docs/zh_CN: Add sched-capacity Chinese translation

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@ -20,6 +20,7 @@ Linux调度器
completion completion
sched-arch sched-arch
sched-bwc sched-bwc
sched-capacity
TODOList: TODOList:
@ -28,7 +29,6 @@ TODOList:
sched-deadline sched-deadline
sched-design-CFS sched-design-CFS
sched-domains sched-domains
sched-capacity
sched-energy sched-energy
sched-nice-design sched-nice-design
sched-rt-group sched-rt-group

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@ -0,0 +1,390 @@
.. SPDX-License-Identifier: GPL-2.0
.. include:: ../disclaimer-zh_CN.rst
:Original: Documentation/scheduler/sched-capacity.rst
:翻译:
唐艺舟 Tang Yizhou <tangyeechou@gmail.com>
:校译:
时奎亮 Alex Shi <alexs@kernel.org>
=============
算力感知调度
=============
1. CPU算力
==========
1.1 简介
--------
一般来说同构的SMP平台由完全相同的CPU构成。异构的平台则由性能特征不同的CPU构成在这样的
平台中CPU不能被认为是相同的。
我们引入CPU算力capacity的概念来测量每个CPU能达到的性能它的值相对系统中性能最强的CPU
做过归一化处理。异构系统也被称为非对称CPU算力系统因为它们由不同算力的CPU组成。
最大可达性能换言之最大CPU算力的差异有两个主要来源:
- 不是所有CPU的微架构都相同。
- 在动态电压频率升降Dynamic Voltage and Frequency ScalingDVFS框架中不是所有的CPU都
能达到一样高的操作性能值Operating Performance PointsOPP。译注也就是“频率-电压”对)。
Arm大小核big.LITTLE系统是同时具有两种差异的一个例子。相较小核大核面向性能拥有更多的
流水线层级,更大的缓存,更智能的分支预测器等),通常可以达到更高的操作性能值。
CPU性能通常由每秒百万指令Millions of Instructions Per SecondMIPS表示也可表示为
per Hz能执行的指令数故::
capacity(cpu) = work_per_hz(cpu) * max_freq(cpu)
1.2 调度器术语
--------------
调度器使用了两种不同的算力值。CPU的 ``capacity_orig`` 是它的最大可达算力,即最大可达性能等级。
CPU的 ``capacity````capacity_orig`` 扣除了一些性能损失(比如处理中断的耗时)的值。
注意CPU的 ``capacity`` 仅仅被设计用于CFS调度类``capacity_orig`` 是不感知调度类的。为
简洁起见,本文档的剩余部分将不加区分的使用术语 ``capacity````capacity_orig``
1.3 平台示例
------------
1.3.1 操作性能值相同
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
考虑一个假想的双核非对称CPU算力系统其中
- work_per_hz(CPU0) = W
- work_per_hz(CPU1) = W/2
- 所有CPU以相同的固定频率运行
根据上文对算力的定义:
- capacity(CPU0) = C
- capacity(CPU1) = C/2
若这是Arm大小核系统那么CPU0是大核而CPU1是小核。
考虑一种周期性产生固定工作量的工作负载,你将会得到类似下图的执行轨迹::
CPU0 work ^
| ____ ____ ____
| | | | | | |
+----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+-> time
CPU1 work ^
| _________ _________ ____
| | | | | |
+----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+-> time
CPU0在系统中具有最高算力C它使用T个单位时间完成固定工作量W。另一方面CPU1只有CPU0一半
算力因此在T个单位时间内仅完成工作量W/2。
1.3.2 最大操作性能值不同
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
具有不同算力值的CPU通常来说最大操作性能值也不同。考虑上一小节提到的CPU也就是说
work_per_hz()相同):
- max_freq(CPU0) = F
- max_freq(CPU1) = 2/3 * F
这将推出:
- capacity(CPU0) = C
- capacity(CPU1) = C/3
执行1.3.1节描述的工作负载每个CPU按最大频率运行结果为::
CPU0 work ^
| ____ ____ ____
| | | | | | |
+----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+-> time
workload on CPU1
CPU1 work ^
| ______________ ______________ ____
| | | | | |
+----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+-> time
1.4 关于计算方式的注意事项
--------------------------
需要注意的是使用单一值来表示CPU性能的差异是有些争议的。两个不同的微架构的相对性能差异应该
描述为X%整数运算差异Y%浮点数运算差异Z%分支跳转差异,等等。尽管如此,使用简单计算方式
