Linux CFS(完全公平调度器)原理与实现细节全解析(2)

接前一篇文章:Linux CFS(完全公平调度器)原理与实现细节全解析(1)

二、核心概念与关键抽象

2.2 调度实体(sched_entity)

CFS的调度基本单位不是传统的task_struct,而是更通用的抽象 —— 调度实体struct sched_entity。

设计原因很简单:

  • 有时调度对象是单个进程/线程;
  • 有时调度对象是任务组(task group)

    或 cgroup

  • 希望在“调度层”统一地处理这些对象,而不关心其内部构成。

因此:

  • 普通进程:task_struct中内嵌一个struct sched_entity;
  • 任务组:task_group中也内嵌一个struct sched_entity;
  • CFS的核心调度逻辑只围绕sched_entity展开。

其关键字段如下(节选):

// include/linux/sched.h
struct sched_entity {
        /* For load-balancing: */
        struct load_weight        load;
        struct rb_node            run_node;
        struct list_head          group_node;
        unsigned int              on_rq;

        u64                       exec_start;
        u64                       sum_exec_runtime;
        u64                       vruntime;
        u64                       prev_sum_exec_runtime;

        u64                       nr_migrations;

#ifdef CONFIG_FAIR_GROUP_SCHED
        struct sched_entity      *parent;
        /* rq on which this entity is (to be) queued: */
        struct cfs_rq            *cfs_rq;
        /* rq "owned" by this entity/group: */
        struct cfs_rq            *my_q;
#endif
};

其中:

  • load

任务权重及其倒数等信息,由nice值通过sched_prio_to_weight映射而来。

  • vruntime

虚拟运行时间,是CFS调度排序的核心字段。

  • run_node

作为红黑树节点,使得该实体可插入CFS运行队列的rb-tree中。

  • cfs_rq

/my_q/parent:在启用组调度时构建层次化调度树:

  •         cfs_rq

该实体所属运行队列。

  •         my_q

如果该实体本身代表一个任务组,则它拥有自己的子运行队列my_q。

  •         parent

父级调度实体,实现自上而下的嵌套调度。

这种设计将“调度逻辑”与“被调度对象”解耦,使CFS可以自然支持从单进程到多级cgroup的复杂层次结构。

更多内容请看下回。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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