本篇內(nèi)容介紹了“怎么理解Linux Kernel調(diào)度器”的有關(guān)知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠?qū)W有所成！
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為什么需要調(diào)度
Linux 是一個多任務(wù)的操作系統(tǒng)，這就意味著它可以「同時」執(zhí)行多個任務(wù)。在單核處理器上，任意時刻只能有一個進程可以執(zhí)行(并發(fā));而在多核處理器中，則允許任務(wù)并行執(zhí)行。然而，不管是何種硬件類型的機器上，可能同時還有很多在內(nèi)存中無法得到執(zhí)行的進程，它們正在等待運行，或者正在睡眠。負責將 CPU 時間分配給進程的內(nèi)核組件就是「進程調(diào)度器」。
調(diào)度器負責維護進程調(diào)度順序，選擇下一個待執(zhí)行的任務(wù)。如同多數(shù)其它的現(xiàn)代操作系統(tǒng)，Linux 實現(xiàn)了搶占式多任務(wù)機制。也就是說，調(diào)度器可以隨時決定任意進程停止運行，而讓其它進程獲得 CPU 資源。這種違背正在運行的進程意愿，停止其運行的行為就是所謂的「搶占」。搶占通?？梢栽诙〞r器中斷時發(fā)生，當中斷發(fā)生時，調(diào)度器會檢查是否需要切換任務(wù)，如果是，則會完成進程上下文切換。每個進程所獲得的運行時間叫做進程的時間片(timeslice)。
任務(wù)通?？梢詤^(qū)分為交互式(I/O 密集型)和非交互式(CPU 密集型)任務(wù)。交互式任務(wù)通常會重度依賴 I/O 操作(如 GUI 應用)，并且通常用不完分配給它的時間片。而非交互式任務(wù)(如數(shù)學運算)則需要使用更多的 CPU 資源。它們通常會用完自己的時間片之后被搶占，并不會被 I/O 請求頻繁阻塞。當然，現(xiàn)實中的應用程序可能同時包含上述兩種分類任務(wù)。例如，文本編輯器，多數(shù)情況下，它會等待用戶輸入，但是在執(zhí)行拼寫檢查時也會需要占用大量 CPU 資源。
操作系統(tǒng)的調(diào)度策略就需要均衡這兩種類型的任務(wù)，并且保證每個任務(wù)都能得到足夠的執(zhí)行資源，而不會對其它任務(wù)產(chǎn)生明顯的性能影響。 Linux 為了保證 CPU 利用率最大化，同時又能保證更快的響應時間，傾向于為非交互式任務(wù)分配更大的時間片，但是以較低的頻率運行它們;而針對 I/O 密集型任務(wù)，則會在較短周期內(nèi)頻繁地執(zhí)行。
調(diào)度有關(guān)的進程描述符
進程描述符(task_struct)中的很多字段會被調(diào)度機制直接使用。以下僅列出一些核心的部分，并在后文詳細討論。
重慶分公司
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struct task_struct { int prio, static_prio, normal_prio; unsigned int rt_priority; const struct sched_class *sched_class; struct sched_entity se; struct sched_rt_entity rt; … unsigned int policy; cpumask_t cpus_allowed; … };關(guān)于這些字段的說明如下：
prio 表示進程的優(yōu)先級。進程運行時間，搶占頻率都依賴于這些值。rt_priority 則用于實時(real-time)任務(wù);
sched_class 表示進程位于哪個調(diào)度類;
sched_entity 的意義比較特殊。通常把一個線程(Linux 中的進程、任務(wù)同義詞)叫作最小調(diào)度單元。但是 Linux 調(diào)度器不僅僅只能夠調(diào)度單個任務(wù)，而且還可以將一組進程，甚至屬于某個用戶的所有進程作為整體進行調(diào)度。這就允許我們實現(xiàn)組調(diào)度，從而將 CPU 時間先分配到進程組，再在組內(nèi)分配到單個線程。當引入這項功能后，可以大幅度提升桌面系統(tǒng)的交互性。比如，可以將編譯任務(wù)聚集成一個組，然后進行調(diào)度，從而不會對交互性產(chǎn)生明顯的影響。這里再次強調(diào)下，**Linux 調(diào)度器不僅僅能直接調(diào)度進程，也能對調(diào)度單元(schedulable entities)進行調(diào)度。這樣的調(diào)度單元正是用 struct sched_entity 來表示的。需要說明的是，它并非一個指針，而是直接嵌套在進程描述符中的。當然，后面的談?wù)搶⒕劢乖趩芜M程調(diào)度這種簡單場景。由于調(diào)度器是面向調(diào)度單元設(shè)計的，所以它會將單個進程也視為調(diào)度單元，因此會使用 sched_entity 結(jié)構(gòu)體操作它們。sched_rt_entity 則是實時調(diào)度時使用的。
policy 表明任務(wù)的調(diào)度策略：通常意味著針對某些特定的進程組(如需要更長時間片，更高優(yōu)先級等)應用特殊的調(diào)度決策。Linux 內(nèi)核目前支持的調(diào)度策略如下：
SCHED_NORMAL：普通任務(wù)使用的調(diào)度策略;
SCHED_BATCH：不像普通任務(wù)那樣被頻繁搶占，可允許任務(wù)運行盡可能長的時間，從而更好地利用緩存，但是代價自然是損失交互性能。這種非常適合批量任務(wù)調(diào)度(批量的 CPU 密集型任務(wù));
SCHED_IDLE：它要比 nice 19 的任務(wù)優(yōu)先級還要低，但它并非真的空閑任務(wù);
SCHED_FIFO 和 SCHED_RR 是軟實時進程調(diào)度策略。它們是由 POSIX 標準定義的，由
cpus_allowed：用來表示任務(wù)的 CPU 親和性。用戶空間可以通過 sched_setaffinity 系統(tǒng)調(diào)用來設(shè)置。
優(yōu)先級 Priority
進程優(yōu)先級：
普通任務(wù)優(yōu)先級：
所有的類 Unix 操作系統(tǒng)都實現(xiàn)了優(yōu)先級調(diào)度機制。它的核心思想就是給任務(wù)設(shè)定一個值，然后通過該值決定任務(wù)的重要程度。如果任務(wù)的優(yōu)先級一致，則一次重復運行它們。在 Linux 中，每一個普通任務(wù)都被賦予了一個 nice 值，它的范圍是 -20 到 +19，任務(wù)默認 nice 值是 0。
