Documentation/translations/zh_CN/core-api/padata.rst

   1 .. SPDX-License-Identifier: GPL-2.0
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   3 .. include:: ../disclaimer-zh_CN.rst
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   5 :Original: Documentation/core-api/padata.rst
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   7 :翻译:
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   9  司延腾 Yanteng Si <siyanteng@loongson.cn>
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  11 .. _cn_core_api_padata.rst:
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  14 padata并行执行机制
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  17 :日期: 2020年5月
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  19 Padata是一种机制，内核可以通过此机制将工作分散到多个CPU上并行完成，同时
  20 可以选择保持它们的顺序。
  21
  22 它最初是为IPsec开发的，它需要在不对这些数据包重新排序的其前提下，为大量的数
  23 据包进行加密和解密。这是目前padata的序列化作业支持的唯一用途。
  24
  25 Padata还支持多线程作业，将作业平均分割，同时在线程之间进行负载均衡和协调。
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  27 执行序列化作业
  28 ==============
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  30 初始化
  31 ------
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  33 使用padata执行序列化作业的第一步是建立一个padata_instance结构体，以全面
  34 控制作业的运行方式::
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  36     #include <linux/padata.h>
  37
  38     struct padata_instance *padata_alloc(const char *name);
  39
  40 'name'即标识了这个实例。
  41
  42 然后，通过分配一个padata_shell来完成padata的初始化::
  43
  44    struct padata_shell *padata_alloc_shell(struct padata_instance *pinst);
  45
  46 一个padata_shell用于向padata提交一个作业，并允许一系列这样的作业被独立地
  47 序列化。一个padata_instance可以有一个或多个padata_shell与之相关联，每个
  48 都允许一系列独立的作业。
  49
  50 修改cpumasks
  51 ------------
  52
  53 用于运行作业的CPU可以通过两种方式改变，通过padata_set_cpumask()编程或通
  54 过sysfs。前者的定义是::
  55
  56     int padata_set_cpumask(struct padata_instance *pinst, int cpumask_type,
  57                            cpumask_var_t cpumask);
  58
  59 这里cpumask_type是PADATA_CPU_PARALLEL（并行）或PADATA_CPU_SERIAL（串行）之一，其中并
  60 行cpumask描述了哪些处理器将被用来并行执行提交给这个实例的作业，串行cpumask
  61 定义了哪些处理器被允许用作串行化回调处理器。 cpumask指定了要使用的新cpumask。
  62
  63 一个实例的cpumasks可能有sysfs文件。例如，pcrypt的文件在
  64 /sys/kernel/pcrypt/<instance-name>。在一个实例的目录中，有两个文件，parallel_cpumask
  65 和serial_cpumask，任何一个cpumask都可以通过在文件中回显（echo）一个bitmask
  66 来改变，比如说::
  67
  68     echo f > /sys/kernel/pcrypt/pencrypt/parallel_cpumask
  69
  70 读取其中一个文件会显示用户提供的cpumask，它可能与“可用”的cpumask不同。
  71
  72 Padata内部维护着两对cpumask，用户提供的cpumask和“可用的”cpumask(每一对由一个
  73 并行和一个串行cpumask组成)。用户提供的cpumasks在实例分配时默认为所有可能的CPU，
  74 并且可以如上所述进行更改。可用的cpumasks总是用户提供的cpumasks的一个子集，只包
  75 含用户提供的掩码中的在线CPU；这些是padata实际使用的cpumasks。因此，向padata提
