内核抢占1

实时Linux之PREEMPT_RT篇 实时Linux—PREEMPT_RT篇 实时Linux主要有两类方案: 单内核方案:对主线传统的Linux内核打入PREEMPT_RT补丁,使内核成为硬实时操作系统 双内核方案:主线传统Linux内核+实时内核的双内核方案,常见的主流方式有:RT-Linux,RTAI、Xenomai。 本文重点讲解单内核PREEMPT_RT补丁方案。 概念基础 实时性 ​ 实时分为硬实时和软实时,两者主要的区别主要就是就绪运行时间确定性。然后,主线Linux是软实时系统,加入实时补丁后将其改造为硬实时系统。 可抢占性 阅读详情
一、什么叫抢占
所谓抢占,说白了就是进程切换。
linux的用户空间,进程A在执行中,来(硬?)中断打断A,从中断处理程序返回时,如果有更高优先级进程B在排队的话,那么执行进程B。 用户空间下进程总是可抢占的


在linux的内核空间就不一定了,linux 2.4是不可抢占的,实时性就会降低,如下面这个样子:


二、抢占的API

preempt_enable()  开启抢占
preempt_disable() 禁止抢占

内核中每个进程数据结构里有一个计数器preempt_count
抢占的开启与禁止,操作当前进程的preempt_count
内核在进行进程调度的时候,只要prempt_count为0,内核就可以进行抢占。
    struct thread_info {
        struct task_struct *task; /* main task structure */
        ............//省略
        int     cpu;              /* cpu we're on */
         int     preempt_count;    /* 0 => preemptable,  <0 => BUG */
    };

    #define  preempt_enable() \
    do { \
        preempt_enable_no_resched(); \
        barrier(); \
        preempt_check_resched(); \
    } while (0)

    #define  preempt_disable() \
    do { \
        inc_preempt_count(); \
        barrier(); \
    } while (0)

    #define  preempt_enable_no_resched() \
    do { \
        barrier(); \
        dec_preempt_count(); \
    } while (0)

    #define inc_preempt_count() add_preempt_count(1)
    #define dec_preempt_count() sub_preempt_count(1)
    #define add_preempt_count(val) do { preempt_count() += (val); } while (0)
    #define sub_preempt_count(val) do { preempt_count() -= (val); } while (0)
    #define preempt_count() (current_thread_info()->preempt_count)

三、发生抢占的时机
linux进程调度的核心函数是  schedule() ,进程调度就是在这里做的。
schedule的调用分为主动调用和被动调用。
主动调用是指内核显示的直接去调用shedule(),如当前进程调用了可休眠函数,里面会调用schedule
被动调用是指在系统调用、中断处理或异常处理结束之后,由相应的回调函数调用schedule
判断完当前进程是否可抢占,才会接着去调用schedule()

只看了看中断返回时schedule被动调用的情况
至于主动调用的地方就太多了,什么进程结束,pause等等,没耐心看了。。。

3.1 从中断返回时

首先是从中断处理程序 do_IRQ() 返回后,会调用 ret_from_except()  (看 《PowerPC中断相关知识》 )
ret_from_except()里要先check一下,判定前面被中断的执行体是运行在用户空间还是内核空间,
在决定返回到用户空间或内核空间

用户空间的话:(现在知道为什么用户空间程序总是可抢占了吧) 
ret_from_except 
   --> user_exc_return 
        --> do_work 
          --> 调用 do_signal 和 schedule

内核空间的话:(编译内核时要打开可抢占选项才行)
ret_form_except 
    --> resume_kernel 
        --> preempt_schedule_irq 
          --> schedule

.globl ret_from_except
ret_from_except:
LOAD_MSR_KERNEL(r10,MSR_KERNEL)  //将MSR_KERNEL常量设置到MSR,以禁止外部中断
SYNC                             //Some chip revs have problems here...
MTMSRD(r10)                      //disable interrupts

lwz r3,_MSR(r1)                  //读栈中的MSR[PR],Returning to user mode?
andi. r0,r3,MSR_PR
beq resume_kernel

user_exc_return:                   //r10 contains MSR_KERNEL here
rlwinm r9,r1,0,0,(31-THREAD_SHIFT) //Check current_thread_info()->flags
lwz r9,TI_FLAGS(r9)
andi. r0,r9,(_TIF_SIGPENDING|_TIF_RESTORE_SIGMASK|_TIF_NEED_RESCHED)
bne do_work
restore_user:

