activate_task()

本文介绍了一个内核级的任务调度机制,详细解释了如何更新进程的平均睡眠时间和动态优先级,记录进程唤醒状态,并将进程正确地插入到活跃优先级数组中。此外,还探讨了在多处理器环境下对时间戳进行补偿的方法。
更新唤醒进程p的平均睡眠时间sleep_avg和动态优先级prio;记录该进程唤醒前的睡眠状态;将该进程插入活跃优先级数组

static void activate_task(task_t *p, runqueue_t *rq, int local)
{
    unsigned long long now;
    now = sched_clock();

如果目标CPU不是本地CPU,就要补偿本地时钟器中断的偏差,这是通过计算本地CPU和目标CPU上最近一次发生时钟中断的相对时间戳来达到的
|---------------------------------------------------|
|#ifdef CONFIG_SMP                                  |
|   if (!local) {                                   |
|       runqueue_t *this_rq = this_rq();            |
|       now = (now - this_rq->timestamp_last_tick)  |
|           + rq->timestamp_last_tick;              |
|   }                                               |
|#endif                                             |
|---------------------------------------------------|

更新唤醒进程p的平均睡眠时间sleep_avg和动态优先级prio
|--------------------------------|
|   recalc_task_prio(p, now);    |
|--------------------------------|

记录该进程唤醒前的睡眠状态,如果是中断服务程序调用的activate_task(),也就是说进程由中断激活,则该进程最有可能是交互式的,因此,置activated=2;否则置activated=1
|-----------------------------|
|   if (!p->activated) {      |
|       if (in_interrupt())   |
|           p->activated = 2; |
|       else {                |
|           p->activated = 1; |
|       }                     |
|   }                         |
|-----------------------------|

    p->timestamp = now;

将进程p插入可执行队列rq的活跃优先级数组rq->active中
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|   __activate_task(p, rq);  |
|----------------------------|
}


static inline void __activate_task(task_t *p, runqueue_t *rq)
{
    enqueue_task(p, rq->active);
    rq->nr_running++;
}



static void enqueue_task(struct task_struct *p, prio_array_t *array)
{
    sched_info_queued(p);
    list_add_tail(&p->run_list, array->queue + p->prio);
    __set_bit(p->prio, array->bitmap);
    array->nr_active++;
    p->array = array;
}





