【WALT】update_task_demand() 代码详解

代码版本:Linux4.9 android-msm-crosshatch-4.9-android12

代码展示

static u64 update_task_demand(struct task_struct *p, struct rq *rq,
int event, u64 wallclock)
{
u64 mark_start = p->ravg.mark_start;
u64 delta, window_start = rq->window_start;
int new_window, nr_full_windows;
u32 window_size = sched_ravg_window;
u64 runtime; // 用于判断是否进入新窗口的标志位
new_window = mark_start < window_start;
// ⑴ 不累加任务运行时间的条件判断
if (!account_busy_for_task_demand(rq, p, event)) {
if (new_window)
update_history(rq, p, p->ravg.sum, 1, event);
return 0;
} // ⑵ 仍在旧窗口中
if (!new_window) {
return add_to_task_demand(rq, p, wallclock - mark_start);
} // ⑶ 进入新窗口
delta = window_start - mark_start;
nr_full_windows = div64_u64(delta, window_size);
window_start -= (u64)nr_full_windows * (u64)window_size; runtime = add_to_task_demand(rq, p, window_start - mark_start); update_history(rq, p, p->ravg.sum, 1, event);
if (nr_full_windows) {
u64 scaled_window = scale_exec_time(window_size, rq); update_history(rq, p, scaled_window, nr_full_windows, event);
runtime += nr_full_windows * scaled_window;
} window_start += (u64)nr_full_windows * (u64)window_size; mark_start = window_start;
runtime += add_to_task_demand(rq, p, wallclock - mark_start); // ⑷ 返回值 runtime
return runtime;
}

代码逻辑

用于判断是否进入新窗口的标志位

WALT 算法中,引入了一个新的概念:窗口(sched_ravg_window)

先介绍几个名词:

  • ws:window_start,当前窗口的开始时间
  • ms:mark_start,当前任务的开始时间
  • wc:wallclock,进入 WALT 算法的时间
  • nr_full_windows,如果进入新窗口,则代表旧窗口到当前窗口所经历的完整的窗口个数
  • delta:从任务开始到当前时间/新窗口开始时间所经历的时长

窗口分三种情况进行划分:

  1. 仍在旧窗口中
                    ws   ms  wc
    | | |
    V V V
    |---------------|===============|
    即进入 WALT 算法到时间还在 window_start 到 window_start + sched_ravg_window 之间
    这种情况下,delta = wc - ms,只需要累加进任务时间,不需要更新
  2. 刚离开旧窗口,进入下一个窗口
               ms   ws   wc
    | | |
    V V V
    |---------------|===============|
    即进入 WALT 算法到时间超过了 window_start + sched_ravg_window
    但还没超过 window_start + sched_ravg_window * 2
    这种情况下,delta 分为两块,一块是 ws - ms,一块是 wc - ws
    两块都需要累加进任务时间,但 ws - ms 块需要进行更新,因为它在旧窗口中
  3. 经过了数个窗口后抵达新窗口
               ms   ws_tmp                    ws   wc
    | | | |
    V V V V
    |---------------|----------|...|----------|===============|
    | |
    |<--- nr_full_windows --->|
    即进入 WALT 算法到时间超过了 window_start + sched_ravg_window * 2
    其中经过了 nr_full_windows 个完整窗口
    这种情况下,delta 分为三块,一块是 ws_tmp - ms,一块是 wc - ws,
    一块是 sched_ravg_window * nr_full_windows
    三块都需要累加进任务时间,但只有 wc - ws 块不需要进行更新,因为它在新窗口中

通过 new_window = mark_start < window_start; 来判断是否处在 2、3 种情况之中,如果 new_window == 1,则处在 2、3 种情况之中,否则处于第 1 种情况。

⑴ 不累加任务运行时间的条件判断

static int
account_busy_for_task_demand(struct rq *rq, struct task_struct *p, int event)
{
if (exiting_task(p) || is_idle_task(p))
return 0; if (event == TASK_WAKE || (!SCHED_ACCOUNT_WAIT_TIME &&
(event == PICK_NEXT_TASK || event == TASK_MIGRATE)))
return 0; if (event == TASK_UPDATE) {
if (rq->curr == p)
return 1;
return p->on_rq ? SCHED_ACCOUNT_WAIT_TIME : 0;
} return 1;
}

