// 寻找sched domain中最忙的group
// 函数参数：
// sd：待查找的sched domain
// this_cpu：当前正在对其执行负载均衡的cpu
// imbalance：为达到平衡需要移动的权重
// idle：this_cpu当前的状态
// sd_idle: sd空闲状态
// cpus：可作为源cpu的集合
// balance：指示this_cpu是否适合负载均衡
// 返回值：
// 如果存在不均衡，返回最忙的group
// 否则，如果用户建议power-savings balance，返回最不忙的group，
// 通过将其中cpus的进程移动到本group，使其idle
// 函数任务：
// 1.计算sd的负载信息
// 2.根据统计信息，决定是否进行负载均衡
// 2.1 this_cpu不适合在sd中进行均衡，则返回
// 2.2 没有最忙的group，或者最忙group可运行进程数为0，则返回
// 2.3 this_cpu的负载大于sd的平均负载，则返回
// 2.4 负载没有达到进行均衡的阈值
// 2.4.1 imbalance_pct，进行负载均衡的阈值
// 2.5 存在失衡，计算最忙的group
// 2.6 返回最忙的group
// 3.如果sd负载没有失衡，计算是否可以通过负载均衡来省电
// 3.1 返回最不忙的group
1.1 static struct sched_group *find_busiest_group(struct sched_domain *sd, int this_cpu,
unsigned long *imbalance, enum cpu_idle_type idle,
int *sd_idle, const struct cpumask *cpus, int *balance)
{
struct sd_lb_stats sds;
memset(&sds, 0, sizeof(sds));
//计算sd的负载
update_sd_lb_stats(sd, this_cpu, idle, sd_idle, cpus,
balance, &sds);
//this_cpu不适合在sd中进行均衡，则返回
if (!(*balance))
goto ret;
//没有最忙的group，或者最忙group可运行进程数为0，则返回
if (!sds.busiest || sds.busiest_nr_running == 0)
goto out_balanced;
//this_cpu的负载大于最忙的cpu，则返回
if (sds.this_load >= sds.max_load)
goto out_balanced;
//sd的平均权重
sds.avg_load = (SCHED_LOAD_SCALE * sds.total_load) / sds.total_pwr;
//this_cpu的负载大于sd的平均负载，则返回
if (sds.this_load >= sds.avg_load)
goto out_balanced;
//imbalance_pct，进行负载均衡的阈值
if (100 * sds.max_load <= sd->imbalance_pct * sds.this_load)
goto out_balanced;
//存在失衡，计算失衡信息
calculate_imbalance(&sds, this_cpu, imbalance);
//返回最忙的group
return sds.busiest;
out_balanced:
//没有明显的失衡，检查是否可以进行通过负载均衡省电
if (check_power_save_busiest_group(&sds, this_cpu, imbalance))
return sds.busiest;
ret:
*imbalance = 0;
return NULL;
}
// 计算sched domain负载均衡统计信息
// 函数参数：
// sd：待计算负载统计信息的sd
// this_cpu：当前正在对其执行负载均衡的cpu
// idle：this_cpu的idle状态
// sd_idle：sd的idle状态
// cpu：可作为源cpu的掩码
// balance：指示是否应该进行负载均衡
// sds：保存统计信息的变量
// 函数任务：
// 1.遍历sched domain中所有的group
// 1.1 计算当前group的负载信息
// 1.2 如果this_cpu在当前group，并且当前group已经均衡，则退出
// 1.3 更新sched domain的负载统计
// 1.3.1 sds->total_load统计所有group的负载
// 1.3.2 sds->total_pwr统计所有group的cpu power
// 1.4 如果sched domain的子domain设置了SD_PREFER_SIBLING标志
// 1.4.1 说明sched domain的sibling之间移动进程
// 1.4.2 降低本group的group_capacity，之后将所有多余进程移动到其他sibling
// 1.5 如果this_cpu属于当前group，更新sched domain中关于this_cpu所在group的记录信息
// 1.6 如果当前group是sched domain中负载最重的group，记录group的负载信息
// 1.6.1 sds->max_load，记录sched domain内负载最重group的负载量
// 1.6.2 sds->busiest，记录sched domain内负载最重group的编号
// 1.7 更新sched domain power saving的信息
// 注：
// sched domain下所有sched group组织成环形链表的形式。
1.2 static inline void update_sd_lb_stats(struct sched_domain *sd, int this_cpu,
enum cpu_idle_type idle, int *sd_idle,
const struct cpumask *cpus, int *balance,
struct sd_lb_stats *sds)
{
