【WALT】update_task_demand() 代码详解
代码版本:Linux4.9 android-msm-crosshatch-4.9-android12
代码展示
static u64 update_task_demand(struct task_struct *p, struct rq *rq,
int event, u64 wallclock)
{
u64 mark_start = p->ravg.mark_start;
u64 delta, window_start = rq->window_start;
int new_window, nr_full_windows;
u32 window_size = sched_ravg_window;
u64 runtime;
// 用于判断是否进入新窗口的标志位
new_window = mark_start < window_start;
// ⑴ 不累加任务运行时间的条件判断
if (!account_busy_for_task_demand(rq, p, event)) {
if (new_window)
update_history(rq, p, p->ravg.sum, 1, event);
return 0;
}
// ⑵ 仍在旧窗口中
if (!new_window) {
return add_to_task_demand(rq, p, wallclock - mark_start);
}
// ⑶ 进入新窗口
delta = window_start - mark_start;
nr_full_windows = div64_u64(delta, window_size);
window_start -= (u64)nr_full_windows * (u64)window_size;
runtime = add_to_task_demand(rq, p, window_start - mark_start);
update_history(rq, p, p->ravg.sum, 1, event);
if (nr_full_windows) {
u64 scaled_window = scale_exec_time(window_size, rq);
update_history(rq, p, scaled_window, nr_full_windows, event);
runtime += nr_full_windows * scaled_window;
}
window_start += (u64)nr_full_windows * (u64)window_size;
mark_start = window_start;
runtime += add_to_task_demand(rq, p, wallclock - mark_start);
// ⑷ 返回值 runtime
return runtime;
}
代码逻辑
用于判断是否进入新窗口的标志位
WALT 算法中,引入了一个新的概念:窗口(sched_ravg_window)
先介绍几个名词:
- ws:
window_start
,当前窗口的开始时间 - ms:
mark_start
,当前任务的开始时间 - wc:
wallclock
,进入 WALT 算法的时间 nr_full_windows
,如果进入新窗口,则代表旧窗口到当前窗口所经历的完整的窗口个数- delta:从任务开始到当前时间/新窗口开始时间所经历的时长
窗口分三种情况进行划分:
- 仍在旧窗口中
ws ms wc | | | V V V |---------------|===============| 即进入 WALT 算法到时间还在 window_start 到 window_start + sched_ravg_window 之间 这种情况下,delta = wc - ms,只需要累加进任务时间,不需要更新
- 刚离开旧窗口,进入下一个窗口
ms ws wc | | | V V V |---------------|===============| 即进入 WALT 算法到时间超过了 window_start + sched_ravg_window 但还没超过 window_start + sched_ravg_window * 2 这种情况下,delta 分为两块,一块是 ws - ms,一块是 wc - ws 两块都需要累加进任务时间,但 ws - ms 块需要进行更新,因为它在旧窗口中
- 经过了数个窗口后抵达新窗口
ms ws_tmp ws wc | | | | V V V V |---------------|----------|...|----------|===============| | | |<--- nr_full_windows --->| 即进入 WALT 算法到时间超过了 window_start + sched_ravg_window * 2 其中经过了 nr_full_windows 个完整窗口 这种情况下,delta 分为三块,一块是 ws_tmp - ms,一块是 wc - ws, 一块是 sched_ravg_window * nr_full_windows 三块都需要累加进任务时间,但只有 wc - ws 块不需要进行更新,因为它在新窗口中
通过 new_window = mark_start < window_start;
来判断是否处在 2、3 种情况之中,如果 new_window == 1
,则处在 2、3 种情况之中,否则处于第 1 种情况。
⑴ 不累加任务运行时间的条件判断
static int
account_busy_for_task_demand(struct rq *rq, struct task_struct *p, int event)