在函数 account_busy_for_task_demand() 中会判断任务经过的时间是否是 runnable 或 running 时间,返回 1 则是,返回 0 则不是。

  1. 任务经过的时间是 runnable 或 running,即返回 1 的情况

    在当前版本内核中,SCHED_ACCOUNT_WAIT_TIME 默认为 1

    • 任务更新且任务在就绪队列中,无论是不是当前任务
    • 其他情况
  2. 任务经过的时间不是 runnable 或 running,即返回 0 的情况
    • 任务正在退出
    • 任务是 idle 任务
    • 任务刚被唤醒
    • 任务更新切任务不在就绪队列中

如果任务经过的时间不是 runnable 或 running 时间,且正好进入新窗口,就不累加任务时间,直接通过 update_history() 将上一个窗口中已经累加的时间更新至任务结构体中(task_struct)。

点击此处查看 update_history() 代码详解。

⑵ 仍在旧窗口中

根据开头的分析,我们知道这种情况下不需要通过 update_history() 更新时间,只需要通过 add_to_task_demand() 累加任务时间。

static u64 add_to_task_demand(struct rq *rq, struct task_struct *p, u64 delta)
{
// 1. 将 delta 时间进行归一化
delta = scale_exec_time(delta, rq);
// 2. 累加进 p->ravg.sum 中
p->ravg.sum += delta;
if (unlikely(p->ravg.sum > sched_ravg_window))
p->ravg.sum = sched_ravg_window; return delta;
}

将归一化后的任务时间累加进 p->ravg.sum 中,在之后的 update_history() 中会将 p->ravg.sum 放进 p->ravg.sum_history 结构体中。

其中,任务时间的归一化是 WALT 算法中的重要部分。点击此处查看 scale_exec_time() 代码详解。

⑶ 进入新窗口

根据开头的分析,我们知道进入新窗口分为两种情况,无论是哪种情况,都需要累加 ws_tmp - ms 和 wc - ws 两部分。其中,如果刚离开旧窗口进入下一个窗口,则 ws = ws_tmp。

我们先处理 ws_tmp - ms 部分:

  • 先通过 delta = window_start - mark_start; 计算总体经过的时间;
  • 再通过 nr_full_windows = div64_u64(delta, window_size); 计算经过的完整窗口的数量;
  • 最后得到 ws_tmp:window_start -= (u64)nr_full_windows * (u64)window_size;
  • 累加 ws_tmp - ms 部分时间:runtime = add_to_task_demand(rq, p, window_start - mark_start);
  • 更新 ws_tmp - ms 部分时间:update_history(rq, p, p->ravg.sum, 1, event);

然后针对经过多个完整窗口情况进行时间更新。此处不需要通过 add_to_task_demand() 累加任务时间,因为任务在这些完整窗口中的时间都是从窗口开始到窗口结束。

  • 先对窗口时间进行归一化:scaled_window = scale_exec_time(window_size, rq);
  • 更新时间:update_history(rq, p, scaled_window, nr_full_windows, event);

最后处理 wc - ws 部分。

  • 把 ws 时间还原:window_start += (u64)nr_full_windows * (u64)window_size;
  • mark_start = window_start; 此处不是更新任务的开始时间,任务开始时间在 WALT 算法的 done 部分进行更新。如果任务开始时间在此处更新,会影响到 update_cpu_busy_time() 中的计算。
  • 累加 wc - ws 部分时间:runtime += add_to_task_demand(rq, p, wallclock - mark_start);

⑷ 返回值 runtime

最后的返回值 runtime 在该版本内核中并未使用到,它是此次执行 update_task_demand() 时一共累加的任务 runnable 和 running 时间,也就是上一次 WALT 算法开始到这一次 WALT 算法开始过程中,该任务的 runnable 和 running 时间。

点击此处回到 WALT 入口函数 update_task_ravg()

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