docs/zh_CN: Add schedutil Chinese translation

Translate scheduler/schedutil.rst into Chinese.

Signed-off-by: Tang Yizhou <tangyizhou@huawei.com>
Reviewed-by: Alex Shi <alexs@kernel.org>
Signed-off-by: Jonathan Corbet <corbet@lwn.net>
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Tang Yizhou 2022-03-29 15:23:58 +08:00 committed by Jonathan Corbet
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@ -25,6 +25,7 @@ Linux调度器
sched-domains
sched-capacity
sched-energy
schedutil
sched-nice-design
sched-stats
sched-debug

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@ -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 <tangyeechou@gmail.com>
=========
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
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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
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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 ScalingDVFS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
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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 ResponseIIR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
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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
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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。