  76 供一个包含离线CPU的cpumask是合法的。一旦用户提供的cpumask中的一个离线CPU上线，
  77 padata就会使用它。
  78
  79 改变CPU掩码的操作代价很高，所以不应频繁更改。
  80
  81 运行一个作业
  82 -------------
  83
  84 实际上向padata实例提交工作需要创建一个padata_priv结构体，它代表一个作业::
  85
  86     struct padata_priv {
  87         /* Other stuff here... */
  88         void                    (*parallel)(struct padata_priv *padata);
  89         void                    (*serial)(struct padata_priv *padata);
  90     };
  91
  92 这个结构体几乎肯定会被嵌入到一些针对要做的工作的大结构体中。它的大部分字段对
  93 padata来说是私有的，但是这个结构在初始化时应该被清零，并且应该提供parallel()和
  94 serial()函数。在完成工作的过程中，这些函数将被调用，我们马上就会遇到。
  95
  96 工作的提交是通过::
  97
  98     int padata_do_parallel(struct padata_shell *ps,
  99                            struct padata_priv *padata, int *cb_cpu);
 100
 101 ps和padata结构体必须如上所述进行设置；cb_cpu指向作业完成后用于最终回调的首选CPU；
 102 它必须在当前实例的CPU掩码中（如果不是，cb_cpu指针将被更新为指向实际选择的CPU）。
 103 padata_do_parallel()的返回值在成功时为0，表示工作正在进行中。-EBUSY意味着有人
 104 在其他地方正在搞乱实例的CPU掩码，而当cb_cpu不在串行cpumask中、并行或串行cpumasks
 105 中无在线CPU，或实例停止时，则会出现-EINVAL反馈。
 106
 107 每个提交给padata_do_parallel()的作业将依次传递给一个CPU上的上述parallel()函数
 108 的一个调用，所以真正的并行是通过提交多个作业来实现的。parallel()在运行时禁用软
 109 件中断，因此不能睡眠。parallel()函数把获得的padata_priv结构体指针作为其唯一的参
 110 数；关于实际要做的工作的信息可能是通过使用container_of()找到封装结构体来获得的。
 111
 112 请注意，parallel()没有返回值；padata子系统假定parallel()将从此时开始负责这项工
 113 作。作业不需要在这次调用中完成，但是，如果parallel()留下了未完成的工作，它应该准
 114 备在前一个作业完成之前，被以新的作业再次调用
 115
 116 序列化作业
 117 ----------
 118
 119 当一个作业完成时，parallel()（或任何实际完成该工作的函数）应该通过调用通知padata此
 120 事::
 121
 122     void padata_do_serial(struct padata_priv *padata);
 123
 124 在未来的某个时刻，padata_do_serial()将触发对padata_priv结构体中serial()函数的调
 125 用。这个调用将发生在最初要求调用padata_do_parallel()的CPU上；它也是在本地软件中断
 126 被禁用的情况下运行的。
 127 请注意，这个调用可能会被推迟一段时间，因为padata代码会努力确保作业按照提交的顺序完
 128 成。
 129
 130 销毁
 131 ----
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 133 清理一个padata实例时，可以预见的是调用两个free函数，这两个函数对应于分配的逆过程::
 134
 135     void padata_free_shell(struct padata_shell *ps);
 136     void padata_free(struct padata_instance *pinst);
 137
 138 用户有责任确保在调用上述任何一项之前，所有未完成的工作都已完成。
 139
 140 运行多线程作业
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 143 一个多线程作业有一个主线程和零个或多个辅助线程，主线程参与作业，然后等待所有辅助线
 144 程完成。padata将作业分割成称为chunk的单元，其中chunk是一个线程在一次调用线程函数
 145 中完成的作业片段。
 146
 147 用户必须做三件事来运行一个多线程作业。首先，通过定义一个padata_mt_job结构体来描述
 148 作业，这在接口部分有解释。这包括一个指向线程函数的指针，padata每次将作业块分配给线
 149 程时都会调用这个函数。然后，定义线程函数，它接受三个参数： ``start`` 、 ``end`` 和 ``arg`` ，
 150 其中前两个参数限定了线程操作的范围，最后一个是指向作业共享状态的指针，如果有的话。
 151 准备好共享状态，它通常被分配在主线程的堆栈中。最后，调用padata_do_multithreaded()，
 152 它将在作业完成后返回。
 153
 154 接口
 155 ====
 156
 157 该API在以下内核代码中:
 158
 159 include/linux/padata.h
 160
 161 kernel/padata.c