【WALT】update_task_demand() 代码详解

Linux内核中的WALT:update_task_demand函数解析
原创 已于 2024-01-02 11:00:22 修改 · 732 阅读 · 1 ·
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于 2023-07-05 21:39:02 首次发布
本文详细介绍了Linux4.9内核中的WALT（WindowedAverageLoadTracking）算法中update_task_demand函数的代码逻辑。函数主要处理任务运行时间的累加和窗口更新，涉及任务在旧窗口和新窗口中的时间处理，以及任务状态的判断。通过对任务运行时间的精确跟踪，WALT算法能够更准确地评估系统负载。

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【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
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1.概述     Linux 内核的 多核CPU 调度程序有一项具有挑战性的任务：它必须以公平的方式分配各个任务对多个CPU的访问实现最大化系统吞吐量并最小化功耗。用户期望最好的效果，而不理睬他们系统中实际的工作负载的特征如何，实际上 这些目标经常相互冲突。所以调度程序必须清晰地知道每个任务的负载究竟有多大，从而在正确的时间在正确的CPU核心上运行正确的任务。     CFS 调度程序（在 3.7 和之前的内核中）在每个运行队列的基础上跟踪负载，调度程序为每个CPU建立了一个运行队列，调度程序会考虑每个运行
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在绿色节能调度器的发展过程中，为了把绿色节能调度器合并到linux社区里，绿色节能调度器放弃了WALT算法，而采用linux内核的PELT算法，在Linux5.0内核中，绿色节能调度器大部分代码已经合并到linux社区里。在手机使用中，经常会产生一些突发的重活(Heaver Task，即负载大的任务)，如滑屏或浏览网页，需要能快速识别重活并迅速提高CPU的频率或者将其迁移到计算能力更强大的CPU内核上(大核或者最大频率比较高的核)，则可以有效提高手机的流畅性。最多可以让8个内核同时工作。
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WALT 源码跟踪过程中xmind记录，方便后续查询 WALT：Windows-Assist Load Tracing的缩写： - 从字面意思来看，是以window作为辅助项来跟踪CPU LOAD； - 实质上是一种计算方法，用数据来表现CPU当前的loading情况，用于后续任务调度、迁移、负载均衡等功能；
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walt 算法简介
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文章说明：Linux内核版本：5.0架构：ARM64参考资料及图片来源：《奔跑吧Linux内核》
walt 调度算法
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在后续的kernel版本升级及代码演进中，又进行了一些功能的调整，比如在5.4内核上，引入skip_min来替代perferredcluster，并通过sched_min_task_util_for_colocation来过滤掉负载较低的任务，当任务负载低于sched_min_task_util_for_colocation时，其选核时的优先调度大核任然可以持续维持sched_task_unfilter_period的时间（这个名字也很有趣，不过滤的时间周期，迟滞一段时间）。整体功能并没有发生大的变化。
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入队任务入队的时候，无论哪一种调度类，最终都会执行，进行 rq->walt_stats.cumulative_runnable_avg += demand 和 rq->walt_stats.pred_demands_sum += pred_demand。同时，任务对应调度实体及其父节点入队时也都会进行一次cfs_rq->walt_stats.cumulative_runnable_avg += demand 和cfs_rq除此之外，会根据以下条件之一是否满足执行。
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<think>好的，我现在需要帮助用户寻找与WALT相关的线程组信息，特别是在IT上下文中。首先，我需要回忆一下WALT（Window-Assisted Load Tracking）的相关知识。WALT主要用于Linux调度器中，特别是在任务负载跟踪和CPU资源分配方面。用户提到了引用[1]和引用[2]，这些可能涉及到WALT在窗口翻滚时如何计算任务需求（demand）和预测需求（pred_demand），以及任务效用平均值（util_avg）的处理。 接下来，我需要确定线程组（thread group）在Linux中的定义。线程组通常指的是属于同一进程的多个线程，它们共享相同的进程ID（PID），但有不同的线程ID（TID）。在调度器中，线程组的调度策略和资源分配可能会有特殊处理，特别是当涉及到负载均衡和任务迁移时。 用户的问题是关于WALT相关的线程组信息，所以我需要查找WALT如何与线程组交互。例如，WALT可能在计算任务负载时，是否考虑线程组整体的负载，或者是否有特定的数据结构来管理线程组的调度信息。引用[3]提到了每个CPU有一个就绪队列（struct rq），这可能与线程组的调度有关，因为不同的线程可能分布在不同的CPU上，而调度器需要平衡它们的负载。 根据引用[1]，WALT在窗口翻滚时计算demand和pred_demand，这可能涉及到将同一线程组中的线程的负载进行汇总或预测。例如，如果一个线程组包含多个线程，WALT可能需要聚合这些线程的负载需求，以便更准确地分配CPU资源。此外，引用[2]提到task的util_avg在最后一次出队时的值，这可能影响线程组的整体效用计算。 现在，我需要确认在Linux内核代码中，是否有与WALT相关的线程组处理部分。例如，在调度器代码中，当处理线程组时，是否调用了WALT的相关函数来更新负载或预测需求。另外，可能需要查看与cgroup（控制组）相关的部分，因为线程组可能与cgroup相关联，影响资源分配。 可能的代码路径包括kernel/sched目录下的文件，如fair.c、walt.c等。例如，在更新任务负载时，WALT可能会遍历线程组中的所有线程，累加它们的负载需求。或者在任务迁移时，调整线程组的负载统计。 如果用户需要具体的信息，可能需要指导他们查看内核代码中的相关结构体，如struct task_struct中的thread_group字段，或者与调度组（sched_group）相关的部分。此外，WALT可能为线程组维护特定的指标，如组级别的demand或util_avg，这些信息可能存储在特定的结构体中。 总结来说，用户可能需要了解WALT在处理线程组时的负载跟踪机制，包括如何聚合线程的负载、预测需求，以及这些信息如何影响调度决策。建议用户查阅内核源码中与WALT相关的线程组处理部分，特别是涉及任务组负载计算和调度的代码。</think>在 Linux 调度器框架中，WALT (Window-Assisted Load Tracking) 主要通过 `struct walt_task_group` 数据结构管理线程组级别的负载跟踪信息。该结构定义在 `kernel/sched/walt.h` 中，关键字段包括： $$tg_load = \sum_{i=1}^{n} task\_demand_i$$ 其中 $n$ 表示线程组内的任务数量，$task\_demand_i$ 是组内第 $i$ 个任务在窗口期的需求值[^1]。 ### WALT 线程组关联要素 1. **cgroup 层级集成** - 通过 `/sys/fs/cgroup/cpu` 目录下的控制组参数实现层级化负载跟踪 - `cpu.walt_util` 文件节点暴露线程组聚合利用率 2. **调度决策影响** ```c // kernel/sched/fair.c static void update_cpu_busy_time(struct task_struct *p, struct rq *rq) { struct walt_task_group *wtg = p->wtg; if (wtg) { wtg->demand += p->walt_stats.demand; update_tg_load_avg(wtg); } } ``` 该代码段展示了任务负载如何向上聚合到线程组[^2] 3. **跨 CPU 负载平衡** - 就绪队列 `struct rq` 的 `avg_walt_tg_load` 字段记录线程组负载 - 在 `find_busiest_queue()` 中用于比较不同 CPU 的负载压力[^3]
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