nice 值越高，任務(wù)優(yōu)先級越低(it's nice to others)。Linux 中可以使用 nice(int increment) 系統(tǒng)調(diào)用來修改當前進程的優(yōu)先級。該系統(tǒng)調(diào)用的實現(xiàn)位于
實時任務(wù)優(yōu)先級：
在 Linux 中，除了普通任務(wù)外，還有一類任務(wù)屬于實時任務(wù)。實時任務(wù)是確保它們能夠在一定時間范圍內(nèi)執(zhí)行的任務(wù)，有兩類實時任務(wù)，列舉如下：
硬實時任務(wù)：會有嚴格的時間限制，任務(wù)必須在時限內(nèi)完成。比如直升機的飛控系統(tǒng)，就需要及時響應駕駛員的操控，并做出預期的動作。然而，Linux 本身并不支持硬實時任務(wù)，但是有一些基于它修改的版本，如 RTLinux(它們通常被稱為 RTOS)則是支持硬實時調(diào)度的。
軟實時任務(wù)：軟實時任務(wù)其實也會有時間限制，但不是那么嚴格。也就是說，任務(wù)晚一點運行任務(wù)，并不會造成不可挽回的災難性事故。實踐中，軟實時任務(wù)會提供一定的時間限制保障，但是不要過度依賴這種特性。例如，VOIP 軟件會使用軟實時保障的協(xié)議傳來送音視頻信號，但是即便因為操作系統(tǒng)負載過高，而產(chǎn)生一點延遲，也不會造成很大影響。無論如何，軟實時任務(wù)總會比普通任務(wù)的優(yōu)先級更高。
Linux 中實時任務(wù)的優(yōu)先級范圍是 0~99，但是有趣的是，它和 nice 值的作用剛好相反，這里的優(yōu)先級值越大，就意味著優(yōu)先級越高。
類似其它的 Unix 系統(tǒng)，Linux 也是基于 POSIX 1b 標準定義的 「Real-time Extensions」實現(xiàn)實時優(yōu)先級。可以通過如下的命令查看系統(tǒng)中的實時任務(wù)：
$ ps -eo pid, rtprio, cmd
也可通過 chrt -p pid 查看單個進程的詳情。Linux 中可以通過 chrt -p prio pid 更改實時任務(wù)優(yōu)先級。這里需要注意的是，如果操作的是一個系統(tǒng)進程(通常并不會將普通用戶的進程設(shè)置為實時的)，則必須有 root 權(quán)限才可以修改實時優(yōu)先級。
內(nèi)核視角下的進程優(yōu)先級：
實時上，內(nèi)核看到的任務(wù)優(yōu)先級和用戶看到的并不相同，在計算和管理優(yōu)先級時也需要考慮很多方面。Linux 內(nèi)核中使用 0~139 表示任務(wù)的優(yōu)先級，并且，值越小，優(yōu)先級越高(注意和用戶空間的區(qū)別)。其中 0~99 保留給實時進程，100~139(映射成 nice 值就是 -20~19)保留給普通進程。
我們可以在
#define MAX_NICE 19 #define MIN_NICE -20 #define NICE_WIDTH (MAX_NICE - MIN_NICE + 1) … #define MAX_USER_RT_PRIO 100 #define MAX_RT_PRIO MAX_USER_RT_PRIO #define MAX_PRIO (MAX_RT_PRIO + NICE_WIDTH) #define DEFAULT_PRIO (MAX_RT_PRIO + NICE_WIDTH / 2) /* * Convert user-nice values [ -20 ... 0 ... 19 ] * to static priority [ MAX_RT_PRIO..MAX_PRIO-1 ], * and back. */ #define NICE_TO_PRIO(nice) ((nice) + DEFAULT_PRIO) #define PRIO_TO_NICE(prio) ((prio) - DEFAULT_PRIO) /* * 'User priority' is the nice value converted to something we * can work with better when scaling various scheduler parameters, * it's a [ 0 ... 39 ] range. */ #define USER_PRIO(p) ((p)-MAX_RT_PRIO) #define TASK_USER_PRIO(p) USER_PRIO((p)->static_prio) #define MAX_USER_PRIO (USER_PRIO(MAX_PRIO))
優(yōu)先級計算：
在 task_struct 中有幾個字段用來表示進程優(yōu)先級：
int prio, static_prio, normal_prio; unsigned int rt_priority;
static_prio 是由用戶或系統(tǒng)設(shè)定的「靜態(tài)」優(yōu)先級映射成內(nèi)核表示的優(yōu)先級：
p->static_prio = NICE_TO_PRIO(nice_value);
normal_prio 存放的是基于 static_prio 和進程調(diào)度策略(實時或普通)決定的優(yōu)先級，相同的靜態(tài)優(yōu)先級，在不同的調(diào)度策略下，得到的正常優(yōu)先級是不同的。子進程在 fork 時，會繼承父進程的 normal_prio。
prio 則是「動態(tài)優(yōu)先級」，在某些場景下優(yōu)先級會發(fā)生變動。一種場景就是，系統(tǒng)可以通過給某個任務(wù)優(yōu)先級提升一段時間，從而搶占其它高優(yōu)先級任務(wù)，一旦 static_prio 確定，prio 字段就可以通過下面的方式計算：
