1 .. SPDX-License-Identifier: GPL-2.0
2 .. include:: ../disclaimer-zh_CN.rst
3
4 :Original: Documentation/scheduler/schedutil.rst
5
6 :翻译:
7
8 唐艺舟 Tang Yizhou <tangyeechou@gmail.com>
9
10 =========
11 Schedutil
12 =========
13
14 .. note::
15
16 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，
17 但这是最可行的近似处理。
18
19 PELT（实体负载跟踪，Per Entity Load Tracking）
20 ==============================================
21
22 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
23 运行队列。我们使用指数加权移动平均数（Exponentially Weighted Moving Average，
24 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。
25 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。
26
27 具体而言：
28
29 ewma_sum(u) := u_0 + u_1*y + u_2*y^2 + ...
30
31 ewma(u) = ewma_sum(u) / ewma_sum(1)
32
33 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)。
34 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。
35
36 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
37 它们在恢复运行后的预期贡献。
38
39 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
40 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
41 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
42 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。
43
44 更多细节见：kernel/sched/pelt.c
45
46
47 频率 / CPU不变性
48 ================
49
50 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
51 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
52 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
53 Frequency Scaling，DVFS）比率，另一个是微架构比率。
54
55 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::
56
57 f_cur
58 r_dvfs := -----
59 f_max
60
61 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，
62 ARMv8.4-AMU）来计算这一比率。具体到Intel，我们使用::
63
64 APERF
65 f_cur := ----- * P0
66 MPERF
67
68 4C-turbo; 如果可用并且使能了turbo
69 f_max := { 1C-turbo; 如果使能了turbo
70 P0; 其它情况
71
72 f_cur
73 r_dvfs := min( 1, ----- )
74 f_max
75
76 我们选择4C turbo而不是1C turbo，以使其更持久性略微更强。
77
78 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。
79
80 r_tot = r_dvfs * r_cpu
81
82 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，
83 我们可以在CPU之间转移和比较它们。
84
85 更多细节见:
86
87 - kernel/sched/pelt.h:update_rq_clock_pelt()
88 - arch/x86/kernel/smpboot.c:"APERF/MPERF frequency ratio computation."
89 - Documentation/translations/zh_CN/scheduler/sched-capacity.rst:"1. CPU Capacity + 2. Task utilization"
90
91
92 UTIL_EST
93 ========
94
95 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，
96 因此它们在再次运行后会面临（DVFS）的上涨。
97
98 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
99 （Infinite Impulse Response，IIR）的EWMA，“运行”值在出队时是最高的。
100 UTIL_EST滤波使其在遇到更高值时立刻增加，而遇到低值时会缓慢衰减。
101
102 进一步，运行队列的（可运行任务的）利用率之和由下式计算：
103
104 util_est := \Sum_t max( t_running, t_util_est_ewma )
105
106 更多细节见: kernel/sched/fair.c:util_est_dequeue()
107
108
109 UCLAMP
110 ======
111
112 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
113 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
114 运行的任务保持这些clamp的最大聚合值。
115
116 更多细节见: include/uapi/linux/sched/types.h
117
118
119 Schedutil / DVFS
120 ================
121
122 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
123 schedutil来更新硬件DVFS状态。
124
125 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
126 估计值。由此我们计算出一个期望的频率，如下::
127
128 max( running, util_est ); 如果使能UTIL_EST
129 u_cfs := { running; 其它情况
130
131 clamp( u_cfs + u_rt, u_min, u_max ); 如果使能UCLAMP_TASK
132 u_clamp := { u_cfs + u_rt; 其它情况
133
134 u := u_clamp + u_irq + u_dl; [估计值。更多细节见源代码]
135
136 f_des := min( f_max, 1.25 u * f_max )
137
138 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”。
139
140 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
141 请求。
142
143 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
144 工作负荷所需的硬f_min值。
145
146 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。
147 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。
148
149 更多信息见: kernel/sched/cpufreq_schedutil.c
150
151
152 注意
153 ====
154
155 - 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。
156
157 - 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
158 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，
159 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
160 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？
161
162 - 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
163 重新学习/提升频率。
164
Linux® is a registered trademark of Linus Torvalds in the United States and other countries.
TOMOYO® is a registered trademark of NTT DATA CORPORATION.