#ifdef CONFIG_PREEMPT
b restore

resume_kernel:
rlwinm r9,r1,0,0,(31-THREAD_SHIFT) /* check current_thread_info->preempt_count */
lwz r0,TI_PREEMPT(r9)
cmpwi 0,r0,0                       /* if non-zero, just restore regs and return */
bne restore
lwz r0,TI_FLAGS(r9)
andi. r0,r0,_TIF_NEED_RESCHED
beq+ restore
andi. r0,r3,MSR_EE                /* interrupts off? */
beq restore                       /* don't schedule if so */
1: bl preempt_schedule_irq
rlwinm r9,r1,0,0,(31-THREAD_SHIFT)
lwz r3,TI_FLAGS(r9)
andi. r0,r3,_TIF_NEED_RESCHED
bne- 1b
#else
resume_kernel:
#endif /* CONFIG_PREEMPT */
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
do_work:            /* r10 contains MSR_KERNEL here */
    andi.   r0,r9,_TIF_NEED_RESCHED
    beq do_user_signal

do_resched:         /* r10 contains MSR_KERNEL here */
    ori r10,r10,MSR_EE
    SYNC
    MTMSRD(r10)     /* hard-enable interrupts */
    bl  schedule
recheck:
    LOAD_MSR_KERNEL(r10,MSR_KERNEL)
    SYNC
    MTMSRD(r10)     /* disable interrupts */
    rlwinm  r9,r1,0,0,(31-THREAD_SHIFT)
    lwz r9,TI_FLAGS(r9)
    andi.   r0,r9,_TIF_NEED_RESCHED
    bne-    do_reschedandi.   r0,r9,_TIF_SIGPENDING
    beq restore_user
do_user_signal:         /* r10 contains MSR_KERNEL here */


asmlinkage void __sched preempt_schedule_irq(void){
    struct thread_info *ti = current_thread_info();
    BUG_ON(ti->preempt_count || !irqs_disabled());
    do {
        add_preempt_count(PREEMPT_ACTIVE);
        local_irq_enable();
        schedule();
        local_irq_disable();
        sub_preempt_count(PREEMPT_ACTIVE);
        barrier();
    } while (unlikely(test_thread_flag(TIF_NEED_RESCHED)));
}

asmlinkage void __sched preempt_schedule(void){
    struct thread_info *ti = current_thread_info();
    //preempt_cout非0的话,就不调用schedule
    if (likely(ti->preempt_count || irqs_disabled()))
        return;

    do {
        add_preempt_count(PREEMPT_ACTIVE);
        schedule();
        sub_preempt_count(PREEMPT_ACTIVE);
        barrier();
    } while (unlikely(test_thread_flag(TIF_NEED_RESCHED)));
}
#########################################################################################;
 内核中的执行路径主要有:
 1  用户进程的内核态,此时有进程context,主要是代表进程在执行系统调用等。
    还包括,内核中自己的进程,如 ksoftirqd 等等
 2  中断或者异常或者自陷等,从概念上说,此时没有进程context,不能进行context switch。
 3  bottom_half,从概念上说,此时也没有进程context。
 4  同时,相同的执行路径还可能在其他的CPU上运行。

Linux2.6中网络代码中的preempt_enable/disable移到softirqd调用的地方原因是这样的.
一、部分softirq是isr处理之后调用的,
    对于这部分代码,由于是在底半处理中运行,必须是是在运行进程系统调用之前返回的.
    所以实际上preempt_disable(); preempt_enable();代码对于他们来说是没有意义的.
二、部分softirq是在ksoftirqd的内核线程运行的,
    因为这个相当于运行在进程的内核空间,由于软中断都是对中断上半部的继续,
    所以这些工作都需要尽快的完成.所以在softirqd运行的时候,禁止了preempt,
    这样就可以保证softirq运行完之后才会调度下一个进程,因为softirq里面的所有函数都不会睡眠.

