搜索
❏ 站外平台:

更好的任务窃取可以使 Linux 更快吗?

作者: Oracle 译者: LCTT Xingyu.Wang

| 2019-11-23 23:58      

Oracle Linux 内核开发人员 Steve Sistare 参与了这场有关内核调度程序改进的讨论。

通过可扩展的任务窃取进行负载平衡

Linux 任务调度程序通过将唤醒的任务推送到空闲的 CPU,以及在 CPU 空闲时从繁忙的 CPU 中拉取任务来平衡整个系统的负载。在大型系统上的推送侧和拉取侧,有效的伸缩都是挑战。对于拉取,调度程序搜索连续的更大范围中的所有 CPU,直到找到过载的 CPU,然后从最繁忙的组中拉取任务。这代价非常昂贵,在大型系统上要花费 10 到 100 微秒,因此搜索时间受到平均空闲时间的限制,并且某些范围不会被搜索。并非总能达到平衡,而且闲置的 CPU 依旧闲置。

我实现了一种备用机制,该机制在 idle_balance() 中的现有搜索中自身受限并且没有找到之后被调用。我维护了一个过载的 CPU 的位图,当可运行的 CFS 任务计数超过 1 时,CPU 会设置该位。这个位图是稀疏的,每个高速缓存线的有效位数量有限。当许多线程同时设置、清除和访问元素时,这可以减少缓存争用。每个末级缓存都有一个位图。当 CPU 空闲时,它将搜索该位图以查找第一个具有可迁移任务的过载 CPU,然后将其窃取。这种简单的窃取会比单独的 idle_balance() 产生更高的 CPU 利用率,因为该搜索的成本很便宜,花费 1 到 2 微秒,因此每次 CPU 即将空闲时都可以调用它。窃取不会减轻全局最繁忙的队列的负担,但是它比根本不执行任何操作要好得多。

结果

偷窃仅在调度程序代码中占用少量 CPU 开销即可提高利用率。在以下实验中,以不同数量的组(每个组 40 个任务)运行 hackbench,并对每次运行结果显示 /proc/schedstat 中的增量(按 CPU 平均),并增加了这些非标准的统计信息:

  • %find:在旧函数和新函数中花费的时间百分比,这些函数用于搜索空闲的 CPU 和任务以窃取并设置过载的 CPU 位图。
  • steal:任务从另一个 CPU 窃取的次数。经过的时间增加了 8% 到 36%,最多增加了 0.4% 的发现时间。

load balancing

​​如下图的绿色曲线所示,新内核的 CPU 繁忙利用率接近 100%,作为比较的基线内核是橙色曲线: ​​

根据负载的不同,窃取可将 Oracle 数据库 OLTP 性能提高多达 9%,并且我们已经看到 MySQL、Pgsql、gcc、Java 和网络方面有了一些不错的改进。通常,窃取对上下文切换率高的工作负载最有帮助。

代码

截至撰写本文时,这项工作尚未完成,但最新的修补程序系列位于 https://lkml.org/lkml/2018/12/6/1253。如果你的内核是使用 CONFIG_SCHED_DEBUG=y 构建的,则可以使用以下命令验证其是否包含窃取优化:

# grep -q STEAL /sys/kernel/debug/sched_features && echo Yes
Yes

如果要尝试使用,请注意,对于具有 2 个以上 NUMA 节点的系统,禁用了窃取功能,因为 hackbench 在此类系统上发生了回归,正如我在 https://lkml.org/lkml/2018/12/6/1250 中解释的那样。但是,我怀疑这种影响是特定于 hackbench 的,并且窃取将有助于多节点系统上的其他工作负载。要尝试使用它,请用内核参数 sched_steal_node_limit=8(或更大)重新启动。

进一步工作

在将基本盗用算法推向上游之后,我正在考虑以下增强功能:

  • 如果在末级缓存中进行窃取找不到候选者,在 LLC 和 NUMA 节点之间进行窃取。
  • 维护稀疏位图以标识 RT 调度类中的偷窃候选者。当前 pull_rt_task() 搜索所有运行队列。
  • idle_balance() 中删除核心和套接字级别,因为窃取会处理这些级别。当支持跨 LLC 窃取时,完全删除 idle_balance()
  • 维护位图以标识空闲核心和空闲 CPU,以实现推平衡。

这篇文章最初发布于 Oracle Developers Blog


via: https://www.linux.com/blog/can-better-task-stealing-make-linux-faster

作者:Oracle 选题:lujun9972 译者:wxy 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出

订阅“Linux 中国”官方小程序来查看


最新评论

LCTT 译者
Xingyu.Wang 💎💎
共计翻译: 417.0 篇 | 共计贡献: 1961
贡献时间:2014-07-25 -> 2019-12-07
访问我的 LCTT 主页 | 在 GitHub 上关注我


返回顶部

分享到微信

打开微信,点击顶部的“╋”,
使用“扫一扫”将网页分享至微信。