linux kernel schedule 总结

一 概述

说到linux 的内核调度算法,首先想到的是2.4内核的时间片轮转加简单的优先级策略,相对比较简单。在2.4的内核中分为实时进程和普通进程,实时进程采用SCHED_FIFO 和 SCHED_RR,FIFO是先进先出,而RR(Round Robin)采用轮转策略。如果是普通进程SCHED_NORMAL,在父进程创建子进程是coutner值减半,防止fork子进程获得多执行权限。对于睡眠进程,如果counter值没用完,则会获得更高优先级,这样保证交互进程得到快速响应。
从2.6开始引入了O(1)的红黑树算法,还是这三种算法SCHED_FIFO、SCHED_RR和SCHED_NORMAL。相对2.4主要是进行在进程优先级计算和pick next上进行了优化。后面CFS公平调度算法的引入,奠定了后面kernel调度的主基调。CFS从RSDL/SD中吸取了完全公平的思想,不再跟踪进程的睡眠时间,也不再企图区分交互式进程,它将所有的进程都统一对待。2.6.23中,CFS实现了两个调度算法,CFS算法模块和实时调度模块。对应实时进程,将使用实时调度模块。对应普通进程则使用CFS算法。
CFS 支持三种调度测率,分别是:
SCHED_NORMAL (traditionally called SCHED_OTHER): 普通task
SCHED_BATCH: Does not preempt nearly as often as regular tasks would, thereby allowing tasks to run longer and make better use of caches but at the cost of interactivity. This is well suited for batch jobs.
SCHED_IDLE: This is even weaker than nice 19, but its not a true idle timer scheduler in order to avoid to get into priority inversion problems which would deadlock the machine.
SCHED_FIFO/_RR are implemented in sched/rt.c and are as specified by POSIX.
由于linux开始都是运行在桌面或者服务器的SMP架构,对于功耗和负载的关系没有考虑太多,比如他会将4个task平均分配到4个核上。但是对于移动端的设备,这种情况显得明显不足。对于Mobile设备,如果有4个task在不影响交互的情况下,最好是都运行在一个核上,其他三个CPU core可以关掉,这样不影响交互,电量的消耗最少,提高了设备的待机时间。
因此移动设备为了进行功耗和性能任务调度需要进行特殊设计。

二 移动设备调度算法

刚开始手机还没有大小核结构,从双核到4核都是同构CPU,调度算法主要以拔插CPU核(CPU hotpulug)和CPU的频率调节(DVFS)为主。通过拔插CPU核和调节频率适应不同人物负载。
后面发展到ARM CPU大小核的引入,对于任务繁重的情况启动大核,实现大马拉大车,轻负载用小核,小马拉小车。
对于大小核簇的调度有两种方法一种是高通的HMP调度,一种是linaro的EAS(Energy Aware Scheduling)
1) HMP(Heterogeneous mobile processing)
他的原理主要是将大小核分为大核调度域和小核调度域。不需要考虑两个域之间的负载均衡问题。主要检测当前CPU的负载,如果判断任务重那么就迁移到大核簇,反之迁移到小核簇。负载计算方法如下:
max_possible_capacity = 1024 * (fmax * / min_max_freq) *
(efficiency / min_possible_efficiency)
In the example HMP system quoted in Sec 2.3, "least" performing CPU is A53 and
thus min_max_freq = 1GHz and min_possible_efficiency = 1024.
Capacity of A57 = 1024 * (2GHz / 1GHz) * (2048 / 1024) = 4096
Capacity of A53 = 1024 * (1GHz / 1GHz) * (1024 / 1024) = 1024
Capacity of A57 when constrained to run at maximum frequency of 500MHz can be
calculated as:
Capacity of A57 = 1024 * (500MHz / 1GHz) * (2048 / 1024) = 1024
2) EAS(Energy Aware Scheduling)
EAS=DVFS+cpuidle+CFS,EAS将进程/程序/应用分为四个cgroup,即 top-app, system-background, foreground, and background,将要处理的任务放入其中一个类别中,然后为该类别提供CPU power,并将工作委派给不同的CPU核心。top-app是完成的最高优先级,其次是forground,background和system-background gorup. backgound group与system-background group具有相同的优先级,但system-background group通常也可以访问更多的核心.,EAS将选择处于最浅空闲状态的核心,从而最大限度地减少唤醒设备所需的能量.如果不需要,它不会唤醒big cluster。
对于CPU负载的跟踪,EAS有两种算法:
一种 PELT(Per-Entity Load Tracking)
一种是 WALT(Window-Assisted Load Tracking)
HMP相对于EAP,HMP的优点是性能表现比较明显,而EAS/PELT在功耗上更胜一筹。而EAS/WALT则是在性能和功耗上的最优选择。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,684评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 87,143评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,214评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,788评论 1 277
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,796评论 5 368
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,665评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,027评论 3 399
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,679评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 41,346评论 1 299
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,664评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,766评论 1 331
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,412评论 4 321
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,015评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,974评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,203评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,073评论 2 350
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,501评论 2 343