 
<think>我们正在将异步的消费者任务(consumer_task_wrapper)改为同步线程。原代码中,这些异步函数(process_event, activate_project_db_pool, execute_operations)是在协程中调用的,现在我们需要在同步线程中调用它们。由于这些函数原本是异步的,我们不能直接在同步线程中调用,因此需要采取一些方法。 解决方案: 1. 对于原本就是同步的函数(即没有使用async定义的函数),我们可以直接在线程中调用。 2. 对于异步函数,我们需要在同步线程中运行异步事件循环,或者将其改为同步版本。 分析原代码中的三个函数: 1. `event_processor.process_event`:在原始代码中,这个函数是同步的(没有async修饰)。在旧版本中,它是直接调用的,但在新版本中,我们曾将其改为异步(因为消费者任务改成了协程)。但在我们之前的修改中,我们又将消费者任务改成了线程,因此需要确认这个函数的定义。 2. `project_manager.activate_project_db_pool`:这个函数在原始代码中是异步的(用async定义)。因此,我们不能在同步线程中直接调用。 3. `operation_executor.execute_operations`:在原始代码中,这个函数是同步的(没有async修饰),因为它内部使用的是同步数据库操作(使用run_in_executor或直接同步调用)。但是,在之前版本中,我们将其改成了异步函数(因为使用了await)?需要确认。 但是,根据用户上一次的要求,我们是要将消费者任务改为线程,所以我们需要调整这些函数的调用方式。 具体步骤: a) 对于异步函数,我们可以在同步线程中创建一个新的事件循环,然后在这个事件循环中运行它们。但是,这样可能会增加线程的复杂性,并且需要管理事件循环的生命周期。 b) 另一种方式是将这些异步函数改为同步函数。但是,这涉及到内部实现,可能会影响其他部分的代码。 考虑到项目结构和原有设计,我们选择在同步线程中创建一个新的事件循环来运行异步函数。 修改消费者线程函数示例: ```python def consumer_thread_func(): # 为当前线程创建一个新的事件循环 loop = asyncio.new_event_loop() asyncio.set_event_loop(loop) while not stop_event.is_set(): try: event_item, project_name = processing_queue.get(timeout=1.0) # 1. 处理事件:process_event是同步函数,可以直接调用 operations = event_processor.process_event(event_item) # 2. 激活数据库:异步函数,需要在事件循环中运行 from src.base.multi_project_manager import project_manager activated = loop.run_until_complete(project_manager.activate_project_db_pool(project_name)) if not activated: # ... 处理激活失败 continue # 3. 执行操作:如果execute_operations是异步的,同样需要运行在事件循环中 # 注意:在原始代码中,execute_operations是同步的还是异步的? # 假设它是异步的: results = loop.run_until_complete(operation_executor.execute_operations(operations, project_name)) # 4. 记录到ystore:如果log_operations是异步的,同样处理 if YJSStore is not None and project_name: ystore = YJSStore(project_name) # 假设log_operations是同步的,则直接调用 # 如果是异步的,则:loop.run_until_complete(ystore.log_operations(...)) op_dicts = [op.to_dict() for op in operations] count = ystore.log_operations(op_dicts, source_project=project_name) except queue.Empty: continue except Exception as e: # 错误处理 finally: processing_queue.task_done() # 关闭事件循环 loop.close() ``` 但是,以上假设`execute_operations`是异步的,而在原始代码中,它可能是同步的(因为内部数据库操作是同步的)。我们需要检查这些函数: - `process_event`:在原始代码中是同步的(没有async)。 - `activate_project_db_pool`:是异步的(有async)。 - `execute_operations`:在原始代码中,我们曾将其改为同步,因为当时使用了`asyncio.to_thread`来调用,但函数本身是同步的。但在之前版本中,我们可能又将其改成了异步。实际上,在消费者线程中,我们希望避免阻塞事件循环,所以如果数据库操作是同步的,那么`execute_operations`就是同步的。 因此,我们需要确定这三个函数当前的定义: 1. `event_processor.process_event` -> 同步 2. `project_manager.activate_project_db_pool` -> 异步 3. `operation_executor.execute_operations` -> 同步(因为内部是同步数据库操作)或者异步? 如果我们不能确定,或者它们在不同的场景下有不同的实现,我们可以采取以下通用方法: - 对于同步函数:直接调用。 - 对于异步函数:使用`loop.run_until_complete`来运行。 然而,在消费者线程中,我们不应该阻塞太久,所以如果异步函数执行时间较长,可能会影响其他任务。但考虑到消费者线程只有一个,且任务本身是重IO操作,这样设计是可以接受的。 另外,关于`YJSStore.log_operations`:这个函数我们之前是设计为同步的,因为它是直接写入数据库(同步驱动)。但如果我们使用了异步数据库驱动,那么它可能是异步的。这里我们假设它是同步的。 因此,修改后的消费者线程函数如下: ```python def consumer_thread_func(): loop = asyncio.new_event_loop() asyncio.set_event_loop(loop) while not stop_event.is_set(): try: event_item, project_name = processing_queue.get(timeout=1.0) # 1. 处理事件(同步) operations = event_processor.process_event(event_item) # 2. 激活数据库(异步) from src.base.multi_project_manager import project_manager # 注意:这里使用锁来避免多线程同时修改项目状态(如果project_manager内部有共享状态) # 在activate_project_db_pool内部可能已经使用了锁,但我们这里也要确保线程安全。 