Linux内核调度算法 -- CPU时间片如何分配

2023-11-19

内核在微观上,把CPU的运行时间分成许多分,然后安排给各个进程轮流运行,造成宏观上所有的进程仿佛同时在执行。双核CPU,实际上最多只能有两个进程在同时运行,大家在top、vmstat命令里看到的正在运行的进程,并不是真的在占有着CPU哈。

所以,一些设计良好的高性能进程,比如nginx,都是实际上有几颗CPU,就配几个工作进程,道理就在这。比如你的服务器有8颗CPU,那么nginx worker应当只有8个,当你多于8个时,内核可能会放超过多个nginx worker进程到1个runqueue里,会发生什么呢?就是在这颗CPU上,会比较均匀的把时间分配给这几个nginx worker,每个worker进程运行完一个时间片后,内核需要做进程切换,把正在运行的进程上下文保存下来。假设内核分配的时间片是100ms,做进程切换的时间是5ms,那么进程性能下降还是很明显的,跟你配置的worker有关,越多下降得越厉害。

当然,这是跟nginx的设计有关的。nginx是事件驱动的全异步进程,本身设计上就几乎不存在阻塞和中断,nginx的设计者就希望每一个nginx worker可以独占CPU的几乎全部时间片,这点就是nginx worker数量配置的依据所在。


当然,实际的运行进程里,大部分并不是nginx这种希望独占CPU全部时间片的进程,许多进程,比如vi,它在很多时间是在等待用户输入,这时vi在等待IO中断,是不占用时间片的,内核面对多样化的进程,就需要技巧性的分配CPU时间片了。


内核分配时间片是有策略和倾向性的。换句话说,内核是偏心的,它喜欢的是IO消耗型进程,因为这类进程如果不能及时响应,用户就会很不爽,所以它总会下意识的多分配CPU运行时间给这类进程。而CPU消耗进程内核就不太关心了。这有道理吗?太有了,CPU消耗型慢一点用户感知不出来,电信号和生物信号运转速度差距巨大。虽然内核尽量多的分配时间片给IO消耗型进程,但IO消耗进程常常在睡觉,给它的时间片根本用不掉。很合理吧?


那么内核具体是怎么实现这种偏心呢?通过动态调整进程的优先级,以及分配不同长短的CPU时间处来实现。先说内核如何决定时间片的长度。

对每一个进程,有一个整型static_prio表示用户设置的静态优先级,内核里它与nice值是对应的。看看进程描述结构里的static_prio成员。

struct task_struct {
	int prio, static_prio;
    ...
}

nice值是什么?其实就是优先级针对用户进程的另一种表示法,nice的取值范围是-20到+19,-20优先级最高,+19最低。上篇曾经说过,内核优先级共有140,而用户能够设置的NICE优先级如何与这140个优先级对应起来呢?看代码:

#define MAX_USER_RT_PRIO	100
#define MAX_RT_PRIO		MAX_USER_RT_PRIO
#define MAX_PRIO		(MAX_RT_PRIO + 40)

可以看到,MAX_PRIO就是140,也就是内核定义的最大优先级了。

#define USER_PRIO(p)		((p)-MAX_RT_PRIO)
#define MAX_USER_PRIO		(USER_PRIO(MAX_PRIO))

而MAX_USER_PRIO就是40,意指,普通进程指定的优先级别最多40,就像前面我们讲的那样-20到+19。

#define NICE_TO_PRIO(nice)	(MAX_RT_PRIO + (nice) + 20)

nice值是-20表示最高,对应着static_prio是多少呢?NICE_TO_PRIO(0)就是120,NICE_TO_PRIO(-20)就是100。

当该进程刚被其父进程fork出来时,是平分其父进程的剩余时间片的。这个时间片执行完后,就会根据它的初始优先级来重新分配时间片,优先级为+19时最低,只分配最小时间片5ms,优先级为0时是100ms,优先级是-20时是最大时间片800ms。我们看看内核是如何计算时间片长度的,大家先看下task_timeslice时间片计算函数:

#define SCALE_PRIO(x, prio) \
	max(x * (MAX_PRIO - prio) / (MAX_USER_PRIO/2), MIN_TIMESLICE)
 
static unsigned int task_timeslice(task_t *p)
{
	if (p->static_prio < NICE_TO_PRIO(0))
		return SCALE_PRIO(DEF_TIMESLICE*4, p->static_prio);
	else
		return SCALE_PRIO(DEF_TIMESLICE, p->static_prio);
}

这里有一堆宏,我们把宏依次列出看看它们的值:

# define HZ		1000	
#define DEF_TIMESLICE		(100 * HZ / 1000)

所以,DEF_TIMESLICE是100。假设nice值是-20,那么static_prio就是100,那么SCALE_PRIO(100*4, 100)就等于800,意味着最高优先级-20情形下,可以分到时间片是800ms,如果nice值是+19,则只能分到最小时间片5ms,nice值是默认的0则能分到100ms。

貌似时间片只与nice值有关系。实际上,内核会对初始的nice值有一个-5到+5的动态调整。这个动态调整的依据是什么呢?很简单,如果CPU用得多的进程,就把nice值调高点,等价于优先级调低点。CPU用得少的进程,认为它是交互性为主的进程,则会把nice值调低点,也就是优先级调高点。这样的好处很明显,因为1、一个进程的初始优先值的设定未必是准确的,内核根据该进程的实时表现来调整它的执行情况。2、进程的表现不是始终如一的,比如一开始只是监听80端口,此时进程大部分时间在sleep,时间片用得少,于是nice值动态降低来提高优先级。这时有client接入80端口后,进程开始大量使用CPU,这以后nice值会动态增加来降低优先级。


思想明白了,代码实现上,优先级的动态补偿到底依据什么呢?effective_prio返回动态补偿后的优先级,注释非常详细,大家先看下。

/*
 * effective_prio - return the priority that is based on the static
 * priority but is modified by bonuses/penalties.
 *
 * We scale the actual sleep average [0 .... MAX_SLEEP_AVG]
 * into the -5 ... 0 ... +5 bonus/penalty range.
 *
 * We use 25% of the full 0...39 priority range so that:
 *
 * 1) nice +19 interactive tasks do not preempt nice 0 CPU hogs.
 * 2) nice -20 CPU hogs do not get preempted by nice 0 tasks.
 *
 * Both properties are important to certain workloads.
 */
static int effective_prio(task_t *p)
{
	int bonus, prio;
 
	if (rt_task(p))
		return p->prio;
 
	bonus = CURRENT_BONUS(p) - MAX_BONUS / 2;
 
	prio = p->static_prio - bonus;
	if (prio < MAX_RT_PRIO)
		prio = MAX_RT_PRIO;
	if (prio > MAX_PRIO-1)
		prio = MAX_PRIO-1;
	return prio;
}

可以看到bonus会对初始优先级做补偿。怎么计算出这个BONUS的呢?

#define CURRENT_BONUS(p) \
	(NS_TO_JIFFIES((p)->sleep_avg) * MAX_BONUS / \
		MAX_SLEEP_AVG)

可以看到,进程描述符里还有个sleep_avg,动态补偿完全是根据它的值来运作的。sleep_avg就是关键了,它表示进程睡眠和运行的时间,当进程由休眠转到运行时,sleep_avg会加上这次休眠用的时间。在运行时,每运行一个时钟节拍sleep_avg就递减直到0为止。所以,sleep_avg越大,那么就会给到越大的动态优先级补偿,达到MAX_SLEEP_AVG时会有nice值-5的补偿。

内核就是这么偏爱交互型进程,从上面的优先级和时间片分配上都能看出来。实际上,内核还有方法对交互型进程搞优待。上篇说过,runqueue里的active和expired队列,一般的进程时间片用完后进expired队列,而对IO消耗的交互型进程来说,则会直接进入active队列中,保证高灵敏的响应,可见什么叫万千宠爱于一身了。

本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

Linux内核调度算法 -- CPU时间片如何分配 的相关文章

随机推荐