的结果目前还是令人满意的。
2. 任务使用率
=============
2.1 简介
--------
算力感知调度要求描述任务需求描述方式要和CPU算力相关。每个调度类可以用不同的方式描述它。
任务使用率是CFS独有的描述方式不过在这里介绍它有助于引入更多一般性的概念。
任务使用率是一种用百分比来描述任务吞吐率需求的方式。一个简单的近似是任务的占空比,也就是说::
task_util(p) = duty_cycle(p)
在频率固定的SMP系统中100%的利用率意味着任务是忙等待循环。反之10%的利用率暗示这是一个
小周期任务,它在睡眠上花费的时间比执行更多。
2.2 频率不变性
--------------
一个需要考虑的议题是工作负载的占空比受CPU正在运行的操作性能值直接影响。考虑以给定的频率F
执行周期性工作负载::
CPU work ^
| ____ ____ ____
| | | | | | |
+----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+-> time
可以算出 duty_cycle(p) == 25%。
现在考虑以给定频率F/2执行 *同一个* 工作负载::
CPU work ^
| _________ _________ ____
| | | | | |
+----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+-> time
可以算出 duty_cycle(p) == 50%,尽管两次执行中,任务的行为完全一致(也就是说,执行的工作量
相同)。
任务利用率信号可按下面公式处理成频率不变的(译注:这里的术语用到了信号与系统的概念)::
task_util_freq_inv(p) = duty_cycle(p) * (curr_frequency(cpu) / max_frequency(cpu))
对上面两个例子运用该公式可以算出频率不变的任务利用率均为25%。
2.3 CPU不变性
-------------
CPU算力与任务利用率具有类型的效应在算力不同的CPU上执行完全相同的工作负载将算出不同的
占空比。
考虑1.3.2节提到的系统,也就是说::
- capacity(CPU0) = C
- capacity(CPU1) = C/3
每个CPU按最大频率执行指定周期性工作负载结果为::
CPU0 work ^
| ____ ____ ____
| | | | | | |
+----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+-> time
CPU1 work ^
| ______________ ______________ ____
| | | | | |
+----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+-> time
也就是说,
- duty_cycle(p) == 25%如果任务p在CPU0上按最大频率运行。
- duty_cycle(p) == 75%如果任务p在CPU1上按最大频率运行。
任务利用率信号可按下面公式处理成CPU算力不变的::
task_util_cpu_inv(p) = duty_cycle(p) * (capacity(cpu) / max_capacity)
其中 ``max_capacity`` 是系统中最高的CPU算力。对上面的例子运用该公式可以算出CPU算力不变
的任务利用率均为25%。
2.4 任务利用率不变量
--------------------
频率和CPU算力不变性都需要被应用到任务利用率的计算中以便求出真正的不变信号。
任务利用率的伪计算公式是同时具备CPU和频率不变性的也就是说对于指定任务p::
curr_frequency(cpu) capacity(cpu)
task_util_inv(p) = duty_cycle(p) * ------------------- * -------------
max_frequency(cpu) max_capacity
也就是说任务利用率不变量假定任务在系统中最高算力CPU上以最高频率运行以此描述任务的行为。
在接下来的章节中提到的任何任务利用率,均是不变量的形式。
2.5 利用率估算
--------------
由于预测未来的水晶球不存在,当任务第一次变成可运行时,任务的行为和任务利用率均不能被准确预测。
CFS调度类基于实体负载跟踪机制Per-Entity Load Tracking, PELT维护了少量CPU和任务信号
其中之一可以算出平均利用率(与瞬时相反)。
这意味着,尽管运用“真实的”任务利用率(凭借水晶球)写出算力感知调度的准则,但是它的实现将只能
用任务利用率的估算值。
3. 算力感知调度的需求
=====================
3.1 CPU算力
-----------
当前Linux无法凭自身算出CPU算力因此必须要有把这个信息传递给Linux的方式。每个架构必须为此
定义arch_scale_cpu_capacity()函数。
arm和arm64架构直接把这个信息映射到arch_topology驱动的CPU scaling数据中译注参考
arch_topology.h的percpu变量cpu_scale它是从capacity-dmips-mhz CPU binding中衍生计算
出来的。参见Documentation/devicetree/bindings/arm/cpu-capacity.txt。
3.2 频率不变性
--------------
如2.2节所述,算力感知调度需要频率不变的任务利用率。每个架构必须为此定义
arch_scale_freq_capacity(cpu)函数。
实现该函数要求计算出每个CPU当前以什么频率在运行。实现它的一种方式是利用硬件计数器x86的
APERF/MPERFarm64的AMU它能按CPU当前频率动态可扩展地升降递增计数器的速率。另一种方式是
在cpufreq频率变化时直接使用钩子函数内核此时感知到将要被切换的频率也被arm/arm64实现了
4. 调度器拓扑结构
=================
在构建调度域时调度器将会发现系统是否表现为非对称CPU算力。如果是那么
- sched_asym_cpucapacity静态键static key将使能。
- SD_ASYM_CPUCAPACITY_FULL标志位将在尽量最低调度域层级中被设置同时要满足条件调度域恰好
完整包含某个CPU算力值的全部CPU。
- SD_ASYM_CPUCAPACITY标志将在所有包含非对称CPU的调度域中被设置。
