【内核调度、负载均衡】【find_busiest_queue】

在最繁忙的group中去寻找最繁忙的cpu

find_busiest_queue

/*
 * find_busiest_queue - find the busiest runqueue among the cpus in group.
 */
 //冒泡排序找到group内最忙的rq
static struct rq *find_busiest_queue(struct lb_env *env,
				     struct sched_group *group)
{
	struct rq *busiest = NULL, *rq;
	unsigned long busiest_load = 0, busiest_capacity = 1;
	int i;
	
	//冒泡排序遍历group内最忙的cpu
	for_each_cpu_and(i, sched_group_span(group), env->cpus) {
		unsigned long capacity, wl;
		enum fbq_type rt;

		rq = cpu_rq(i);
		rt = fbq_classify_rq(rq);

		/*
		 * We classify groups/runqueues into three groups:
		 *  - regular: there are !numa tasks
		 *  - remote:  there are numa tasks that run on the 'wrong' node
		 *  - all:     there is no distinction
		 *
		 * In order to avoid migrating ideally placed numa tasks,
		 * ignore those when there's better options.
		 *
		 * If we ignore the actual busiest queue to migrate another
		 * task, the next balance pass can still reduce the busiest
		 * queue by moving tasks around inside the node.
		 *
		 * If we cannot move enough load due to this classification
		 * the next pass will adjust the group classification and
		 * allow migration of more tasks.
		 *
		 * Both cases only affect the total convergence complexity.
		 */
		if (rt > env->fbq_type)
			continue;

		/*
		 * For ASYM_CPUCAPACITY domains with misfit(错配) tasks we simply
		 * seek the "biggest" misfit task.
		 */
		if (env->src_grp_type == group_misfit_task) {
			if (rq->misfit_task_load > busiest_load) {
				busiest_load = rq->misfit_task_load;
				busiest = rq;
			}
			continue;
		}

		capacity = capacity_of(i);

		/*
		 * For ASYM_CPUCAPACITY domains, don't pick a cpu that could
		 * eventually lead to active_balancing high->low capacity.
		 * Higher per-cpu capacity is considered better than balancing
		 * average load.
		 */
		if (env->sd->flags & SD_ASYM_CPUCAPACITY &&
		    capacity_of(env->dst_cpu) < capacity &&
		    rq->nr_running == 1)
			continue;

		wl = weighted_cpuload(rq);

		/*
		 * When comparing with imbalance, use weighted_cpuload()
		 * which is not scaled with the cpu capacity.
		 */

		if (rq->nr_running == 1 && wl > env->imbalance &&
		    !check_cpu_capacity(rq, env->sd))
			continue;

		/*
		 * For the load comparisons with the other cpu's, consider
		 * the weighted_cpuload() scaled with the cpu capacity, so
		 * that the load can be moved away from the cpu that is
		 * potentially running at a lower capacity.
		 *
		 * Thus we're looking for max(wl_i / capacity_i), crosswise
		 * multiplication to rid ourselves of the division works out
		 * to: wl_i * capacity_j > wl_j * capacity_i;  where j is
		 * our previous maximum.
		 */
		if (wl * busiest_capacity > busiest_load * capacity) {
			busiest_load = wl;
			busiest_capacity = capacity;
			busiest = rq;
		}
	}

