0 - -
+ sock_diag_events 0 0 0.0 0 0 - -
+
+ total infl CPUtime CPUhog CMW/RPR mayday rescued
+ events 18548 0 6.1 0 5 - -
+ events_highpri 8 0 0.0 0 0 - -
+ events_long 3 0 0.0 0 0 - -
+ events_unbound 38322 0 0.1 - 7 - -
+ events_freezable 0 0 0.0 0 0 - -
+ events_power_efficient 29603 0 0.2 0 0 - -
+ events_freezable_power_ 10 0 0.0 0 0 - -
+ sock_diag_events 0 0 0.0 0 0 - -
+
+ ...
+
+参见命令的帮助消息以获取更多信息。
+
+
调试
====
@@ -330,7 +675,6 @@ And with cmwq with ``@max_active`` >= 3, ::
工作队列保证,如果在工作项排队后满足以下条件,则工作项不能重入:
-
1. 工作函数没有被改变。
2. 没有人将该工作项排到另一个工作队列中。
3. 该工作项尚未被重新启动。