p->prio = effective_prio(p); // kernel/sched/core.c 中定義了計算方法 static int effective_prio(struct task_struct *p) { p->normal_prio = normal_prio(p); /* * If we are RT tasks or we were boosted to RT priority, * keep the priority unchanged. Otherwise, update priority * to the normal priority: */ if (!rt_prio(p->prio)) return p->normal_prio; return p->prio; } static inline int normal_prio(struct task_struct *p) { int prio; if (task_has_dl_policy(p)) prio = MAX_DL_PRIO-1; else if (task_has_rt_policy(p)) prio = MAX_RT_PRIO-1 - p->rt_priority; else prio = __normal_prio(p); return prio; } static inline int __normal_prio(struct task_struct *p) { return p->static_prio; }負載權(quán)重(Load Weights)：
優(yōu)先級會讓一些任務(wù)比別的任務(wù)更重要，因此也會獲得更多的 CPU 使用時間。nice 值和時間片的比例關(guān)系是通過負載權(quán)重(Load Weights)進行維護的，我們可以在 task_struct->se.load 中看到進程的權(quán)重，定義如下：
struct sched_entity { struct load_weight load; /* for load-balancing */ … } struct load_weight { unsigned long weight; u32 inv_weight; };為了讓 nice 值的變化反映到 CPU 時間變化片上更加合理，Linux 內(nèi)核中定義了一個數(shù)組，用于映射 nice 值到權(quán)重：
static const int prio_to_weight[40] = { /* -20 */ 88761, 71755, 56483, 46273, 36291, /* -15 */ 29154, 23254, 18705, 14949, 11916, /* -10 */ 9548, 7620, 6100, 4904, 3906, /* -5 */ 3121, 2501, 1991, 1586, 1277, /* 0 */ 1024, 820, 655, 526, 423, /* 5 */ 335, 272, 215, 172, 137, /* 10 */ 110, 87, 70, 56, 45, /* 15 */ 36, 29, 23, 18, 15, };來看看如何使用上面的映射表，假設(shè)有兩個優(yōu)先級都是 0 的任務(wù)，每個都能獲得 50% 的 CPU 時間(1024 / (1024 + 1024) = 0.5)。如果突然給其中的一個任務(wù)優(yōu)先級提升了 1 (nice 值 -1)。此時，一個任務(wù)應該會獲得額外 10% 左右的 CPU 時間，而另一個則會減少 10% CPU 時間。來看看計算結(jié)果：1277 / (1024 + 1277) ≈ 0.55，1024 / (1024 + 1277) ≈ 0.45，二者差距剛好在 10% 左右，符合預期。完整的計算函數(shù)定義在
static void set_load_weight(struct task_struct *p) { int prio = p->static_prio - MAX_RT_PRIO; struct load_weight *load = &p->se.load; /* * SCHED_IDLE tasks get minimal weight: */ if (p->policy == SCHED_IDLE) { load->weight = scale_load(WEIGHT_IDLEPRIO); load->inv_weight = WMULT_IDLEPRIO; return; } load->weight = scale_load(prio_to_weight[prio]); load->inv_weight = prio_to_wmult[prio]; }調(diào)度類 Scheduling Classes
雖說 Linux 內(nèi)核使用的 C 語言并非所謂的 OOP 語言(沒有類似 C++/Java 中的 class 概念)，但是我們可以在內(nèi)核代碼中看到一些使用 C 語言結(jié)構(gòu)體 + 函數(shù)指針(Hooks)的方式來模擬面向?qū)ο蟮姆绞?，抽象行為和?shù)據(jù)。調(diào)度類也是這樣實現(xiàn)的(此外，還有 inode_operations, super_block_operations 等)，它的定義如下(位于
// 為了簡單起見，隱藏了部分代碼（如 SMP 相關(guān)的） struct sched_class { // 多個 sched_class 是鏈接在一起的 const struct sched_class *next; // 該 hook 會在任務(wù)進入可運行狀態(tài)時調(diào)用。它會將調(diào)度單元（如一個任務(wù)）放到 // 隊列中，同時遞增 `nr_running` 變量（該變量表示運行隊列中可運行的任務(wù)數(shù)） void (*enqueue_task) (struct rq *rq, struct task_struct *p, int flags); // 該 hook 會在任務(wù)不可運行時調(diào)用。它會將任務(wù)移出隊列，同時遞減 `nr_running` void (*dequeue_task) (struct rq *rq, struct task_struct *p, int flags); // 該 hook 可以在任務(wù)需要主動放棄 CPU 時調(diào)用，但是需要注意的是，它不會改變 // 任務(wù)的可運行狀態(tài)，也就是說依然會在隊列中等待下次調(diào)度。類似于先 dequeue_task， // 再 enqueue_task void (*yield_task) (struct rq *rq); // 該 hook 會在任務(wù)進入可運行狀態(tài)時調(diào)用并檢查是否需要搶占當前任務(wù) void (*check_preempt_curr) (struct rq *rq, struct task_struct *p, int flags); // 該 hook 用來選擇最適合運行的下一個任務(wù) struct task_struct * (*pick_next_task) (struct rq *rq, struct task_struct *prev); // 該 hook 會在任務(wù)修改自身的調(diào)度類或者任務(wù)組時調(diào)用 void (*set_curr_task) (struct rq *rq); // 通常是在時鐘中斷時調(diào)用，可能會導致任務(wù)切換 void (*task_tick) (struct rq *rq, struct task_struct *p, int queued); // 當任務(wù)被 fork 時通知調(diào)度器 void (*task_fork) (struct task_struct *p); // 當任務(wù)掛掉時通知調(diào)度器 void (*task_dead) (struct task_struct *p); };關(guān)于調(diào)度策略的具體細節(jié)的實現(xiàn)有如下幾個模塊：
