一个workqueue导致的性能问题

本文代码基于linux 4.19.195
笔者最近遇到了一个workqueue导致性能问题，引发了笔者对workqueue机制的探索和思考。
简单的抽象后，问题是这样的：
一共有两个进程，假设称之为a进程和b进程。a进程在等待b进程完成一些工作，b进程在完成工作后会调用相关接口通知a进程。b进程完成工作的流程的最末尾的位置，有如下两个关键步骤：

1. 首先调用schedule_work_on触发一个work 1，b进程只需要触发即可，无需等待work 1完成；
2. 然后再调用work_on_cpu（本质上也是schedule_work_on）完成触发一个work 2，然后等待work 2完成后再返回。

在之前的代码里，是没有步骤1的，性能是正常的，耗时约5s。
在近期的开发里，把步骤1加入后，发现性能下降了3倍，耗时15s。

触发了该问题后，先抓了正常代码和异常代码的on-cpu火焰图，发现火焰图长的几乎一模一样。看来，并不是代码执行的时候有性能问题。
其次，check了一下work 1的代码，发现work 1的代码是cpu消耗型，但是在循环里有cond_resched()，也就是说，按理不会一直占着cpu不放，即使是和其他进程抢着cpu使用，那也不至于多花10s的时间。
思考了一下，会不会是这样呢：work 1和work 2都在队列里排队，然后work1先执行，但是一直没有返回，然后导致了work 2一直得不到执行，从而造成了性能的下降。
那么，抓了一下top的输出，发现，每次a进程成功返回的时候，基本和work 1退出的时间吻合。
但是，想了想，还是说不通，因为，workqueue有着自己的管理机制，在任务多的时候，是会通过创建多个kworker去执行的。

static int worker_thread(void *__worker)
{
	***
	/* do we need to manage? */
	if (unlikely(!may_start_working(pool)) && manage_workers(worker)) //may_start_working()判断pool中是否有idle状态工作线程。如果没有，那么manage_workers()创建一些工作线程。
		goto recheck;

	/*
	 * ->scheduled list can only be filled while a worker is
	 * preparing to process a work or actually processing it.
	 * Make sure nobody diddled with it while I was sleeping.
	 */
	WARN_ON_ONCE(!list_empty(&worker->scheduled)); 
	/*
	 * Finish PREP stage.  We're guaranteed to have at least one idle
	 * worker or that someone else has already assumed the manager
	 * role.  This is where @worker starts participating in concurrency
	 * management if applicable and concurrency management is restored
	 * after being rebound.  See rebind_workers() for details.
	 */
	worker_clr_flags(worker, WORKER_PREP | WORKER_REBOUND);

	do {
		struct work_struct *work =
			list_first_entry(&pool->worklist,
					 struct work_struct, entry);

		pool->watchdog_ts = jiffies;

		if (likely(!(*work_data_bits(work) & WORK_STRUCT_LINKED))) {
			/* optimization path, not strictly necessary */
			process_one_work(worker, work);
			if (unlikely(!list_empty(&worker->scheduled)))
				process_scheduled_works(worker);
		} else { 
			move_linked_works(work, &worker->scheduled, NULL);
			process_scheduled_works(worker);
		}
	} while (keep_working(pool));

	***
}

may_start_working()会判断pool中是否有idle状态工作线程。如果没有，那么会调用manage_workers()创建一些工作线程，在manage_workers()函数中会把这些kworker线程状态设置成idle。也就是说，workqueue这个系统，除了正在执行的kworker线程，至少会在该work_pool保留一个idle的kworker线程。当然，workqueue模块也不会放任idle的kworker数量不断增长，这个机制可以查看idle_worker_timeout函数，不过，根据too_many_workers()函数的逻辑，感觉一般情况下至少会保留2个idle的kworker

/**
 * manage_workers - manage worker pool
 * @worker: self
 *
 * Assume the manager role and manage the worker pool @worker belongs
 * to.  At any given time, there can be only zero or one manager per
 * pool.  The exclusion is handled automatically by this function.
 *
 * The caller can safely start processing works on false return.  On
 * true return, it's guaranteed that need_to_create_worker() is false
 * and may_start_working() is true.
 *
 * CONTEXT:
 * spin_lock_irq(pool->lock) which may be released and regrabbed
 * multiple times.  Does GFP_KERNEL allocations.
 *
 * Return:
 * %false if the pool doesn't need management and the caller can safely
 * start processing works, %true if management function was performed and
 * the conditions that the caller verified before calling the function may
 * no longer be true.
 */
static bool manage_workers(struct worker *worker)
{
	struct worker_pool *pool = worker->pool;

	if (pool->flags & POOL_MANAGER_ACTIVE)
		return false;

	pool->flags |= POOL_MANAGER_ACTIVE;
	pool->manager = worker;

	maybe_create_worker(pool);

	pool->manager = NULL;
	pool->flags &= ~POOL_MANAGER_ACTIVE;
	wake_up(&wq_manager_wait);
	return true;
}