{
if (exiting_task(p) || is_idle_task(p))
return 0;
if (event == TASK_WAKE || (!SCHED_ACCOUNT_WAIT_TIME &&
(event == PICK_NEXT_TASK || event == TASK_MIGRATE)))
return 0;
if (event == TASK_UPDATE) {
if (rq->curr == p)
return 1;
return p->on_rq ? SCHED_ACCOUNT_WAIT_TIME : 0;
}
return 1;
}
在函数 account_busy_for_task_demand()
中会判断任务经过的时间是否是 runnable 或 running 时间,返回 1 则是,返回 0 则不是。
- 任务经过的时间是 runnable 或 running,即返回 1 的情况
在当前版本内核中,SCHED_ACCOUNT_WAIT_TIME
默认为 1- 任务更新且任务在就绪队列中,无论是不是当前任务
- 其他情况
- 任务经过的时间不是 runnable 或 running,即返回 0 的情况
- 任务正在退出
- 任务是 idle 任务
- 任务刚被唤醒
- 任务更新切任务不在就绪队列中
如果任务经过的时间不是 runnable 或 running 时间,且正好进入新窗口,就不累加任务时间,直接通过 update_history()
将上一个窗口中已经累加的时间更新至任务结构体中(task_struct)。
点击此处查看 update_history() 代码详解。
⑵ 仍在旧窗口中
根据开头的分析,我们知道这种情况下不需要通过 update_history() 更新时间,只需要通过 add_to_task_demand()
累加任务时间。
static u64 add_to_task_demand(struct rq *rq, struct task_struct *p, u64 delta)
{
// 1. 将 delta 时间进行归一化
delta = scale_exec_time(delta, rq);
// 2. 累加进 p->ravg.sum 中
p->ravg.sum += delta;
if (unlikely(p->ravg.sum > sched_ravg_window))
p->ravg.sum = sched_ravg_window;
return delta;
}
将归一化后的任务时间累加进 p->ravg.sum 中,在之后的 update_history() 中会将 p->ravg.sum 放进 p->ravg.sum_history 结构体中。
其中,任务时间的归一化是 WALT 算法中的重要部分。点击此处查看 scale_exec_time() 代码详解。
⑶ 进入新窗口
根据开头的分析,我们知道进入新窗口分为两种情况,无论是哪种情况,都需要累加 ws_tmp - ms 和 wc - ws 两部分。其中,如果刚离开旧窗口进入下一个窗口,则 ws = ws_tmp。
我们先处理 ws_tmp - ms 部分:
- 先通过
delta = window_start - mark_start;
计算总体经过的时间; - 再通过
nr_full_windows = div64_u64(delta, window_size);
计算经过的完整窗口的数量; - 最后得到 ws_tmp:
window_start -= (u64)nr_full_windows * (u64)window_size;
- 累加 ws_tmp - ms 部分时间:
runtime = add_to_task_demand(rq, p, window_start - mark_start);
- 更新 ws_tmp - ms 部分时间:
update_history(rq, p, p->ravg.sum, 1, event);
然后针对经过多个完整窗口情况进行时间更新。此处不需要通过 add_to_task_demand()
累加任务时间,因为任务在这些完整窗口中的时间都是从窗口开始到窗口结束。
- 先对窗口时间进行归一化:
scaled_window = scale_exec_time(window_size, rq);
- 更新时间:
update_history(rq, p, scaled_window, nr_full_windows, event);
最后处理 wc - ws 部分。
- 把 ws 时间还原:
window_start += (u64)nr_full_windows * (u64)window_size;
mark_start = window_start;
此处不是更新任务的开始时间,任务开始时间在 WALT 算法的done
部分进行更新。如果任务开始时间在此处更新,会影响到 update_cpu_busy_time() 中的计算。- 累加 wc - ws 部分时间:
runtime += add_to_task_demand(rq, p, wallclock - mark_start);
⑷ 返回值 runtime
最后的返回值 runtime 在该版本内核中并未使用到,它是此次执行 update_task_demand()
时一共累加的任务 runnable 和 running 时间,也就是上一次 WALT 算法开始到这一次 WALT 算法开始过程中,该任务的 runnable 和 running 时间。
点击此处回到 WALT 入口函数 update_task_ravg()
文章来源: 博客园
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