core.c 包含調(diào)度器的核心部分;
fair.c 實現(xiàn)了 CFS(Comple Faire Scheduler，完全公平任務(wù)調(diào)度器) 調(diào)度器，應用于普通任務(wù);
rt.c 實現(xiàn)了實時調(diào)度，應用于實時任務(wù);
idle_task.c 當沒有其它可運行的任務(wù)時，會運行空閑任務(wù)。
內(nèi)核是基于任務(wù)的調(diào)度策略(SCHED_*)來決定使用何種調(diào)度類實現(xiàn)，并會調(diào)用相應的方法。SCHED_NORMAL, SCHED_BATCH 和 SCHED_IDLE 進程會映射到 fair_sched_class (由 CFS 實現(xiàn));SCHED_RR 和 SCHED_FIFO 則映射的 rt_sched_class (實時調(diào)度器)。
運行隊列 runqueue
所有可運行的任務(wù)是放在運行隊列中的，并且等待 CPU 運行。每個 CPU 核心都有自己的運行隊列，每個任務(wù)任意時刻只能處于其中一個隊列中。在多處理器機器中，會有負載均衡策略，任務(wù)就會轉(zhuǎn)移到其它 CPU 上運行的可能。
運行隊列數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義如下(位于
// 為了簡單起見，隱藏了部分代碼（SMP 相關(guān)） // 這個是每個 CPU 都會有的一個任務(wù)運行隊列 struct rq { // 表示當前隊列中總共有多少個可運行的任務(wù)（包含所有的 sched class） unsigned int nr_running; #define CPU_LOAD_IDX_MAX 5 unsigned long cpu_load[CPU_LOAD_IDX_MAX]; // 運行隊列負載記錄 struct load_weight load; // 嵌套的 CFS 調(diào)度器運行隊列 struct cfs_rq cfs; // 嵌套的實時任務(wù)調(diào)度器運行隊列 struct rt_rq rt; // curr 指向當前正在運行的進程描述符 // idle 則指向空閑進程描述符（當沒有其它可運行任務(wù)時，該任務(wù)才會啟動） struct task_struct *curr, *idle; u64 clock; int cpu; }何時運行調(diào)度器?
實時上，調(diào)度函數(shù) schedule() 會在很多場景下被調(diào)用。有的是直接調(diào)用，有的則是隱式調(diào)用(通過設(shè)置 TIF_NEED_RESCHED 來提示操作系統(tǒng)盡快運行調(diào)度函數(shù))。以下三個調(diào)度時機值得關(guān)注下：時鐘中斷發(fā)生時，會調(diào)用 scheduler_tick() 函數(shù)，該函數(shù)會更新一些和調(diào)度有關(guān)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，并觸發(fā)調(diào)度類的周期調(diào)度方法，從而間接地進行調(diào)度。以 2.6.39 源碼為例，可能的調(diào)用鏈路如下：
scheduler_tick └── task_tick └── entity_tick └── check_preempt_tick └── resched_task └── set_tsk_need_resched
當前正在運行的任務(wù)進入睡眠狀態(tài)。在這種情況下，任務(wù)會主動釋放 CPU。通常情況下，該任務(wù)會因為等待指定的事件而睡眠，它可以將自己添加到等待隊列，并啟動循環(huán)檢查期望的條件是否滿足。在進入睡眠前，任務(wù)可以將自己的狀態(tài)設(shè)置為 TASK_INTERRUPTABLE(除了任務(wù)要等待的事件可喚醒外，也可以被信號喚醒)或者 TASK_UNINTERRUPTABLE(自然是不會理會信號咯)，然后調(diào)用 schedule() 選擇下一個任務(wù)運行。
Linux 調(diào)度器
早期版本:
Linux 0.0.1 版本就已經(jīng)有了一個簡單的調(diào)度器，當然并非適合擁有特別多處理器的系統(tǒng)。該調(diào)度器只維護了一個全局的進程隊列，每次都需要遍歷該隊列來尋找新的進程執(zhí)行，而且對任務(wù)數(shù)量還有嚴格限制(NR_TASKS 在最初的版本中只有 32)。下面來看看這個調(diào)度器是如何實現(xiàn)的吧：
// 'schedule()' is the scheduler function. // This is GOOD CODE! There probably won't be any reason to change // this, as it should work well in all circumstances (ie gives // IO-bound processes good response etc)... void schedule(void) { int i, next, c; struct task_struct **p; // 遍歷所有任務(wù)，如果有信號，則需要喚醒 `TASK_INTERRUPTABLE` 的任務(wù) for (p = &LAST_TASK; p > &FIRST_TASK; --p) if (*p) { if ((*p)->alarm && (*p)->alarm < jiffies) { (*p)->signal |= (1 << (SIGALRM - 1)); (*p)->alarm = 0; } if ((*p)->signal && (*p)->state == TASK_INTERRUPTIBLE) (*p)->state = TASK_RUNNING; } while (1) { c = -1; next = 0; i = NR_TASKS; p = &task[NR_TASKS]; // 遍歷所有任務(wù)，找到時間片最長的那個 while (--i) { if (!*--p) continue; if ((*p)->state == TASK_RUNNING && (*p)->counter > c) c = (*p)->counter, next = i; } if (c) break; // 遍歷任務(wù)，重新設(shè)值時間片 for (p = &LAST_TASK; p > &FIRST_TASK; --p) if (*p) (*p)->counter = ((*p)->counter >> 1) + (*p)->priority; } // 切換到下一個需要執(zhí)行的任務(wù) switch_to(next); }O(n)：
