anchen
    @linuxer:感谢您的回复!看来我理解错了,但其实我两个都试了,无论是加还是不加 O_SYNC,结果似乎都是直接写入最终的设备地址,而没有同时更新到cache。有没有什么办法可以满足我的要求,写入最终设备的同时,更新到cache?或者说,如何在更新物理设备的同时,能够在用户空间,失效相对应的那部分cache?对现在的情况来说,我只要求物理memory和L2 cache能保持一致就可以了。
    西人
    @linuxer:哦,我明白了,谢谢linuxer不耐其烦的答惑,^_^
    linuxer
    @linuxer:@西人,对于bounded类型的workqueue,其实不需要workqueue->pwqs这个链表也OK的,当需要遍历一个workqueue上的所有pool_workqueue节点的时候,通过workqueue->cpu_pwqs就OK了,但是,这仅限于bounded类型的workqueue,对于unbound类型的workqueue,其线程池不是per cpu的,workqueue->cpu_pwqs也就没有节点,只能是依靠workqueue->pwqs这个链表了。虽然这个设计看起来有些冗余,不过当flush或者destroy一个workqueue的时候,不需要区分workqueue的类型,直接使用for_each_pwq就可以遍历一个workqueue上的所有pool_workqueue了。
    西人
    @linuxer:那我觉得既然已经在workqueue->cpu_pwqs有pool_workqueue的节点了,为什么还要有workqueue->pwqs这个链表来多此一举呢,感觉这不是重复了吗?对这点还不是很明白,难道有其他用途吗
    linuxer
    @anchen:如果在open /dev/mem这个device node的时候有O_SYNC,那么,随后的mmap创建的映射将是non cache的(对于ARM64的平台,其他的平台我没有看,我估计是类似的),也就是说,你通过OcmAddr地址更新DMA微码的时候,应该不会通过cache,而直接进入最终的设备地址。
    linuxer
    @西人:对于bounded类型的workqueue,其对应的pool_workqueue是per cpu的,如果系统中有N个cpu,那么就有N个pool_workqueue,一方面保存在workqueue->cpu_pwqs,此外,workqueue->pwqs链表中也会挂入N个pool_workqueue的节点。
    西人
    @linuxer:谢谢您的回答,另外我不理解的一点是: 就像您说的,“对于bounded类型的workqueue,其对应的pool_workqueue是per cpu的”,也就是此时的workqueue->cpu_pwqs是指向一个对应的pool_workqueue,那么此时的workqueue->pwqs这个链表中,是不是只有一个pool_workqueue,就是上面那个对应的pool_workqueue啊
    linuxer
    @西人:其实你问的问题是一个,只要能够理清workqueue、pool workqueue和worker thread pool以及worker thread之间的关系就OK了。 在过去(非CMWQ),内核抽象了workqueue、cpu workqueue和worker thread三个数据结构来完成对workqueue逻辑的控制。那时候,这三个数据结构的关系非常简单,cpu workqueue和worker thread是一一对应,而workqueue和cpu workqueue关系也非常简单,系统有多少个cpu,那么workqueue就拥有多少个cpu workqueue。为何有cpu workqueue?无它,唯性能尔。因此,对于一个workqueue的实例,其数据有两种,一种是全局的,例如workqueue的名字,这个和哪个cpu没有关系。还有有一些数据是per cpu的,例如:worker thread,work list。上面说的是通常意义的workqueue,实际上还有一种single thread workqueue,但是内核在内存分配的时候,不管是否是single thread workqueue,其对应的cpu workqueue数据结构总是per cpu分配的(没错,简直是浪费),当然,实际上对于single thread workqueue而言,我们只会使用其中之一。 来到CWMQ后,我们引入worker thread pool的概念,因此,workqueue只能看到worker thread pool这个层次,具体底层如何创建线程来处理work,它就不关心了。所以,在设计workqueue数据结构的时候,我们需要包括: (1)全局的数据成员,和哪一个worker thread pool没有关系。 (2)和worker thread pool相关的数据 如果workqueue和worker thread pool是一一对应的,那么struct workqueue_struct可以包括(1)和(2)中的成员,但是事实并非如此,一个workqueue可以对应多个worker thread pool,因此,(2)的那些数据成员被合成一个struct pool_workqueue的数据结构。 对于bounded类型的workqueue,其对应的pool_workqueue是per cpu的(参考cpu_pwqs成员),对于unbounded类型的workqueue,其对应pool_workqueue是per node的(参考pwqs和numa_pwq_tbl)。 BTW,我写文章的时候可能有些遣词不是那么规范,见谅,呵呵~~~
    西人
    @wowo:linuxer大神,请指点一下吧,谢谢,上面的格式真乱,我重写两个问题: (1)对于文中一段话,“workqueue中的成员包括两个类别:global类型和per thread pool类型的,我们把那些per thread pool 类型的数据集合起来就形成了pool_workqueue的定义。”感觉是不是有歧义啊,这样感觉只有per thread pool类型的才能是 pool_workqueue的 (2)根据workqueue_attrs,一个workqueue_struct会对应一个worker_pool,pool_workqueue是中间桥梁,而一个pool_workqueue 对应一个worker_pool,那么应该是一个workqueue_struct会对应一个pool_workqueue,为什么还会有workqueue_struct->pwqs这个链表来连接好几个pool_workqueue啊
    anchen
    @linuxer:您好!我想请教一个和O_SYNC有关的具体问题。 我的系统是Altera的SoC,我要在用户空间为DMAC(pl330)更新其微码,结果发现DMA第一次运行正常,第二次运行依然执行前一次操作(虽然微码中的源和目的我都更新过了)。现在的结论是,因为这个SoC的架构,DMAC总是通过ACP访问L2 cache,意外着,DMA第一次会将微码锁存在L2 cache中,而用户空间在更新微码的过程中,没有处理L2 cache和memory的一致性,造成DMA第二次访问时,L2 cache依然命中,所以再次运行第一次的操作。我考虑过如下O_SYNC的使用,但也没有成功,不知道这样使用对不对? FdforOcm = open("/dev/mem", O_RDWR | O_SYNC); OcmAddr = mmap(NULL, 0x40000, PROT_READ|PROT_WRITE, MAP_SHARED, FdforOcm, 0xFFE00000); //这个返回的地址用来给程序更新DMA微码,使用O_SYNC,意味着一定会写入cache,然后更新memory吗? FdforDMA = open("/dev/mem", O_RDWR); DMAAddr = mmap(NULL, 0x1000, PROT_READ|PROT_WRITE, MAP_SHARED, FdforDMA, 0xFFDA0000); //这个返回的地址用来给程序访问DMA的寄存器

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