	return busiest;
}

当时我为什么会去画这个图呢?感觉是没有必要的,去绘制C语言的函数的流程图。

<think>嗯,用户现在想了解在多核处理器中实现CPI模块负载均衡的方法和架构设计。首先,我需要回顾一下用户之前的提问和之前的回答,确保一致性。用户之前询问的是CPI模块固件架构实例,其中提到了分层模型、核心组件设计、状态机、性能优化等,现在的问题是多核负载均衡,需要结合这些已有的架构设计来展开。 用户提供的引用中提到了多处理器平台的复杂性,比如SMP、NUMA、多核、超线程等技术,以及Linux的Scheduling Domain作为负载均衡机制。还有集群系统中的粒度问题,本地和全域负载均衡的区别,以及Solaris的资源控制机制。这些引用应该被合理利用到回答中,但要注意用户的问题是多核处理器中的CPI模块,所以重点可能在本地负载均衡,特别是进程或线程级别的调度。 首先,我需要明确CPI模块的具体职责。根据之前的回答,CPI模块涉及协议处理、DMA控制、中断服务等,所以在多核环境下,负载均衡需要将这些任务合理分配到多个核心,避免某些核心过载而其他空闲。这可能涉及到任务划分、动态调度、缓存优化等方面。 架构设计方面,可能需要分层设计,比如硬件层、调度层、应用层。硬件层需要支持核心间的通信和资源共享,比如NUMA架构下的内存访问优化。调度层需要动态监控各核心的负载,使用合适的算法分配任务。应用层可能需要适配不同的协议和处理逻辑,确保任务可拆分。 核心机制方面,引用[1]提到Scheduling Domain,可以借鉴Linux的负载均衡策略,比如将核心分为不同的域,每个域内部进行负载均衡。同时,需要考虑中断合并和分发,避免某个核心被中断淹没。引用[4]中的公平份额调度器可能适用于CPU资源分配,确保每个任务获得应有的计算资源。 动态调度策略可能需要考虑任务优先级、实时性要求,以及能耗管理。比如,DVFS(动态电压频率调节)可以根据负载调整频率,节省功耗,这在之前的回答中也提到过。此外,缓存亲和性很重要,减少跨核心的数据迁移,提高缓存命中率。 同步机制方面,多核间共享资源需要锁或原子操作,但要注意锁竞争的问题,可能采用无锁数据结构或细粒度锁。数据局部性方面,NUMA架构下需要就近访问内存,避免远程访问带来的延迟。 验证部分,需要模拟不同负载场景,使用跟踪和分析工具监测负载分布和性能指标。引用[2]中的集群负载均衡策略可能提供一些测试方法,比如不同粒度的任务分配测试。 最后,设计考量需要平衡性能和复杂度,考虑实时性要求,以及未来扩展性。可能需要引用之前提到的HAL层设计,确保硬件抽象,便于不同多核平台的适配。 总结下来,回答的结构应该分层次,涵盖架构设计、核心机制、调度策略、优化技术、验证方法以及设计考量,同时结合用户提供的引用和之前的回答内容,确保信息准确且相关。</think>### 多核处理器中CPI模块负载均衡的实现方法与架构设计 在多核处理器中实现CPI模块的负载均衡需要结合硬件架构特性与软件调度策略,以下从架构设计、核心机制、优化方法三个维度进行详细分析: --- #### 一、分层架构设计 ```plaintext +-----------------------+ | 动态调度层 | # 跨核负载分配与监控 | - 负载均衡策略引擎 | <-> 性能计数器 | - 任务优先级队列 | <-> 核间通信接口 +-----------------------+ | 执行单元层 | # 多核并行处理 | - 协议处理线程池 | <-> 共享缓存管理 | - DMA引擎控制器集群 | <-> NUMA内存分配 +-----------------------+ | 硬件抽象层(HAL) | # 多核差异屏蔽 | - 核间中断路由 | <-> 缓存一致性协议 | - 频率/电压控制接口 | <-> 功耗管理单元 +-----------------------+ ``` 该架构符合**混合多处理器调度域**设计思想[^1],通过动态调度层实现跨核负载迁移。 --- #### 二、核心负载均衡机制 1. **基于SMP/NUMA的任务分配** - **NUMA感知分配**:根据内存访问延迟优化任务绑定 $$Latency_{local} < Latency_{remote} \times \beta \quad (\beta \in [1.2,1.5])$$ - **工作窃取(Work Stealing)**:空闲核心从繁忙核心的任务队列获取任务[^1] ```c // 工作窃取算法示例 while (local_queue.empty()) { target = random_select(other_cores); if (steal_task(target, local_queue)) break; } ``` 2. **中断动态分发** - **中断亲和性控制**:根据负载情况动态绑定中断到不同核心 ```python def balance_irq(cpu_loads): busiest = max(cpu_loads, key=lambda x:x.irq_count) lightest = min(cpu_loads, key=lambda x:x.irq_count) if busiest.irq_count - lightest.irq_count > THRESHOLD: migrate_irq(busiest, lightest) ``` 3. **缓存感知调度** - 采用**缓存热度模型**避免跨核迁移导致缓存失效: $$Penalty = \frac{Cache_{miss}}{Cache_{hit}} \times T_{mem\_latency}$$ - 通过**进程/线程绑定**(CPU Affinity)维持空间局部性[^4] --- #### 三、动态调度策略 1. **混合调度模式** | 模式 | 适用场景 | 算法示例 | |---------------|---------------------|-----------------------| | 静态分区 | 确定性时延要求 | 固定核心绑定 | | 动态迁移 | 突发流量处理 | 负载权重轮询(LWRR) | | 弹性扩展 | 能效敏感场景 | 核心休眠+唤醒策略 | 2. **多维度负载评估** ```plaintext 负载权重 = α×CPU利用率 + β×缓存命中率 + γ×内存带宽占用 where α+β+γ=1 (典型值α=0.6, β=0.3, γ=0.1) ``` 通过**指数平滑法**动态调整权重系数[^4]。 --- #### 四、关键优化技术 1. **数据并行加速** ```mermaid graph LR A[输入数据包] --> B{协议解析} B -->|TCP/UDP| C[校验和计算] B -->|VLAN| D[标签剥离] C & D --> E[多核并行处理池] ``` 采用**流水线并行+数据并行**混合模式,提升吞吐量[^1]。 2. **低延迟同步机制** - **无锁环形缓冲区**实现核间通信: $$Head_{prod} = (Head_{prod} + 1) \% Size$$ $$Tail_{cons} = (Tail_{cons} + 1) \% Size$$ - **RCU(Read-Copy-Update)**实现安全数据结构访问 --- #### 五、验证方法 1. **负载压力测试** | 测试类型 | 注入模式 | 验证指标 | |---------------|---------------------|-----------------------| | 稳态流量 | 固定速率 | 吞吐量波动范围 | | 突发流量 | Poisson分布 | 任务迁移延迟 | | 混合负载 | TCP/UDP/VLAN混合 | 核心利用率标准差 | 2. **运行时监测** ```python class CPUMonitor: def __init__(self, num_cores): self.load_history = [[] for _ in range(num_cores)] def record_metrics(self, core_id): self.load_history[core_id].append( (get_cpu_util(core_id), get_cache_miss_rate(core_id), get_mem_bw(core_id)) ) ``` --- #### 六、设计考量 1. **能效平衡**:通过DVFS动态调整频率[^4] $$E_{saved} = \sum_{t=0}^{T} (P_{max} - P_{actual}(t)) \cdot \Delta t$$ 2. **实时性保障**:为关键任务预留专用核资源 3. **扩展性设计**:支持热插拔核心的动态拓扑感知 --- ### 典型架构实现示例 ```c // 负载均衡决策核心逻辑 void load_balancer(void) { struct cpu_load *loads = get_all_cpu_loads(); int busiest = find_busiest_cpu(loads); int lightest = find_lightest_cpu(loads); if (loads[busiest].util - loads[lightest].util > MIGRATION_THRESHOLD) { struct task *t = steal_task(busiest); if (t && check_affinity(t, lightest)) { migrate_task(t, lightest); update_load_stats(); } } } ``` 该实现包含负载监测、任务迁移决策和亲和性检查三个关键阶段[^1]。 ---
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