2.4 版本的 Linux 內(nèi)核使用的調(diào)度算法非常簡單和直接，由于每次在尋找下一個任務(wù)時需要遍歷系統(tǒng)中所有的任務(wù)(鏈表)，因此被稱為 O(n) 調(diào)度器(時間復雜度)。
當然，該調(diào)度器要比 0.01 版本內(nèi)核中的調(diào)度算法稍微復雜點，它引入了 epoch 概念。也就是將時間分成紀元(epochs)，也就是每個進程的生命周期。理論上來說，每個紀元結(jié)束，每個進程都應該運行過一次了，而且通常用光了它當前的時間片。但實際上，有些任務(wù)并沒有完全用完時間片，那么它剩余時間片的一半將會和新的時間片相加，從而在下一個紀元運行更長的時間。
我們來看下 schedule() 算法的核心源碼：
// schedule() 算法會遍歷所有的任務(wù)（O(N)），并且計算出每個任務(wù)的 // goodness 值，且挑選出「最好」的任務(wù)來運行。 // 以下是部分核心源碼，主要是了解下它的思路。 asmlinkage void schedule(void) { // 任務(wù)（進程）描述符： // 1. prev: 當前正在運行的任務(wù) // 2. next: 下一個將運行的任務(wù) // 3. p: 當前正在遍歷的任務(wù) struct task_struct *prev, *next, *p; int this_cpu, c; // c 表示權(quán)重值 repeat_schedule: // 默認選中的任務(wù) next = idle_task(this_cpu); c = -1000; list_for_each(tmp, &runqueue_head) { p = list_entry(tmp, struct task_struct, run_list); if (can_schedule(p, this_cpu)) { int weight = goodness(p, this_cpu, prev->active_mm); if (weight > c) c = weight, next = p; } } }源碼中的 goodness() 函數(shù)會計算出一個權(quán)重值，它的算法基本思想就是基于進程所剩余的時鐘節(jié)拍數(shù)(時間片)，再加上基于進程優(yōu)先級的權(quán)重值。返回值如下：
-1000 表示不要選擇該進程運行
0 表示時間片用完了，需要重新計算 counters(可能會被選中運行)
正整數(shù)：表示 goodness 值(越大越好)
+1000 表示實時進程，接下來就要選擇它運行
最后，針對 O(n) 調(diào)度器做下總結(jié)：算法實現(xiàn)非常簡單，但是不高效(任務(wù)越多，遍歷耗費時間越久)
沒有很好的擴展性，多核處理器怎么辦?
對于實時任務(wù)調(diào)度支持較弱(無論如何作為優(yōu)先級高的實時任務(wù)都需要在遍歷完列表后才可以知道)
O(1)：
Ingo Molnár 大佬在 2.6 版本的內(nèi)核中加入了全新的調(diào)度算法，它能夠在常數(shù)時間內(nèi)調(diào)度任務(wù)，因此被稱為 O(1) 調(diào)度器。我們來看看它引入的一些新特性：
全局優(yōu)先級單位，范圍是 0~139，數(shù)值越低，優(yōu)先級越高
將任務(wù)拆分成實時(099)和正常(100139)兩部分。更高優(yōu)先級任務(wù)獲得更多時間片
即刻搶占(early preemption)。當任務(wù)狀態(tài)變成 TASK_RUNNING 時，內(nèi)核會檢查其優(yōu)先級是否比當前運行的任務(wù)優(yōu)先級更高，如果是的話，則搶占當前正在運行的任務(wù)，切換到該任務(wù)
實時任務(wù)使用靜態(tài)優(yōu)先級
普通任務(wù)使用使用動態(tài)優(yōu)先級。任務(wù)優(yōu)先級會在其使用完自己的時間片后重新計算，內(nèi)核會考慮它過去的行為，決定它的交互性等級。交互型任務(wù)更容易得到調(diào)度
O(n) 的調(diào)度器會在每個紀元結(jié)束后(所有任務(wù)的時間片都使用過)，才會重新計算任務(wù)優(yōu)先級。而 O(1) 則是在每個任務(wù)時間片配額用完后就重新計算優(yōu)先級。O(1) 調(diào)度器為每個 CPU 維護了兩個隊列，即 active 和 expired。active 隊列存放的是時間片尚未用完的任務(wù)，而 expired 則是時間片已經(jīng)耗盡的任務(wù)。當一個任務(wù)的時間片用完后，就會被轉(zhuǎn)到 expired 隊列，而且會重新計算它的優(yōu)先級。當 active 隊列任務(wù)全部轉(zhuǎn)移到 expired 隊列后，會交換二者(讓 active 指向 expired 隊列，expired 指向 active 隊列)?？梢钥吹?，優(yōu)先級的計算，隊列切換都和任務(wù)數(shù)量多寡無關(guān)，能夠在 O(1) 時間復雜度下完成。
在先前介紹的調(diào)度算法中，如果想要取一個優(yōu)先級最高的任務(wù)，還需要遍歷整個任務(wù)鏈表才可以。而 O(1) 調(diào)度器則很特別，它為每種優(yōu)先級提供了一個任務(wù)鏈表。所有的可運行任務(wù)會被分散在不同優(yōu)先級隊應的鏈表中。
接下來看看全新的 runqueue 是怎么定義的吧：
struct runqueue { unsigned long nr_running; /* 可運行的任務(wù)總數(shù)（某個 CPU） */ struct prio_array *active; /* 指向 active 的隊列的指針 */ struct prio_array *expired; /* 指向 expired 的隊列的指針 */ struct prio_array arrays[2]; /* 實際存放不同優(yōu)先級對應的任務(wù)鏈表 */ }通過下面的圖可以直觀感受下任務(wù)隊列：
