RCU（1）- 概述

作者：沙漠之狐 发布于：2019-5-24 19:30 分类：内核同步机制

本文介绍RCU。

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标签: 无锁编程

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Linux内核的自旋锁

作者：沙漠之狐 发布于：2019-5-17 19:11 分类：内核同步机制

自旋锁用于处理器之间的互斥，适合保护很短的临界区，并且不允许在临界区睡眠。申请自旋锁的时候，如果自旋锁被其他处理器占有，本处理器自旋等待（也称为忙等待）。

进程、软中断和硬中断都可以使用自旋锁。

自旋锁的实现经历了3个阶段：

(1)     最早的自旋锁是无序竞争的，不保证先申请的进程先获得锁。

(2)     第2个阶段是入场券自旋锁，进程按照申请锁的顺序排队，先申请的进程先获得锁。

(3)     第3个阶段是MCS自旋锁。入场券自旋锁存在性能问题：所有申请锁的处理器在同一个变量上自旋等待，缓存同步的开销大，不适合处理器很多的系统。MCS自旋锁的策略是为每个处理器创建一个变量副本，每个处理器在自己的本地变量上自旋等待，解决了性能问题。

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标签: Linux 自旋锁 锁

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浅谈Cache Memory

作者：smcdef 发布于：2019-5-2 21:14 分类：内存管理

今天探究的主题是cache。我们围绕几个问题展开。为什么需要cache？如何判断一个数据在cache中是否命中？cache的种类有哪些，区别是什么？

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内存一致性模型

作者：passerby 发布于：2019-3-24 14:22 分类：内存管理

早期的CPU是通过提高主频来提升CPU的性能，但是随着频率“红利”越来越困难的情况下，厂商开始用多核来提高CPU的计算能力。多核是指一个CPU里有多个核心，在同一时间一个CPU能够同时运行多个线程，通过这样提高CPU的并发能力。

 内存一致性模型（memory consistency model）就是用来描述多线程对共享存储器的访问行为，在不同的内存一致性模型里，多线程对共享存储器的访问行为有非常大的差别。这些差别会严重影响程序的执行逻辑，甚至会造成软件逻辑问题。在后面的介绍中，我们将分析不同的一致性模型里，多线程的内存访问乱序问题。

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标签: 内存一致性模型

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copy_{to,from}_user()的思考

作者：smcdef 发布于：2019-1-27 19:03 分类：内存管理

我们对copy_{to,from}_user()接口的使用应该是再熟悉不过吧。基本Linux书籍都会介绍它的作用。毕竟它是kernel space和user space沟通的桥梁。所有的数据交互都应该使用类似这种接口。所以，今天我们一起探究下copy_{to,from}_user()接口的作用。通过本文可以解答以下问题。

1. 为什么需要copy_{to,from}_user()，它究竟在背后为我们做了什么？
2. copy_{to,from}_user()和memcpy()的区别是什么，直接使用memcpy()可以吗？
3. memcpy()替代copy_{to,from}_user()是不是一定会有问题？
   

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标签: copy_to_user

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编译乱序(Compiler Reordering)

作者：smcdef 发布于：2019-1-23 22:59 分类：内核同步机制

编译乱序(Compiler Reordering)

编译器（compiler）的工作就是优化我们的代码以提高性能。这包括在不改变程序行为的情况下重新排列指令。因为compiler不知道什么样的代码需要线程安全（thread-safe），所以compiler假设我们的代码都是单线程执行（single-threaded），并且进行指令重排优化并保证是单线程安全的。因此，当你不需要compiler重新排序指令的时候，你需要显式告诉compiler，我不需要重排。否则，它可不会听你的。本篇文章中，我们一起探究compiler关于指令重排的优化规则。

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标签: barrier

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CFS调度器（6）-总结

作者：smcdef 发布于：2019-1-1 12:37 分类：进程管理

CFS调度器-总结

经过前面一系列的文章描述，我们已经对CFS调度器有了一定的认识。那么本篇文章就作为一篇总结和思考。我们就回忆一下CFS调度器的那些事。我们就以问题的形式重新回顾一遍CFS调度器设计的原理。现在开始，我们问题来了。

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标签: CFS

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CFS调度器（5）-带宽控制

作者：smcdef 发布于：2018-12-22 15:07 分类：进程管理

前言

什么是带宽控制？简而言之就是控制一个用户组在给定周期时间内可以消耗CPU的时间，如果在给定的周期内消耗CPU时间超额，就限制该用户组内任务调度，直到下一个周期。限制某个进程的最大CPU使用率是否真的有必要呢？如果一个系统中仅存在一个进程，限制该进程使用CPU使用率最大50%，当进程使用率达到50%的时候，就限制该进程运行，CPU进入idle状态。看起来好像没有任何意义。但是，有时候，这正是系统管理员可能想要做的事情。如果这些进程属于仅支付了一定CPU时间的客户或者需要提供严格资源的情况，则限制进程（或进程组）可能消耗的CPU时间的最大份额是很有必要的。毕竟付多少钱享受多少服务。本文章仅讨论SCHED_NORMAL进程的CPU带宽控制（CPU bandwidth control）。

注：代码分析基于Linux 4.18.0。

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标签: CFS bandwidth

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CFS调度器（4）-PELT(per entity load tracking)

作者：smcdef 发布于：2018-12-2 15:40 分类：进程管理

为什么需要PELT？

为了让调度器更加的聪明，我们总是希望系统满足最大吞吐量同时又最大限度的降低功耗。虽然可能有些矛盾，但是现实总是这样。PELT算法是Linux 3.8合入的，那么在此之前，我们存在什么问题才引入PELT算法呢？在Linux 3.8之前，CFS以每个运行队列（runqueue，简称rq）为基础跟踪负载。但是这种方法，我们无法确定当前负载的来源。同时，即使工作负载相对稳定的情况下，在rq级别跟踪负载，其值也会产生很大变化。为了解决以上的问题，PELT算法会跟踪每个调度实体（per-scheduling entity）的负载情况。

注：代码分析基于Linux 4.18.0。

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标签: PELT

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CFS调度器（3）-组调度

作者：smcdef 发布于：2018-11-10 20:43 分类：进程管理

前言

现在的计算机基本都支持多用户登陆。如果一台计算机被两个用户A和B使用。假设用户A运行9个进程，用户B只运行1个进程。按照之前文章对CFS调度器的讲解，我们认为用户A获得90% CPU时间，用户B只获得10% CPU时间。随着用户A不停的增加运行进程，用户B可使用的CPU时间越来越少。这显然是不公平的。因此，我们引入组调度（Group Scheduling ）的概念。我们以用户组作为调度的单位，这样用户A和用户B各获得50% CPU时间。用户A中的每个进程分别获得5.5%（50%/9）CPU时间。而用户B的进程获取50% CPU时间。这也符合我们的预期。本篇文章讲解CFS组调度实现原理。

注：代码分析基于Linux 4.18.0。使能组调度需要配置CONFIG_CGROUPS和CONFIG_FAIR_GROUP_SCHED。

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