理论上走不通了，那就继续复现抓线索。发现，在a进程等待的第5秒到第15秒中，一直有一个进程处于D状态，而且，这个进程就是b进程，并且，调用栈就是在等待work 2的完成。
看来，上面分析的没有错，确实就是work 1和work 2都在队列上，然后work 1一直没执行完，从而导致的性能下降。
看来，我对workqueue的机制还是没有理解透彻，继续翻看代码。
我们插入work的时候，调用的是schedule_work_on()函数，这个函数最终会调用到insert_work()函数

/**
 * insert_work - insert a work into a pool
 * @pwq: pwq @work belongs to
 * @work: work to insert
 * @head: insertion point
 * @extra_flags: extra WORK_STRUCT_* flags to set
 *
 * Insert @work which belongs to @pwq after @head.  @extra_flags is or'd to
 * work_struct flags.
 *
 * CONTEXT:
 * spin_lock_irq(pool->lock).
 */
static void insert_work(struct pool_workqueue *pwq, struct work_struct *work,
			struct list_head *head, unsigned int extra_flags)
{
	struct worker_pool *pool = pwq->pool;

	/* we own @work, set data and link */
	set_work_pwq(work, pwq, extra_flags);
	list_add_tail(&work->entry, head);
	get_pwq(pwq);

	/*
	 * Ensure either wq_worker_sleeping() sees the above
	 * list_add_tail() or we see zero nr_running to avoid workers lying
	 * around lazily while there are works to be processed.
	 */
	smp_mb();

	if (__need_more_worker(pool))
		wake_up_worker(pool);
}

注意最后两行代码，从字面上来看，插入这个work到队列里面后，先通过函数__need_more_worker(pool)判断是否需要一个新的kworker来处理他，如果需要，则调用wake_up_worker(pool)函数完成kworker的唤醒操作。
显然，在这个问题中，__need_more_worker(pool)函数返回的值是false。

/*
 * Policy functions.  These define the policies on how the global worker
 * pools are managed.  Unless noted otherwise, these functions assume that
 * they're being called with pool->lock held.
 */

static bool __need_more_worker(struct worker_pool *pool)
{
	return !atomic_read(&pool->nr_running);
}

看来，如果这个worker_pool里有kworker在跑，在insert_work()时就不会唤醒idle的kworker来处理下一个在排队的work。这样的策略，在这个问题的场景下，就会导致性能问题。这个策略，其实，也不是说不合理，毕竟，有些work只是不适合在中断里处理，从而才放到workqueue里面来做，并不是说每个work都会处理很长的时间。从而，这样的策略，能够减少kworker被唤醒的次数，从而可以为系统减压，当然，带来的结果就是潜在的效率的下降。感觉，这个策略是一个折中的策略，毕竟，如果唤醒一个kworker，起来做了那么多准备，最后只是执行几行代码这个work就退出了的话，确实也太浪费cpu资源了。
好吧，到此为止至少问题是分析清除了，那么该如何解决呢？
schedule_work_on函数使用的是system_wq这个workqueue，那我们自己调用create_workqueue()创建一个新的workqueue能不能解决呢？
答案是不行。因为基于workqueue的设计理念（这里就不讲了，请自行百度），create_workqueue()创建一个新的workqueue最后大概率也是会和system_wq用同一个work_pool，这样的话问题依然存在。
看了下代码，发现用WQ_CPU_INTENSIVE这个flag创建一个workqueue是最合适的，这个flag创建的workqueue，其work会在单独一个kworker上执行，而不会和其他work使用同一个kworker线程，详情见process_one_work函数中的cpu_intensive临时变量。
嗯，改代码，验证，性能问题成功fix。

趁周末时间，再次了解了一下workqueue调度的思想：

如果有 work 需要处理，保持一个 running 状态的 worker 处理，不多也不少。
但是这里有一个问题如果 work 是 CPU 密集型的，它虽然也没有进入 suspend 状态，但是会长时间的占用 CPU，让后续的 work 阻塞太长时间。
为了解决这个问题，CMWQ 设计了 WQ_CPU_INTENSIVE，如果一个 wq 声明自己是 CPU_INTENSIVE，则让当前 worker 脱离动态调度，像是进入了 suspend 状态，那么 CMWQ 会创建新的 worker，后续的 work 会得到执行

看来，workqueue确实不愿意使用多个kworker线程处理work，而是依靠一个kworker一个个的把work处理完。