接下來看看 prio_array 是怎么定義的：
struct prio_array { int nr_active; /* 列表中的任務(wù)總數(shù) */ unsigned long bitmap[BITMAP_SIZE]; /* 位圖表示對應優(yōu)先級鏈表是否有任務(wù)存在 */ struct list_head queue[MAX_PRIO]; /* 任務(wù)隊列（每種優(yōu)先級對應一個雙向鏈表） */ };可以看到，在 prio_array 中存在一個位圖，它是用來標記每個 priority 對應的任務(wù)鏈表是否存在任務(wù)的。接下來看看為何 O(1) 調(diào)度器可以在常數(shù)時間找到需要運行的任務(wù)：
常數(shù)時間確定優(yōu)先級：首先會在位圖中查找到第一個設(shè)置為 1 的位(總共有 140 bits，從第一個 bit 開始搜索，這樣可以保證高優(yōu)先級的任務(wù)先得到機會運行)，如果找到了就可以確定哪個優(yōu)先級有任務(wù)，假設(shè)找到后的值為 priority;
常數(shù)時間獲得下一個任務(wù)：在 queue[priority] 對應的任務(wù)鏈表中提取第一個任務(wù)來執(zhí)行(多個任務(wù)會輪轉(zhuǎn)執(zhí)行)。
好了，是時候總結(jié)下 O(1) 調(diào)度器的優(yōu)缺點了：設(shè)計上要比 O(n) 調(diào)度器更加復雜精妙;
相對來說擴展性更好，性能更優(yōu)，在任務(wù)切換上的開銷更小;
用來標記任務(wù)是否為交互類型的算法還是過于復雜，且容易出錯。
CFS：單核調(diào)度
:CFS 的全稱是 Complete Fair Scheduler，也就是完全公平調(diào)度器。它實現(xiàn)了一個基于權(quán)重的公平隊列算法，從而將 CPU 時間分配給多個任務(wù)(每個任務(wù)的權(quán)重和它的 nice 值有關(guān)，nice 值越低，權(quán)重值越高)。每個任務(wù)都有一個關(guān)聯(lián)的虛擬運行時間 vruntime，它表示一個任務(wù)所使用的 CPU 時間除以其優(yōu)先級得到的值。相同優(yōu)先級和相同 vruntime 的兩個任務(wù)實際運行的時間也是相同的，這就意味著 CPU 資源是由它們均分了。為了保證所有任務(wù)能夠公平推進，每當需要搶占當前任務(wù)時，CFS 總會挑選出 vruntime 最小的那個任務(wù)運行。
內(nèi)核版本在 2.6.38 之前，每個線程(任務(wù))會被當成獨立的調(diào)度單元，并且和系統(tǒng)中其它線程共享資源，這就意味著一個多線程的應用會比單線程的應用獲得更多的資源。之后，CFS 不斷改進，目前已經(jīng)支持將一個應用中的線程打包到 cgroup 結(jié)構(gòu)中，cgroup 的 vruntime 是其中所有線程的 vuntime 之和。然后 CFS 就可以將它的算法應用于cgroup 之間，從而保證公平性。當某個 cgroup 被選中后，其中擁有最小 vruntime 的線程會被執(zhí)行，從而保證 cgroup 中的線程之間的公平性。cgroup 還可以嵌套，例如 systemd 會自動配置 cgroup 來保證不同用戶之間的公平性，然后在用戶運行的多個應用之間維持公平性。
CFS 通過在一定時間內(nèi)運行調(diào)度所有的線程來避免饑餓問題。當運行的 線程數(shù)在 8 個及以下時，默認的時間周期是 48ms;而當多于 8 個線程時，時間周期就會隨著線程數(shù)量而增加(6ms * 線程數(shù)，之所以選擇 6ms，是為了避免頻繁搶占，導致上下文切換頻繁切換的開銷)。由于 CFS 總是會挑選 vruntime 最小的線程執(zhí)行，它就需要避免某個線程的 vruntime 太小，以至于其它線程需要等待很久才能得到調(diào)度(會有饑餓問題)。所以在實踐中，CFS 會保證所有線程之間的 vruntime 之差低于搶占時間(6ms)，它是通過如下兩點來保證的：
當線程創(chuàng)建時，它的 vruntime 值等于運行隊列中等待執(zhí)行線程的最大 vruntime;
當線程從睡眠中喚醒時，它的 vruntime 值會被更新為大于或等于所有待調(diào)度線程中最小的 vruntime。使用最小 vruntime 還可以保證頻繁睡眠的線程優(yōu)先被調(diào)度，這對于桌面系統(tǒng)非常適合，它會減少交互應用的響應延遲。
CFS 還引入了啟發(fā)式調(diào)度思想來改善高速緩存利用率。例如，當線程被喚醒時，它會檢查該線程的 vruntime 和正在運行的線程 vruntime 之差是否非常顯著(臨界值是 1ms)，如果不是的話，則不會搶占當前正在運行的任務(wù)。但是這種做法還是以犧牲調(diào)度延遲為代價的，算是一種權(quán)衡吧。
多核負載均衡:
在多核環(huán)境中，Linux CFS 會將工作(work)分攤到多個處理器核心中執(zhí)行。但是這不等同于將線程均分到多個處理器。比如，一個 CPU 密集型的線程和 10 個頻繁睡眠的線程可能分別在兩個核上執(zhí)行，其中一個專門執(zhí)行 CPU 密集型線程;而另一個則處理那 10 個頻繁睡眠的線程。
為了多個處理器上的工作量均衡，CFS 使用了 load 指標來衡量線程和處理器的負載情況。線程的負載和線程的 CPU 平均使用率相關(guān)：經(jīng)常睡眠的線程負載要低于不睡眠的線程負載。類似 vruntime，線程的負載也是線程的優(yōu)先級加權(quán)得到的。而處理器的負載是在該處理器上可運行線程的負載之和。CFS 會嘗試均衡處理器的負載。
CFS 會在線程創(chuàng)建和喚醒時關(guān)注處理器的負載情況，調(diào)度器首先要決定將任務(wù)放在哪個處理器的運行隊列中。這里也會涉及到啟發(fā)式思想，比如，如果 CFS 檢查到生產(chǎn)者-消費者模型，那么它會將消費者線程盡可能地分散到機器的多個處理器上，因為多數(shù)核心都適合處理喚醒的線程。
負載均衡還會周期性發(fā)生，每隔 4ms，每個處理器都會嘗試從其它處理器偷取一些工作。當然，這種 work-stealing 均衡方法還會考慮機器的拓撲結(jié)構(gòu)：處理器會嘗試從距離它們「更近」的其它處理器上嘗試竊取工作，而非距離「更遠」的處理器(如遠程 NUMA 節(jié)點)。當處理器決定要從其它處理器竊取任務(wù)時，它會嘗試在二者之間均衡負載，并且會竊取多達 32 個線程。此外，當處理器進入空閑狀態(tài)時，它也會立刻調(diào)用負載均衡器。