struct sched_domain *child = sd->child;
struct sched_group *group = sd->groups;
struct sg_lb_stats sgs;
int load_idx, prefer_sibling = 0;
if (child && child->flags & SD_PREFER_SIBLING)
prefer_sibling = 1;
//初始化power saving的信息
init_sd_power_savings_stats(sd, sds, idle);
load_idx = get_sd_load_idx(sd, idle);
//遍历sched domain中所有的group
do {
int local_group;
//判断this_cpu是否当前group中
local_group = cpumask_test_cpu(this_cpu,
sched_group_cpus(group));
memset(&sgs, 0, sizeof(sgs));
//计算当前group的负载信息
update_sg_lb_stats(sd, group, this_cpu, idle, load_idx, sd_idle,
local_group, cpus, balance, &sgs);
//this_cpu在本group内，并且group已经均衡，则返回
if (local_group && !(*balance))
return;
//更新sched domain的负载统计信息
sds->total_load += sgs.group_load;
sds->total_pwr += group->cpu_power;
//sched domain中的子sched domain设置SD_PREFER_SIBLING，标识sched domain的sibling之间移动进程
//降低本group的group_capacity，将所有多余进程移动到其他sibling
if (prefer_sibling)
sgs.group_capacity = min(sgs.group_capacity, 1UL);
//this_cpu属于group，更新sched domain中关于this_cpu所在group的记录信息
if (local_group) {
//sds->this_load，this_cpu所在group的负载
sds->this_load = sgs.avg_load;
//sds->this，this_cpu所在的group
sds->this = group;
sds->this_nr_running = sgs.sum_nr_running;
sds->this_load_per_task = sgs.sum_weighted_load;
//当前group的平均负载大于sched domain中已遍历group的最大的负载
//当前group就绪进程的个数大于group的容量，或者group设置了imb标识
} else if (sgs.avg_load > sds->max_load &&
(sgs.sum_nr_running > sgs.group_capacity ||
sgs.group_imb)) {
//更新sched domain中用于记录具有最大负载group的信息
sds->max_load = sgs.avg_load;
sds->busiest = group;
sds->busiest_nr_running = sgs.sum_nr_running;
sds->busiest_group_capacity = sgs.group_capacity;
sds->busiest_load_per_task = sgs.sum_weighted_load;
sds->group_imb = sgs.group_imb;
}
//更新sched domain power saving的信息
update_sd_power_savings_stats(group, sds, local_group, &sgs);
//继续遍历下一个group
group = group->next;
} while (group != sd->groups);
}
// 计算sched group的负载信息
// 函数参数：
// sd，group所在的sched domain
// group，当前要计算的group
// this_cpu，当前对其进行负载均衡的cpu
// idle，this_cpu的idle状态
// load_idx，Load index of sched_domain of this_cpu for load calc
// sd_idle，group所在sched domain的idle状态
// local_group，指示当前group是否包含this_cpu
// cpus，可选为源cpu的掩码集合
// balance：指示是否应该进行负载均衡
// sgs，收集统计信息的变量
// 函数任务：
// 1.遍历group中的候选cpu
// 1.1 如果cpu有进程运行，更新sched domain为非idle状态
// 1.2 获取cpu的历史负载load
// 1.2.1 如果this_cpu在group内，返回max(cpu->cpu_load[load_idx], rq->load.weight)
// 1.2.2 如果this_cpu不在group内，返回min(cpu->cpu_load[load_idx], rq->load.weight)
// 1.3 统计group的负载
// 1.3.1 sgs->group_load, group的历史负载
// 1.3.2 sgs->sum_nr_running, group中进程总数
// 1.3.3 sgs->sum_weighted_load, group的当前负载
// 2.更新sched domain的cpu power
// 2.1 sched domain的cpu power保存在其sd->groups->cpu_power中(即domain包含的第一个group的cpu_power字段)
// 2.2 sd->groups->cpu_power等于子domain的cpu power总和