sched_asym_cpucapacity静态键的设计意图是保护为非对称CPU算力系统所准备的代码。不过要注意的
这个键是系统范围可见的。想象下面使用了cpuset的步骤::
capacity C/2 C
________ ________
/ \ / \
CPUs 0 1 2 3 4 5 6 7
\__/ \______________/
cpusets cs0 cs1
可以通过下面的方式创建:
.. code-block:: sh
mkdir /sys/fs/cgroup/cpuset/cs0
echo 0-1 > /sys/fs/cgroup/cpuset/cs0/cpuset.cpus
echo 0 > /sys/fs/cgroup/cpuset/cs0/cpuset.mems
mkdir /sys/fs/cgroup/cpuset/cs1
echo 2-7 > /sys/fs/cgroup/cpuset/cs1/cpuset.cpus
echo 0 > /sys/fs/cgroup/cpuset/cs1/cpuset.mems
echo 0 > /sys/fs/cgroup/cpuset/cpuset.sched_load_balance
由于“这是”非对称CPU算力系统sched_asym_cpucapacity静态键将使能。然而CPU 0--1对应的
调度域层级算力值仅有一个该层级中SD_ASYM_CPUCAPACITY未被设置它描述的是一个SMP区域
应该被以此处理。
因此“典型的”保护非对称CPU算力代码路径的代码模式是
- 检查sched_asym_cpucapacity静态键
- 如果它被使能接着检查调度域层级中SD_ASYM_CPUCAPACITY标志位是否出现
5. 算力感知调度的实现
=====================
5.1 CFS
-------
5.1.1 算力适应性fitness
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
CFS最主要的算力调度准则是::
task_util(p) < capacity(task_cpu(p))
它通常被称为算力适应性准则。也就是说CFS必须保证任务“适合”在某个CPU上运行。如果准则被违反
任务将要更长地消耗该CPU任务是CPU受限的CPU-bound
此外uclamp允许用户空间指定任务的最小和最大利用率要么以sched_setattr()的方式,要么以
cgroup接口的方式参阅Documentation/admin-guide/cgroup-v2.rst。如其名字所暗示uclamp
可以被用在前一条准则中限制task_util()。
5.1.2 被唤醒任务的CPU选择
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
CFS任务唤醒的CPU选择遵循上面描述的算力适应性准则。在此之上uclamp被用来限制任务利用率
这令用户空间对CFS任务的CPU选择有更多的控制。也就是说CFS被唤醒任务的CPU选择搜索满足以下
条件的CPU::
clamp(task_util(p), task_uclamp_min(p), task_uclamp_max(p)) < capacity(cpu)
通过使用uclamp举例来说用户空间可以允许忙等待循环100%使用率在任意CPU上运行只要给
它设置低的uclamp.max值。相反uclamp能强制一个小的周期性任务比如10%利用率)在最高性能
的CPU上运行只要给它设置高的uclamp.min值。
.. note::
CFS的被唤醒的任务的CPU选择可被能耗感知调度Energy Aware SchedulingEAS覆盖
Documentation/scheduler/sched-energy.rst中描述。
5.1.3 负载均衡
~~~~~~~~~~~~~~
被唤醒任务的CPU选择的一个病理性的例子是任务几乎不睡眠那么也几乎不发生唤醒。考虑::
w == wakeup event
capacity(CPU0) = C
capacity(CPU1) = C / 3
workload on CPU0
CPU work ^
| _________ _________ ____
| | | | | |
+----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+-> time
w w w
workload on CPU1
CPU work ^
| ____________________________________________
| |
+----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+->
w
该工作负载应该在CPU0上运行不过如果任务满足以下条件之一
- 一开始发生不合适的调度(不准确的初始利用率估计)
- 一开始调度正确,但突然需要更多的处理器功率
则任务可能变为CPU受限的也就是说 ``task_util(p) > capacity(task_cpu(p))`` CPU算力
调度准则被违反将不会有任何唤醒事件来修复这个错误的CPU选择。
这种场景下的任务被称为“不合适的”misfit任务处理这个场景的机制同样也以此命名。Misfit
任务迁移借助CFS负载均衡器更明确的说是主动负载均衡的部分用来迁移正在运行的任务
当发生负载均衡时如果一个misfit任务可以被迁移到一个相较当前运行的CPU具有更高算力的CPU上
那么misfit任务的主动负载均衡将被触发。
5.2 实时调度
------------
5.2.1 被唤醒任务的CPU选择
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
实时任务唤醒时的CPU选择搜索满足以下条件的CPU::
task_uclamp_min(p) <= capacity(task_cpu(cpu))
同时仍然允许接着使用常规的优先级限制。如果没有CPU能满足这个算力准则那么将使用基于严格
优先级的调度CPU算力将被忽略。
5.3 最后期限调度
----------------
5.3.1 被唤醒任务的CPU选择
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
最后期限任务唤醒时的CPU选择搜索满足以下条件的CPU::
task_bandwidth(p) < capacity(task_cpu(p))
同时仍然允许接着使用常规的带宽和截止期限限制。如果没有CPU能满足这个算力准则那么任务依然
在当前CPU队列中。