本文主要是介绍【原创】（五）Linux进程调度-CFS调度器，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1. 概述
Completely Fair Scheduler，完全公平调度器，用于Linux系统中普通进程的调度。
CFS采用了红黑树算法来管理所有的调度实体sched_entity，
算法效率为O(log(n))。
CFS跟踪调度实体sched_entity的虚拟运行时间vruntime，
平等对待运行队列中的调度实体sched_entity，将执行时间少的调度实体sched_entity排列到红黑树的左边。
老规矩，先上张图片来直观了解一下原理：
每个sched_latency周期内，根据各个任务的权重值，可以计算出运行时间runtime；
运行时间runtime可以转换成虚拟运行时间vruntime；
根据虚拟运行时间的大小，插入到CFS红黑树中，虚拟运行时间少的调度实体放置到左边；
在下一次任务调度的时候，选择虚拟运行时间少的调度实体来运行；
在开始本文之前，建议先阅读下（一）Linux进程调度器-基础。
开始探索之旅！
2. 数据结构
2.1 调度类
Linux内核抽象了一个调度类struct sched_class，这是一种典型的面向对象的设计思想，将共性的特征抽象出来封装成类
在实例化各个调度器的时候，可以根据具体的调度算法来实现。
这种方式做到了高内聚低耦合，同时又很容易扩展新的调度器。
在调度核心代码kernel/sched/core.c中，使用的方式是task->sched_class->xxx_func
其中task表示的是描述任务的结构体struct task_struck，在该结构体中包含了任务所使用的调度器
进而能找到对应的函数指针来完成调用执行，有点类似于C++中的多态机制。
2.2 rq/cfs_rq/task_struct/task_group/sched_entity
struct rq：每个CPU都有一个对应的运行队列；
struct cfs_rq：CFS运行队列，该结构中包含了struct rb_root_cached红黑树，
用于链接调度实体struct sched_entity。
rq运行队列中对应了一个CFS运行队列，此外，在task_group结构中也会为每个CPU再维护一个CFS运行队列；
struct task_struct：任务的描述符，包含了进程的所有信息，该结构中的struct sched_entity，用于参与CFS的调度；
struct task_group：组调度（参考前文），Linux支持将任务分组来对CPU资源进行分配管理，
该结构中为系统中的每个CPU都分配了struct sched_entity调度实体和struct cfs_rq运行队列
其中struct sched_entity用于参与CFS的调度；
struct sched_entity：调度实体，这个也是CFS调度管理的对象了；
来一张图看看它们之间的组织关系：
struct sched_entity结构体字段注释如下：
struct sched_entity {/* For load-balancing: */struct load_weight load; //调度实体的负载权重值struct rb_node run_node; //用于连接到CFS运行队列的红黑树中的节点struct list_head group_node; //用于连接到CFS运行队列的cfs_tasks链表中的节点unsigned int on_rq; //用于表示是否在运行队列中u64 exec_start; //当前调度实体的开始执行时间u64 sum_exec_runtime; //调度实体执行的总时间u64 vruntime; //虚拟运行时间，这个时间用于在CFS运行队列中排队u64 prev_sum_exec_runtime; //上一个调度实体运行的总时间u64 nr_migrations; //负载均衡struct sched_statistics statistics; //统计信息#ifdef CONFIG_FAIR_GROUP_SCHEDint depth; //任务组的深度，其中根任务组的深度为0，逐级往下增加struct sched_entity *parent; //指向调度实体的父对象/* rq on which this entity is (to be) queued: */struct cfs_rq *cfs_rq; //指向调度实体归属的CFS队列，也就是需要入列的CFS队列/* rq "owned" by this entity/group: */struct cfs_rq *my_q; //指向归属于当前调度实体的CFS队列，用于包含子任务或子的任务组
#endif#ifdef CONFIG_SMP/** Per entity load average tracking.** Put into separate cache line so it does not* collide with read-mostly values above.*/struct sched_avg avg ____cacheline_aligned_in_smp; //用于调度实体的负载计算（`PELT`）
#endif
};
struct cfs_rq结构体的关键字段注释如下：
/* CFS-related fields in a runqueue */
struct cfs_rq {struct load_weight load; //CFS运行队列的负载权重值unsigned int nr_running, h_nr_running; //nr_running：运行的调度实体数（参与时间片计算）u64 exec_clock; //运行时间u64 min_vruntime; //最少的虚拟运行时间，调度实体入队出队时需要进行增减处理