// 3.更新cpu的平均负载
// 3.1 公式 avg_load = group_load/group->cpu_power
// 4.计算group内进程当前平均负载
// 4.1 公式 avg_load_per_task = sgs->sum_weighted_load / sgs->sum_nr_running
// 5.如果group内cpu最大、最小负载悬殊，设置标识标识group内不均衡
// 5.1 公式 (max_cpu_load - min_cpu_load) > 2*avg_load_per_task
// 6.计算sched group的group_capacity，即能接纳的进程容量
// 注：
// cpu power用于表示cpu group的能力，不同层次的cpu group具有不同的计算公式:
// cpu domain: cpu_power = SCHED_LOAD_SCALE
// physical domain：SCHED_LOAD_SCALE+SCHED_LOAD_SCALE*(cpus_weight(cpumask)-1)/10
// 其中cpus_weight计算物理cpu里的逻辑核个数（超线程）
// node domain:在相同node domain下所有physical domain的cpu power的总和
1.3 static inline void update_sg_lb_stats(struct sched_domain *sd,
struct sched_group *group, int this_cpu,
enum cpu_idle_type idle, int load_idx, int *sd_idle,
int local_group, const struct cpumask *cpus,
int *balance, struct sg_lb_stats *sgs)
{
unsigned long load, max_cpu_load, min_cpu_load;
int i;
unsigned int balance_cpu = -1, first_idle_cpu = 0;
unsigned long avg_load_per_task = 0;
//this_cpu在当前group
if (local_group)
balance_cpu = group_first_cpu(group);
//最大、最小负载
max_cpu_load = 0;
min_cpu_load = ~0UL;
//遍历group中的候选cpu
for_each_cpu_and(i, sched_group_cpus(group), cpus) {
struct rq *rq = cpu_rq(i);
//非idle状态，并且有进程
if (*sd_idle && rq->nr_running)
*sd_idle = 0;
//this_cpu在group内
if (local_group) {
//当前cpu为idle，并且为发现的第一个idle cpu
if (idle_cpu(i) && !first_idle_cpu) {
first_idle_cpu = 1;
//balance_cpu记录this_cpu所在group内的第一个idle cpu
balance_cpu = i;
}
//返回cpu i当前负载和load_idx历史负载记录两者最大的
load = target_load(i, load_idx);
}
else //this_cpu不在group内
{
//返回cpu i当前负载和load_idx历史负载记录两者最大的
load = source_load(i, load_idx);
//max_cpu_load，min_cpu_load记录最大、最小负载
if (load > max_cpu_load)
max_cpu_load = load;
if (min_cpu_load > load)
min_cpu_load = load;
}
//计算group的统计量
//load_idx，历史负载统计
sgs->group_load += load;
//sched group中进程总数
sgs->sum_nr_running += rq->nr_running;
//cpu_rq(cpu)->load.weight，当前tick的负载统计
sgs->sum_weighted_load += weighted_cpuload(i);
}
//只有当前domain的first idle cpu和first cpu(busiest)合适做load balance
//CPU_NEWLY_IDLE类型的load balance将总是被允许
if (idle != CPU_NEWLY_IDLE && local_group &&
balance_cpu != this_cpu) {
//不需要做负载均衡
*balance = 0;
return;
}
//更新group的cpu power
update_group_power(sd, this_cpu);
//计算group的平均负载
sgs->avg_load = (sgs->group_load * SCHED_LOAD_SCALE) / group->cpu_power;
//计算group内进程平均负载
// sgs->sum_nr_running记录group内进程总数
if (sgs->sum_nr_running)
avg_load_per_task = sgs->sum_weighted_load / sgs->sum_nr_running;
//如果group内最大负载、最小负载悬殊，表示组内不均衡
if ((max_cpu_load - min_cpu_load) > 2*avg_load_per_task)
sgs->group_imb = 1;
//计算sched group的group_capacity，即能接纳的进程容量
sgs->group_capacity =
DIV_ROUND_CLOSEST(group->cpu_power, SCHED_LOAD_SCALE);
}
//参考 负载均衡（二）中的论文
转载于:https://www.cnblogs.com/riasky/p/3483669.html