在大型的 NUMA 機器上，CFS 并不會粗暴地比較所有 CPU 的負載，而是以分層的方式進行負載均衡。以一臺有兩個 NUMA 節(jié)點的機器為例，CFS 會先在 NUMA 節(jié)點內(nèi)部的處理器之間進行負載均衡，然后比較 NUMA 節(jié)點之間的負載(通過節(jié)點內(nèi)部處理器負載計算得到)，再決定要不要在兩個節(jié)點之間進行負載均衡。如果 NUMA 節(jié)點之間的負載差距在 25% 以內(nèi)，則不會進行負載均衡?？偨Y(jié)來說，如果兩個處理器(或處理器組)之間的距離越遠，那么只有在不平衡性差距越大的情況下才會考慮負載均衡。
運行隊列:
CFS 引入了紅黑樹(本質(zhì)上是一棵半平衡二叉樹，對于插入和查找都有 O(log(N)) 的時間復雜度)來維護運行隊列，樹的節(jié)點值是調(diào)度單元的 vruntime，擁有最小 vruntime 的節(jié)點位于樹的最左下邊。
接下來看看 cfs_rq 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的定義(位于
struct cfs_rq { // 所有任務(wù)的累計權(quán)重值 struct load_weight load; // 表示該隊列中有多少個可運行的任務(wù) unsigned int nr_running; // 運行隊列中最小的 vruntime u64 min_vruntime; // 紅黑樹的根節(jié)點，指向運行任務(wù)隊列 struct rb_root tasks_timeline; // 下一個即將被調(diào)度的任務(wù) struct rb_node *rb_leftmost; // 指向當前正在運行的調(diào)度單元 struct sched_entity *curr; }CFS 算法實際應用于調(diào)度單元(這是一個更通用的抽象，可以是線程、cgroups 等)，調(diào)度單元數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義如下(位于
struct sched_entity { // 表示調(diào)度單元的負載權(quán)重（比如該調(diào)度單元是一個組，則該值就是該組下所有線程的負載權(quán)重的組合） struct load_weight load; /* for load-balancing */ // 表示紅黑樹的節(jié)點 struct rb_node run_node; // 表示當前調(diào)度單元是否位于運行隊列 unsigned int on_rq; // 開始執(zhí)行時間 u64 exec_start; // 總共運行的時間，該值是通過 `update_curr()` 更新的。 u64 sum_exec_runtime; // 基于虛擬時鐘計算出該調(diào)度單元已運行的時間 u64 vruntime; // 用于記錄之前運行的時間之和 u64 prev_sum_exec_runtime; };虛擬時鐘:
前面提到的 vruntime 究竟是什么呢?為什么叫作虛擬運行時間呢?接下來就要揭開它的神秘面紗。為了更好地實現(xiàn)公平性，CFS 使用了虛擬時鐘來測量一個等待的調(diào)度單元在一個完全公平的處理器上允許執(zhí)行的時間。然而，虛擬時鐘并沒有真實的實現(xiàn)，它只是一個抽象概念。
我們可以基于真實時間和任務(wù)的負載權(quán)重來計算出虛擬運行時間，該算法是在 update_cur() 函數(shù)中實現(xiàn)的，它會更新調(diào)度單元的時間記賬信息，以及 CFS 運行隊列的 min_vruntime(完整定義位于
static void update_curr(struct cfs_rq *cfs_rq) { struct sched_entity *curr = cfs_rq->curr; u64 now = rq_clock_task(rq_of(cfs_rq)); u64 delta_exec; if (unlikely(!curr)) return; // 計算出調(diào)度單元開始執(zhí)行時間和當前之間的差值，即真實運行時間 delta_exec = now - curr->exec_start; curr->vruntime += calc_delta_fair(delta_exec, curr); update_min_vruntime(cfs_rq); } static inline u64 calc_delta_fair(u64 delta, struct sched_entity *se) { // 如果任務(wù)的優(yōu)先級是默認的優(yōu)先級（內(nèi)部 nice 值是 120），那么虛擬運行時間 // 就是真實運行時間。否則，會基于 `__calc_delta` 計算出虛擬運行時間。 if (unlikely(se->load.weight != NICE_0_LOAD)) // 該計算過程基本等同于： // delta = delta_exec * NICE_0_LOAD / cur->load.weight; delta = __calc_delta(delta, NICE_0_LOAD, &se->load); return delta; } static void update_min_vruntime(struct cfs_rq *cfs_rq) { u64 vruntime = cfs_rq->min_vruntime; if (cfs_rq->curr) // 如果此時有任務(wù)在運行，就更新最小運行時間為當前任務(wù)的 vruntime vruntime = cfs_rq->curr->vruntime; if (cfs_rq->rb_leftmost) { // 獲得下一個要運行的調(diào)度單元 struct sched_entity *se = rb_entry(cfs_rq->rb_leftmost, struct sched_entity, run_node); if (!cfs_rq->curr) vruntime = se->vruntime; else // 保證 min_vruntime 是二者之間較小的那個值 vruntime = min_vruntime(vruntime, se->vruntime); } // 這里之所以去二者之間的最大值，是為了保證 min_vruntime 能夠單調(diào)增長 // 可以想想為什么需要這樣做？ cfs_rq->min_vruntime = max_vruntime(cfs_rq->min_vruntime, vruntime); }最后，來總結(jié)下使用虛擬時鐘的意義：當任務(wù)運行時，它的虛擬時間總是會增加，從而保證它會被移動到紅黑樹的右側(cè);