#ifndef CONFIG_64BITu64 min_vruntime_copy;
#endifstruct rb_root_cached tasks_timeline; //红黑树，用于存放调度实体/** 'curr' points to currently running entity on this cfs_rq.* It is set to NULL otherwise (i.e when none are currently running).*/struct sched_entity *curr, *next, *last, *skip; //分别指向当前运行的调度实体、下一个调度的调度实体、CFS运行队列中排最后的调度实体、跳过运行的调度实体#ifdef CONFIG_SCHED_DEBUGunsigned int nr_spread_over;
#endif#ifdef CONFIG_SMP/** CFS load tracking*/struct sched_avg avg; //计算负载相关u64 runnable_load_sum;unsigned long runnable_load_avg; //基于PELT的可运行平均负载
#ifdef CONFIG_FAIR_GROUP_SCHEDunsigned long tg_load_avg_contrib; //任务组的负载贡献unsigned long propagate_avg;
#endifatomic_long_t removed_load_avg, removed_util_avg;
#ifndef CONFIG_64BITu64 load_last_update_time_copy;
#endif#ifdef CONFIG_FAIR_GROUP_SCHED/** h_load = weight * f(tg)** Where f(tg) is the recursive weight fraction assigned to* this group.*/unsigned long h_load;u64 last_h_load_update;struct sched_entity *h_load_next;
#endif /* CONFIG_FAIR_GROUP_SCHED */
#endif /* CONFIG_SMP */#ifdef CONFIG_FAIR_GROUP_SCHEDstruct rq *rq; /* cpu runqueue to which this cfs_rq is attached */ //指向CFS运行队列所属的CPU RQ运行队列/** leaf cfs_rqs are those that hold tasks (lowest schedulable entity in* a hierarchy). Non-leaf lrqs hold other higher schedulable entities* (like users, containers etc.)** leaf_cfs_rq_list ties together list of leaf cfs_rq's in a cpu. This* list is used during load balance.*/int on_list;struct list_head leaf_cfs_rq_list;struct task_group *tg; /* group that "owns" this runqueue */ //CFS运行队列所属的任务组#ifdef CONFIG_CFS_BANDWIDTHint runtime_enabled; //CFS运行队列中使用CFS带宽控制u64 runtime_expires; //到期的运行时间s64 runtime_remaining; //剩余的运行时间u64 throttled_clock, throttled_clock_task; //限流时间相关u64 throttled_clock_task_time;int throttled, throttle_count; //throttled：限流，throttle_count：CFS运行队列限流次数struct list_head throttled_list; //运行队列限流链表节点，用于添加到cfs_bandwidth结构中的cfttle_cfs_rq链表中
#endif /* CONFIG_CFS_BANDWIDTH */
#endif /* CONFIG_FAIR_GROUP_SCHED */
};
3. 流程分析
整个流程分析，围绕着CFS调度类实体：fair_sched_class中的关键函数来展开。
先来看看fair_sched_class都包含了哪些函数：
/** All the scheduling class methods:*/
const struct sched_class fair_sched_class = {.next = &idle_sched_class,.enqueue_task = enqueue_task_fair,.dequeue_task = dequeue_task_fair,.yield_task = yield_task_fair,.yield_to_task = yield_to_task_fair,.check_preempt_curr = check_preempt_wakeup,.pick_next_task = pick_next_task_fair,.put_prev_task = put_prev_task_fair,#ifdef CONFIG_SMP.select_task_rq = select_task_rq_fair,.migrate_task_rq = migrate_task_rq_fair,.rq_online = rq_online_fair,.rq_offline = rq_offline_fair,.task_dead = task_dead_fair,.set_cpus_allowed = set_cpus_allowed_common,
