当前位置: 首页 > news >正文

现代多核调度器的本质 调度三重奏

现代多核调度器的核心设计围绕 “调度三重奏”(Scheduling Trio) 展开,即 负载均衡(Load Balancing)任务放置(Task Placement)任务选择(Task Selection) 三个关键机制的协同作用。这三者共同决定了多核系统中任务如何分配、迁移和执行,以实现高性能、低延迟和公平性。


1. 调度三重奏的核心组成

(1) 负载均衡(Load Balancing)

目标:确保所有 CPU 核心的负载均衡,避免某些核心过载而其他核心闲置。
关键机制

  • 周期性负载检测(如 Linux 的 scheduler_tick
  • 负载计算(使用 PELT(Per-Entity Load Tracking)或 WALT(Window-Assisted Load Tracking))
  • 任务迁移(通过 active_balancepull/push 操作)

示例(Linux CFS):

  • 当某个 CPU 的运行队列(cfs_rq)负载显著高于其他 CPU 时,调度器会将部分任务迁移到空闲核心。

(2) 任务放置(Task Placement)

目标:在任务唤醒(如 wake_up_new_task())或迁移时,选择最优的 CPU 核心。
关键策略

  • 缓存亲和性(Cache Affinity):优先选择任务上次运行的 CPU(利用缓存局部性)。
  • NUMA 感知:避免跨 NUMA 节点迁移(减少远程内存访问延迟)。
  • SMT 优化:避免将高优先级任务放在同一超线程核心上竞争资源。

示例(Linux 的 select_task_rq):

int select_task_rq(struct task_struct *p, int cpu, int sd_flags) {if (sd_flags & SD_BALANCE_WAKE) {// 优先选择缓存亲和的 CPUcpu = p->recent_used_cpu;}// NUMA 感知逻辑...return cpu;
}

(3) 任务选择(Task Selection)

目标:从当前 CPU 的运行队列中选择下一个要执行的任务。
关键策略

  • 调度类优先级:按调度类顺序选择(如 RT > CFS > IDLE)。
  • 公平性/实时性
    • CFS 选择 vruntime 最小的任务。
    • RT 选择优先级最高的实时任务。
  • 启发式优化:如 CPU 缓存预热、避免频繁切换。

示例(Linux CFS 的 pick_next_task_fair):

struct task_struct *pick_next_task_fair(struct rq *rq) {struct sched_entity *se = __pick_first_entity(cfs_rq_of(rq));return se ? task_of(se) : NULL; // 选择 vruntime 最小的任务
}

2. 三重奏的协同工作流程

场景示例:新任务唤醒

  1. 任务放置select_task_rq
    • 根据缓存亲和性、NUMA 拓扑选择目标 CPU(如 CPU1)。
  2. 负载均衡load_balance
    • 如果 CPU1 过载,可能将其他任务迁移到 CPU2,为新任务腾出空间。
  3. 任务选择pick_next_task
    • CPU1 的调度器从队列中选择下一个任务(可能是新唤醒的任务或原有任务)。

3. 现代调度器的优化扩展

(1) 能耗感知调度(EAS, Energy-Aware Scheduling)

  • 在负载均衡时考虑 CPU 的能效比,优先使用小核(如 ARM big.LITTLE)。
  • 通过 energy_model 预测任务迁移的功耗影响。

(2) 实时性优化

  • Deadline 调度器:严格遵循任务的截止时间(runtime/deadline/period)。
  • SCHED_FIFO/RR:高优先级任务可抢占普通任务。

(3) 虚拟化支持

  • vCPU 调度:在宿主机的多个物理 CPU 间均衡虚拟机的 vCPU。
  • 嵌套调度:同时处理宿主机和客户机的调度策略。

4. 不同操作系统的实现对比

调度器负载均衡任务放置任务选择
Linux CFSload_balance()select_task_rq()pick_next_task_fair()
Windows Scheduler基于处理器组(Processor Groups)考虑 NUMA 和 SMT动态优先级 + 时间配额
FreeBSD ULE运行队列窃取(Runqueue Stealing)缓存亲和性优先交互式任务优先

5. 挑战与未来方向

  • 异构计算(如 CPU+GPU 调度):需要统一的任务分配策略。
  • AI 辅助调度:利用机器学习预测任务行为(如短任务识别)。
  • RISC-V 支持:为新兴架构优化调度算法。

总结

调度三重奏(负载均衡 + 任务放置 + 任务选择)构成了现代多核调度器的核心框架:

  1. 负载均衡确保系统资源充分利用;
  2. 任务放置优化缓存和 NUMA 局部性;
  3. 任务选择决定实时性和公平性。

三者协同工作,使得 Linux、Windows 等系统能够高效处理从嵌入式设备到数据中心的多样化负载。

http://www.xdnf.cn/news/171397.html

相关文章:

  • Github 热点项目 rowboat 一句话生成多AI智能体!5分钟搭建企业级智能工作流系统
  • 在 Cursor 中 配置 GitHub MCP Server
  • 基于ArcGIS的洪水灾害普查、风险评估及淹没制图技术研究​
  • docker(3) -- 图形界面
  • ReACT Agent 实战
  • 面试:结构体默认是对齐的嘛?如何禁止对齐?
  • 遥控器信号传输与信号灯指示要点!
  • 解决新搭建的centos虚拟器,yum下载不了的问题
  • 【音视频】SDL窗口显示
  • DIFY教程第一集:安装Dify配置环境
  • 广度优先搜索(BFS)算法详解
  • 23种设计模式-行为型模式之命令模式(Java版本)
  • 鸿蒙系统应用开发全栈指南
  • HarmonyOS Next~鸿蒙系统流畅性技术解析:预加载与原生架构的协同进化
  • 神经编译革命:如何用脑机接口直接编程量子计算机?
  • 用Function Calling让GPT查询数据库(含示例)
  • 【Git】初始Git及入门命令行
  • 03.使用spring-ai玩转MCP
  • IdeaVim 配置与使用指南
  • 【Part 2安卓原生360°VR播放器开发实战】第二节|基于等距圆柱投影方式实现全景视频渲染
  • 位置差在坐标系间的相互转换
  • C++类和对象(上)
  • Spark SQL开发实战:从IDEA环境搭建到UDF/UDAF自定义函数实现
  • 《TVM模式匹配实战:从DFPatternNode到DFPattern的高级用法》
  • OceanBase数据库-学习笔记2-C#/C++程序如何访问
  • C++如何使用调试器(如GDB、LLDB)进行程序调试保姆级教程(2万字长文)
  • 使用 Autofac 实现依赖注入
  • 嵌入式软件--stm32 DAY 4 中断系统
  • Linux日志处理命令多管道实战应用
  • Python爬虫实战:获取网yi云音乐飙升榜的歌曲数据并作分析,为歌单推荐做参考