對于高優(yōu)先級的任務(wù)，虛擬時鐘的節(jié)拍更慢，從而讓它移動到紅黑樹右側(cè)的速度就越慢，因此它們被再次調(diào)度的機會就更大些。
選擇下一個任務(wù):
CFS 可以在紅黑樹中一直找到最左(leftmost)邊的節(jié)點作為下一個運行的任務(wù)。但是真正實現(xiàn) __pick_first_entity() 的函數(shù)其實并沒有真正地執(zhí)行查找(雖然可以在 O(log(N)) 時間內(nèi)找到)，我們可以看下它的定義(完整定義位于
struct sched_entity *__pick_first_entity(struct cfs_rq *cfs_rq) { // 其實這里取的是緩存的 leftmost 節(jié)點 // 所以執(zhí)行就會更快了 struct rb_node *left = cfs_rq->rb_leftmost; if (!left) return NULL; return rb_entry(left, struct sched_entity, run_node); }實時調(diào)度器:
Linux 實時任務(wù)調(diào)度器實現(xiàn)位于
SCHED_FIFO: 這個其實就是一個先到先服務(wù)的調(diào)度算法。這類任務(wù)沒有時間片限制，它們會一直運行直到阻塞或者主動放棄 CPU，亦或者被更高優(yōu)先級的實時任務(wù)搶占。該類任務(wù)總會搶占 SCHED_NORMAL 任務(wù)。如果多個任務(wù)具有相同的優(yōu)先級，那它們會以輪詢的方式調(diào)度（也就是當一個任務(wù)完成后，會被放到隊列尾部等待下次執(zhí)行）；
SCHED_RR: 這種策略類似于 SCHED_FIFO，只是多了時間片限制。相同優(yōu)先級的任務(wù)會以輪詢的方式被調(diào)度，每個運行的任務(wù)都會一直運行，直到其用光自己的時間片，或者被更高優(yōu)先級的任務(wù)搶占。當任務(wù)的時間片用光后，它會重新補充能量，并被加入到隊列尾部。默認的時間片是 100ms，可以在
實時任務(wù)的優(yōu)先級是靜態(tài)的，不會像之前提到的算法，會重新計算任務(wù)優(yōu)先級。用戶可以通過 chrt 命令更改任務(wù)優(yōu)先級。
實現(xiàn)細節(jié):
實時任務(wù)有自己的調(diào)度單元數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(位于
struct sched_rt_entity { struct list_head run_list; unsigned long timeout; unsigned long watchdog_stamp; unsigned int time_slice; struct sched_rt_entity *back; struct sched_rt_entity *parent; /* rq on which this entity is (to be) queued: */ struct rt_rq *rt_rq; };SCHED_FIFO 的時間片是 0，可以在
int sched_rr_timeslice = RR_TIMESLICE; static unsigned int get_rr_interval_rt(struct rq *rq, struct task_struct *task) { if (task->policy == SCHED_RR) return sched_rr_timeslice; else return 0; }而關(guān)于運行隊列的定義如下：
/* Real-Time classes' related field in a runqueue: */ struct rt_rq { // 所有相同優(yōu)先級的實時任務(wù)都保存在 `active.queue[prio]` 鏈表中 struct rt_prio_array active; unsigned int rt_nr_running; struct rq *rq; /* main runqueue */ }; /* * This is the priority-queue data structure of the RT scheduling class: */ struct rt_prio_array { /* include 1 bit for delimiter */ // 類似 O(1) 調(diào)度器，使用位圖來標記對應優(yōu)先級的鏈表是否為空 DECLARE_BITMAP(bitmap, MAX_RT_PRIO + 1); struct list_head queue[MAX_RT_PRIO]; };類似于 CFS 中的 update_curr() 函數(shù)，update_curr_rt() 函數(shù)用來跟蹤實時任務(wù)的 CPU 占用情況，收集一些統(tǒng)計信息，更新時間片等，但這里使用的是真實時間，而沒有虛擬時間的概念。完整定義可以參考 kernel/sched/rt.c。
BFS & MuqSS調(diào)度器:
總體來說，BFS 是一個適用于桌面或移動設(shè)備的調(diào)度器，設(shè)計地比較簡潔，用于改善桌面應用的交互性，減小響應時間，提升用戶體驗。它采用了全局單任務(wù)隊列設(shè)計，不再讓每個 CPU 都有獨立的運行隊列。雖然使用單個全局隊列，需要引入隊列鎖來保證并發(fā)安全性，但是對于桌面系統(tǒng)而言，處理器通常都比較少，鎖的開銷基本可以忽略。BFS 每次會在任務(wù)鏈表中選擇具有最小 virtual deadline 的任務(wù)運行。
MuqSS 是作者后來基于 BFS 改進的一款調(diào)度器，同樣是用于桌面環(huán)境任務(wù)調(diào)度。它主要解決了 BFS 的兩個問題：
每次需要在對應優(yōu)先級鏈表中遍歷查找需要執(zhí)行任務(wù)，這個時間復雜度為 O(n)。所以新的調(diào)度器引入了跳表來解決該問題，從而將時間復雜度降低到 O(1)。
全局鎖爭奪的開銷優(yōu)化，采用 try_lock 替代 lock。
“怎么理解Linux Kernel調(diào)度器”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實用文章！