#endif.set_curr_task = set_curr_task_fair,.task_tick = task_tick_fair,.task_fork = task_fork_fair,.prio_changed = prio_changed_fair,.switched_from = switched_from_fair,.switched_to = switched_to_fair,.get_rr_interval = get_rr_interval_fair,.update_curr = update_curr_fair,#ifdef CONFIG_FAIR_GROUP_SCHED.task_change_group = task_change_group_fair,
#endif
};3.1 runtime与vruntime
CFS调度器没有时间片的概念了，而是根据实际的运行时间和虚拟运行时间来对任务进行排序，从而选择调度。
那么，运行时间和虚拟运行时间是怎么计算的呢？看一下流程调用：
Linux内核默认的sysctl_sched_latency是6ms，这个值用户态可设。
sched_period用于保证可运行任务都能至少运行一次的时间间隔；
当可运行任务大于8个的时候，sched_period的计算则需要根据任务个数乘以最小调度颗粒值，这个值系统默认为0.75ms；
每个任务的运行时间计算，是用sched_period值，去乘以该任务在整个CFS运行队列中的权重占比；
虚拟运行的时间 = 实际运行时间 * NICE_0_LOAD / 该任务的权重；
还是来看一个实例吧，以5个Task为例，其中每个Task的nice值不一样（优先级不同），对应到的权重值在内核中提供了一个转换数组：
const int sched_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,
};
图来了：
3.2 CFS调度tick
CFS调度器中的tick函数为task_tick_fair，系统中每个调度tick都会调用到，此外如果使用了hrtimer，也会调用到这个函数。
流程如下：
主要的工作包括：
更新运行时的各类统计信息，比如vruntime， 运行时间、负载值、权重值等；
检查是否需要抢占，主要是比较运行时间是否耗尽，以及vruntime的差值是否大于运行时间等；
来一张图，感受一下update_curr函数的相关信息更新吧：
3.3 任务出队入队
当任务进入可运行状态时，需要将调度实体放入到红黑树中，完成入队操作；
当任务退出可运行状态时，需要将调度实体从红黑树中移除，完成出队操作；
CFS调度器，使用enqueue_task_fair函数将任务入队到CFS队列，使用dequeue_task_fair函数将任务从CFS队列中出队操作。
出队与入队的操作中，核心的逻辑可以分成两部分：1）更新运行时的数据，比如负载、权重、组调度的占比等等；2）将sched_entity插入红黑树，或者从红黑树移除；
由于dequeue_task_fair大体的逻辑类似，不再深入分析；
这个过程中，涉及到了CPU负载计算、task_group组调度、CFS Bandwidth带宽控制等，这些都在前边的文章中分析过，可以结合进行理解；
3.3 任务创建
在父进程通过fork创建子进程的时候，task_fork_fair函数会被调用，这个函数的传入参数是子进程的task_struct。该函数的主要作用，就是确定子任务的vruntime，因此也能确定子任务的调度实体在红黑树RB中的位置。
task_fork_fair本身比较简单，流程如下图：
3.4 任务选择
每当进程任务切换的时候，也就是schedule函数执行时，调度器都需要选择下一个将要执行的任务。
在CFS调度器中，是通过pick_next_task_fair函数完成的，流程如下：
当需要进程任务切换的时候，pick_next_task_fair函数的传入参数中包含了需要被切换出去的任务，也就是pre_task；
当pre_task不是普通进程时，也就是调度类不是CFS，那么它就不使用sched_entity的调度实体来参与调度，因此会执行simple分支，通过put_pre_task函数来通知系统当前的任务需要被切换，而不是通过put_prev_entity函数来完成；
当pre_task是普通进程时，调用pick_next_entity来选择下一个执行的任务，这个选择过程实际是有两种情况：当调度实体对应task时，do while()遍历一次，当调度实体对应task_group是，则需要遍历任务组来选择下一个执行的任务了。
put_prev_entity，用于切换任务前的准备工作，更新运行时的统计数据，并不进行dequeue的操作，其中需要将CFS队列的curr指针置位成NULL；
set_next_entity，用于设置下一个要运行的调度实体，设置CFS队列的curr指针；
如果使能了hrtimer，则将hrtimer的到期时间设置为调度实体的剩余运行时间；
暂且分析到这吧，CFS调度器涵盖的内容还是挺多的，fair.c一个文件就有将近一万行代码，相关内容的分析也分散在前边的文章中了，感兴趣的可以去看看。
这篇关于【原创】（五）Linux进程调度-CFS调度器的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