RT Preempt linux学习笔记 实时操作系统要求在一个触发信号到来之后能够在一个确定的时间点之前进行响应处理。它与普通的非实时操作系统区别在于:普通操作系统的响应延时受系统负载影响较大,轻负载时可能会满足响应的要求,但是在负载变大的时候响应会变慢,并且这个响应时间是不确定的。因此一个足够快的系统不代表是一个实时操作系统,实时系统必须要求在负载变化的情况下依然能够满足确定的响应时间,如果无法在确定的时候下完成响应,那么会导致系统错误。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Linux-2.6内核新特性

做一件事情,首先要知道自己在干什么,而不是盲目得升级内核,现在升级内核有点泛滥,首先让我们先了解一下2.6内核的新特性 一、01.模块子系统(Module Subsystem)、统一设备模型(Unified Device Model)和 PnP 支持模块子系统发生了重大变化。 02.稳定性有所提高 为了彻底避免内核加载或者导出正在被使用的内核模块,或者至少为了减少加载或者卸载模块的同时

阿亮那块地儿 823

计算机控制技术及应用

《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术,以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索,主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式,计算机控制系统的数学描述与基本分析方法,以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。

linux内核2.6剪裁举例,Linux2.6内核的嵌入式系统裁减

摘 要:在分析Linux2.6内核新特性的基础上,在S3C2410开发板上移植了2.6内核和新的文件系统,并成功地对H.264编解码多媒体系统提供了支持。关键词:Linux 内核 嵌入式系统 S3C2410随着多媒体技术与通讯技术相结合的信息技术的快速发展和互联网的广泛应用,PC 时代也过渡到了后PC时代。在数字信息技术和网络技术高速发展的后PC时代,嵌入式技术越来越与人们的生活紧密结合。操作系统...

weixin_29938009的博客 323

OV9734 DATASHEET,完整规格书

OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等

linux 内核级进程,从2.x到4.x,Linux内核这十年经历了哪些重要变革

Linux内核现在已经进入4.x时代了,但是据说从版本2.6升到3.0,以及3.19升到4.0这之间都没什么太大的变革。事实如此吗?内核版本间的区别有多大?说实话,这个问题挺大的。Linux内核的2.6 时代跨度非常大,从2.6.1 (2003年12月发布) 到 2.6.39(2011年5月发布),跨越了39 个大版本。3.0(原计划的2.6.40,2011年7月发布) 到 3.19(2015年2...

weixin_27531501的博客 555

Linux抢占是如何发生的(3)?

参考博客: ARM V8指令集 https://news.eda365.com/tech/cxsheji/12008119151469.htmlhttps://news.eda365.com/tech/cxsheji/12008119151469.html ARM V8异常 Linux ARMv8 异常向量表-BugMan-ChinaUnix博客本章接着《http://blog.chinaunix.net/uid-69947851-id-5830546.html[注]本文主要紧接上一篇文章,主要想说

liaojunwu的博客 569

深入linux内核架构 ext2,深入linux内核架构

从2.x到4.x,Linux内核这十年经历了哪些重要变革?Linux内核现在已经进入4.x时代了,但是据说从版本2.6升到3.0,以及3.19升到4.0这之间都没什么太大的变革。事实如此吗?内核版本间的区别有多大? 说实话,这个问题挺大的。Linux内核的2.6 时代跨度非常大,从2.6.1 (2003年12月发布) 到 2.6.39(2011年5月发布),跨越了39 个大版本。3.0(原计划的2...

weixin_35977449的博客 146

十天学Linux内核之第六天---调度和内核同步

原文:十天学Linux内核之第六天---调度和内核同步  心情大好,昨晚我们实验室老大和我们聊了好久,作为已经在实验室待了快两年的大三工科男来说,老师让我们不要成为那种技术狗,代码工,说多了都是泪啊,,不过我们的激情依旧不变,老师帮我们组好了队伍,着手参加明年的全国大赛,说起来我们学校历史上也就又一次拿国一的,去了一次人民大会堂领奖,可以说老大是对我们寄予厚望,以后我会专攻仪器仪表类的题目,激情不...

weixin_34293902的博客 83
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zhyjunFov
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