【内核调度、负载均衡】【boosted_task_util&task_util_est】

本文介绍了Linux内核调度中boosted_task_util和task_util_est的概念及其计算方法。boosted_task_util是任务利用率,考虑了margin值的增减;task_util_est用于估算任务的负载影响。同时提到了schedtune_task_margin和schedtune_margin在任务负载比例调整中的作用。

boosted_task_util实际上包含两个部分,当前task的util加上margin值,margin就是将util的值给他扩大或者缩小一定的倍数

boosted_task_util

static inline unsigned long
boosted_task_util(struct task_struct *task)
{
	unsigned long util = task_util_est(task);//这里我们假设walt机制是open的
	long margin = schedtune_task_margin(task);//margin就是sign除以100

	trace_sched_boost_task(task, util, margin);//添加到内核trace log里面

	return util + margin;
}

task_util & task_util_est

task util = demand *1024 / window_size  ---其中demand为WALT机制中sum_history数组得到的max(latest值,平均值),window_size则是WALT机制中window的大小(默认为20ms

 

未开启boost    = (delta / window_size) * (cur_freq / max_freq) * cpu_ma

<think>唔,用户这次聚焦在cpu_util_irq这个内核调度指标上,看来是在研究Linux CPU调度器实现细节。结合历史对话,用户之前已经接触过WALT算法、schedutil调频和capacity计算逻辑,这次属于深度技术追问。 从引用材料看,用户提供的资料其实很专业——引用[1]提到WALT频率计算流程,引用[2]详细解释了cpu_capacity相关概念,这些正是理解cpu_util_irq的基础。特别是引用[2]里那句“对irq util做scale”已经点题了:cpu_util_irq就是量化中断处理对CPU算力的消耗。 用户可能正在做内核性能优化,比如解决软中断导致的卡顿问题。ta跳过了基础概念直接问实现细节,说明至少熟悉CPU调度框架。不过引用[3]的ARM汇编和引用[4]的Java代码明显是干扰项,需要主动过滤掉。 技术上需要分层解释: 首先cpu_util_irq是PELT算法维护的指标,代表CPU在软中断上下文消耗的算力占比。它影响调度决策的关键场景有三个:选核迁移任务时排除中断干扰(引用[2]提到的capacity计算)、调频时补偿中断开销(引用[1]的sugov流程)、负载均衡时识别真实负载。 计算原理上要强调时间衰减模型:不是简单计数,而是对历史中断耗时进行指数级加权。具体代码层面,内核的update_irq_load_avg()函数会记录中断起止时间,结合PELT的半衰期参数算出瞬时利用率。这块用户没问细节,暂时不用展开公式。 最后得提醒实践意义:比如top看到的%si异常高时,可能是cpu_util_irq计算触发了频率提升。不过用户目前专注理论,补充建议可以点到为止。 </think>根据内核调度机制的上下文分析,`cpu_util_irq` 是 Linux CPU 调度器中用于量化**中断处理程序(IRQ)占用 CPU 算力**的关键指标,其含义、作用及关联逻辑如下: --- ### **1. 核心含义** `cpu_util_irq` 表示在指定时间窗口内,CPU 执行**硬件中断处理程序(IRQ)所消耗的算力占比**。其数范围在 $[0, \text{CPU 最大算力}]$ 之间: - 例如,若某 CPU 最大算力为 $1024$,`cpu_util_irq=256` 表示中断处理消耗了该 CPU $25\%$ 的算力资源。 --- ### **2. 核心作用** #### **(1) 精准计算可用算力** 在调度决策(如任务迁移、调频)前,需从 CPU 总算力中扣除中断开销: $$\text{真实可用算力} = \text{cpu_capacity} - \text{cpu_util_irq}$$ - 其中 `cpu_capacity` 是经 QoS 限频、扣除 RT/DL 任务占用后的动态算力(引用[2])。 #### **(2) 驱动调频策略** `schedutil` 等调频器需综合 IRQ 开销以提升频率决策准确性(引用[1]): ```c // 伪代码:sugov 频率计算逻辑 util = cpu_util_freq() + cpu_util_irq(); // 叠加中断开销 freq = map_util_to_freq(util, max_freq); // 转换为目标频率 ``` #### **(3) 负载均衡优化** 避免将任务迁移到 IRQ 负载高的 CPU,防止中断处理与任务执行竞争资源。 --- ### **3. 计算原理** #### **(1) 数据来源** - 通过内核的 **Per-Entity Load Tracking (PELT)** 框架实时跟踪 IRQ 执行时间。 - 在每个调度周期(如 4ms)更新 IRQ 耗时,并应用指数衰减模型计算加权平均。 #### **(2) 公式简化** $$ \text{cpu\_util\_irq} = \alpha \cdot \text{util\_prev} + (1-\alpha) \cdot \text{util\_delta} $$ 其中: - $\alpha$:衰减系数(通常取 0.978) - $\text{util\_prev}$:上一周期中断利用率 - $\text{util\_delta}$:当前周期新增中断耗时 --- ### **4. 关联概念** | **指标** | **描述** | **与 cpu_util_irq 的关系** | |----------------------|---------------------------------------------|------------------------------------------| | `cpu_capacity_orig` | CPU 硬件原始算力(无 QoS/限频) | 作为分母计算 IRQ 占比 | | `cpu_util_freq()` | 除 IRQ 外的任务总利用率(含 CFS/RT/DL) | 需与 IRQ 叠加后决策调频(引用[1]) | | `boosted_cpu_util()` | 经性能提升策略调整后的任务利用率 | 不影响 IRQ 独立计算 | > **实践意义**:在实时系统优化中,若 `cpu_util_irq` 持续高于 $20\%$,需检查中断风暴或驱动效率问题(引用[4]的监控方法可辅助定位)。 --- ### **相关问题** 1. 如何通过 `cpu_util_irq` 诊断中断导致的系统卡顿? 2. Linux 调度器中 `cpu_util_irq` 与 RT/DL 任务利用率的优先级如何划分? 3. 在 ARM 架构下(引用[3]),中断上下文切换如何影响 `cpu_util_irq` 的准确性? [^1]: WALT 算法与 schedutil 调频器交互流程 [^2]: CPU 算力层级模型(`cpu_capacity_orig` → `cpu_capacity`) [^3]: ARM 中断开关的底层汇编实现 [^4]: 系统级监控中 CPU 利用率的获取方式
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