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
    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

共7893条385/790上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576 577 578 579 580 581 582 583 584 585 586 587 588 589 590 591 592 593 594 595 596 597 598 599 600 601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611 612 613 614 615 616 617 618 619 620 621 622 623 624 625 626 627 628 629 630 631 632 633 634 635 636 637 638 639 640 641 642 643 644 645 646 647 648 649 650 651 652 653 654 655 656 657 658 659 660 661 662 663 664 665 666 667 668 669 670 671 672 673 674 675 676 677 678 679 680 681 682 683 684 685 686 687 688 689 690 691 692 693 694 695 696 697 698 699 700 701 702 703 704 705 706 707 708 709 710 711 712 713 714 715 716 717 718 719 720 721 722 723 724 725 726 727 728 729 730 731 732 733 734 735 736 737 738 739 740 741 742 743 744 745 746 747 748 749 750 751 752 753 754 755 756 757 758 759 760 761 762 763 764 765 766 767 768 769 770 771 772 773 774 775 776 777 778 779 780 781 782 783 784 785 786 787 788 789 790 下一页
Copyright @ 2013-2015 蜗窝科技 All rights reserved. Powered by emlog