activated = loop.run_until_complete(project_manager.activate_project_db_pool(project_name)) if not activated: log_yjs_operation(...) # 记录错误 processing_queue.task_done() continue # 3. 执行操作(假设是同步的) results = operation_executor.execute_operations(operations, project_name) # 4. 记录操作日志(同步) if YJSStore is not None and project_name: ystore = YJSStore(project_name) op_dicts = [op.to_dict() for op in operations] count = ystore.log_operations(op_dicts, source_project=project_name) except queue.Empty: continue except Exception as e: # 错误处理 finally: processing_queue.task_done() loop.close() ``` 但是,如果`operation_executor.execute_operations`实际上是异步的(即用async定义的),那么我们需要用`loop.run_until_complete`来调用它: ```python results = loop.run_until_complete(operation_executor.execute_operations(operations, project_name)) ``` 因此,我们需要根据实际情况调整。为了代码的健壮性,我们可以写一个辅助函数来运行可能异步也可能同步的函数(但这里我们明确知道每个函数是同步还是异步,所以不需要)。 总结修改点: 1. 在消费者线程中创建独立的事件循环。 2. 对于异步函数,使用`loop.run_until_complete`来运行。 3. 对于同步函数,直接调用。 注意:由于每个线程都有自己的事件循环,所以不会与其他线程冲突。但是,如果同一个线程内多次调用`loop.run_until_complete`,可以复用同一个事件循环。 另外,关于线程安全:`project_manager`可能不是线程安全的。因此,我们需要确保对它的访问是加锁的。在`activate_project_db_pool`函数内部,我们已经有锁(`project_manager._lock`是一个异步锁),但异步锁不能在同步线程中使用。所以我们需要修改锁的类型? 这是一个复杂的问题。如果`project_manager`的共享状态需要跨线程访问,那么我们应该使用线程锁(`threading.Lock`)而不是异步锁(`asyncio.Lock`)。在原始代码中,`project_manager._lock`是异步锁,所以在线程中使用它会导致错误。 解决方案:修改`MultiProjectManager`类,使其支持多线程环境。或者,在消费者线程中,我们通过事件循环来执行整个需要加锁的操作序列(即把加锁的操作也放在事件循环中)。但是,异步锁只能在一个事件循环内使用,而每个线程有自己的事件循环,所以异步锁不能跨线程。 因此,我们可能需要将`MultiProjectManager`的锁改为线程锁。但由于这个锁在多个地方使用,修改可能会影响其他部分。作为临时方案,我们可以考虑在消费者线程中避免直接使用`project_manager`的异步方法,而是通过一个线程安全的代理。 鉴于时间,我们暂时假设`project_manager.activate_project_db_pool`是线程安全的(或者它内部没有竞争条件)。如果不是,我们需要重构项目管理器。 为简单起见,我们假设该函数可以安全地在多线程环境中运行(或者每次只有一个线程在调用它,因为每个消费者线程只处理一个项目)。如果不行,我们可以在消费者线程中使用一个全局的线程锁来保护对`project_manager`的调用。 例如: ```python # 在全局定义一个线程锁 project_manager_lock = threading.Lock() def consumer_thread_func(): ... with project_manager_lock: activated = loop.run_until_complete(project_manager.activate_project_db_pool(project_name)) ... ``` 但这会影响性能,因为所有项目共享同一个锁。 另外,由于每个项目有自己的数据库连接池,我们可以考虑为每个项目创建一个独立的项目管理器实例?但这样可能会增加内存开销。 鉴于问题的复杂性,我们暂时采用加全局线程锁的方式,确保安全。 修改后的消费者线程函数(加锁部分): ```python # 全局线程锁,用于保护项目管理器的共享状态 project_manager_lock = threading.Lock() def consumer_thread_func(): loop = asyncio.new_event_loop() asyncio.set_event_loop(loop) while not stop_event.is_set(): try: event_item, project_name = processing_queue.get(timeout=1.0) operations = event_processor.process_event(event_item) # 使用线程锁保护项目管理器的状态 with project_manager_lock: activated = loop.run_until_complete(project_manager.activate_project_db_pool(project_name)) if not activated: # ... 记录错误并跳过 continue # 执行操作(同步或异步) # 假设execute_operations是同步的 results = operation_executor.execute_operations(operations, project_name) # 记录日志(同步) if YJSStore is not None and project_name: ystore = YJSStore(project_name) op_dicts = [op.to_dict() for op in operations] count = ystore.log_operations(op_dicts, source_project=project_name) except queue.Empty: continue except Exception as e: # 错误处理 finally: processing_queue.task_done() loop.close() ``` 注意:这个全局锁可能会成为性能瓶颈,因为所有项目的消费者线程都会竞争这个锁。如果项目很多,可能需要优化。但考虑到数据库激活操作并不频繁,且每个操作很快,所以暂时可以接受。 最后,关于`operation_executor.execute_operations`,我们假设它是同步函数。如果它是异步的,则改为: ```python results = loop.run_until_complete(operation_executor.execute_operations(operations, project_name)) ``` 因此,我们需要根据实际函数定义调整。 由于原始代码较长,无法完全确定,所以我们在修改时注意调整。 综上所述,我们将消费者线程函数按照上述方式实现,并在全局添加一个线程锁来保护项目管理器的状态。 另外,在`main`函数中启动消费者线程时,我们使用`threading.Thread`,并将其设置为守护线程(daemon=True),这样当主线程退出时,消费者线程也会退出。 最后,在停止线程时,我们设置`stop_event`,并等待线程结束。 以上就是将协程消费者任务改为线程同步方式后,处理异步函数的方法。 </think>在将协程方式的`consumer_task_wrapper`改为线程同步方式后,处理异步函数`process_event`、`activate_project_db_pool`和`execute_operations`需要采用特殊策略。以下是详细解决方案: ### 1. **同步线程中的异步函数处理策略** #### (1) `process_event` 函数处理 如果`process_event`是异步函数: ```python # 在线程中使用事件循环运行异步函数 operations = loop.run_until_complete( event_processor.process_event(event_item) ) ``` 如果函数本身是同步的(无`async`关键字): ```python # 直接调用同步版本 operations = event_processor.process_event(event_item) ``` #### (2) `activate_project_db_pool` 异步函数处理 ```python # 在线程事件循环中运行异步DB激活 with project_manager_lock: # 确保线程安全 activated = loop.run_until_complete( project_manager.activate_project_db_pool(project_name) ) ``` #### (3) `execute_operations` 函数处理 ```python # 同步版本直接调用 results = operation_executor.execute_operations(operations, project_name) # 异步版本使用事件循环 results = loop.run_until_complete( operation_executor.execute_operations(operations, project_name) ) ``` ### 2. **完整消费者线程实现** ```python def consumer_thread_func(): """消费者线程函数""" # 创建线程专用事件循环 loop = asyncio.new_event_loop() asyncio.set_event_loop(loop) while not stop_event.is_set(): try: # 获取队列任务 event_item, project_name = processing_queue.get(timeout=1.0) # 1. 处理事件(同步/异步自适应) if asyncio.iscoroutinefunction(event_processor.process_event): operations = loop.run_until_complete( event_processor.process_event(event_item) ) else: operations = event_processor.process_event(event_item) # 2. 激活数据库连接池 with project_manager_lock: activated = loop.run_until_complete( project_manager.activate_project_db_pool(project_name) ) if not activated: continue # 激活失败跳过 # 3. 执行操作(同步/异步自适应) if asyncio.iscoroutinefunction(operation_executor.execute_operations): results = loop.run_until_complete( operation_executor.execute_operations(operations, project_name) ) else: results = operation_executor.execute_operations(operations, project_name) # 4. 记录到ystore if YJSStore and project_name: ystore = YJSStore(project_name) op_dicts = [op.to_dict() for op in operations] count = ystore.log_operations(op_dicts, source_project=project_name) except queue.Empty: continue except Exception as e: logger.error(f"Consumer error: {str(e)}") finally: processing_queue.task_done() # 关闭事件循环 loop.close() ``` ### 3. **关键设计要点** 1. **线程独立事件循环**: - 每个线程创建自己的事件循环 `loop = asyncio.new_event_loop()` - 避免多线程共享事件循环导致的竞争条件 2. **同步/异步自适应调用**: ```python # 函数类型检测 if asyncio.iscoroutinefunction(func): result = loop.run_until_complete(func(args)) else: result = func(args) ``` 3. **线程安全机制**: - 使用 `threading.Lock()` 保护共享资源 - 数据库激活等关键操作加锁: ```python with project_manager_lock: # 关键操作 ``` 4. **异步上下文管理**: - 使用 `loop.run_until_complete()` 包装异步调用 - 确保在同步线程中正确执行异步IO操作 ### 4. **性能优化建议** 1. **连接池复用**: ```python # 在初始化时创建连接池 db_pool = {} def get_db_pool(project_name): if project_name not in db_pool: db_pool[project_name] = create_pool() return db_pool[project_name] ``` 2. **批量操作处理**: ```python # 批量处理队列中的多个项目 batch = [] while len(batch) < 50 and not processing_queue.empty(): batch.append(processing_queue.get(timeout=0.1)) # 批量执行数据库操作 batch_execute(batch) ``` 3. **错误重试机制**: ```python max_retries = 3 for attempt in range(max_retries): try: # 执行操作 break except DBError: if attempt == max_retries-1: raise sleep(2 ** attempt) # 指数退避 ``` 这种设计通过线程本地事件循环和自适应调用机制,在保持线程同步架构的同时,无缝集成了异步IO操作[^1]。
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