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我们描述负载均衡的系列文章一共三篇，第一篇是框架部分，即本文，主要描述了负载均衡相关的原理、场景和框架。后面的两篇是对均衡代码的情景分析，通过对load balance、task placement和active upmigration几个典型的负载均衡来呈现其实现细节，稍后发布，敬请期待。

本文出现的内核代码来自Linux5.4.28，如果有兴趣，读者可以配合代码阅读本文。

CPU负载是一个很容易和CPU利用率（utility）混淆的概念。CPU利用率是CPU忙闲的比例，例如在一个周期为1000ms的窗口中观察CPU的情况，如果500ms的时间在执行任务，500ms的时间处于idle状态，那么在这个窗口中CPU的利用率是50%。

在CPU利用率没有达到100%的时候，利用率基本上等于负载，一旦当CPU利用率达到了100%的时候，利用率其实是无法给出CPU负载的状况，因为大家的利用率都是100%，利用率相等，但是并不意味着CPUs的负载也是相等的，因为这时候不同CPU上runqueue中等待执行的任务数目不同，直觉上runque上挂着10任务的CPU承压比挂着5个任务的CPU的负载要更重一些。因此，早期的CPU负载是使用runqueue深度来描述的。

显然，仅仅使用runqueue深度来表示CPU负载是一个很粗略的概念，我们可以举一个简单的例子：当前CPU A和CPU B上都挂了1个任务，但是A上挂的任务是一个重载任务，而B上挂的是一个经常sleep的轻载任务，那么仅仅从runqueue深度来描述CPU负载就有失偏颇了。因此，现代调度器往往使用CPU runqueue上task load之和来表示CPU load。这样，对CPU负载的跟踪就变成了对任务负载的跟踪。

3.8版本的linux内核引入了PELT算法来跟踪每一个sched entity的负载，把负载跟踪的算法从per-CPU进化到per-entity。PELT算法不但能知道CPU的负载，而且知道负载来自哪一个调度实体，从而可以更精准的进行负载均衡。

对于负载均衡而言，并不是把整个系统的负载平均的分配到系统中的各个CPU上。实际上，我们还是必须要考虑系统中各个CPU的算力，让CPU获得和其算力匹配的负载。例如在一个6个小核+2个大核的系统中，整个系统如果有800的负载，那么每个CPU上分配100的负载其实是不均衡的，因为大核CPU可以提供更强的算力。

什么是CPU算力（capacity），所谓算力就是描述CPU的能够提供的计算能力。在同样的频率下，一个微架构是A77的CPU显然算力要大于A57的CPU。如果CPU的微架构都是一样的，那么一个最大频率是2.2GHz的CPU算力肯定是大于最大频率是1.1GHz的CPU。因此，确定了微架构和最大频率，一个CPU的算力就基本确定了。Cpufreq系统会根据当前的CPU util来调节CPU当前的运行频率，但这并不能改变CPU算力。只有当CPU最大运行频率发生变化的时候（例如触发温控，限制了该CPU的最大频率），CPU的算力才会随之变化。

此外，本文主要描述CFS任务的均衡（RT的均衡不考虑负载，是在另外的维度），因此在考虑CPU算力的时候，需要把CPU用于执行rt和irq的算力去掉，使用该CPU可用于CFS的算力。因此，CFS任务均衡中使用的CPU算力其实一个不断变化的值，需要经常更新。为了让CPU算力和任务负载可以对比，实际上我们采用了归一化的方式，即系统中处理能力最强的CPU运行在最高频率的算力是1024，其他的CPU算力根据微架构和运行频率响应的调整其算力。

有了任务负载就可以得到CPU负载，配合系统中各个CPU的算力，看起来我们就可以完成负载均衡的工作，然而事情没有那么简单，当负载不均衡的时候，任务需要在CPU之间迁移，不同形态的迁移会有不同的开销。例如一个任务在小核cluster上的CPU之间的迁移所带来的性能开销一定是小于任务从小核cluster的CPU迁移到大核cluster的开销。因此，为了更好的执行负载均衡，我们需要构建和CPU拓扑相关的数据结构，也就是调度域和调度组的概念。

负载均衡的复杂性主要和复杂的系统拓扑有关。由于当前CPU很忙，我们把之前运行在该CPU上的一个任务迁移到新的CPU上的时候，如果迁移到新的CPU是和原来的CPU在不同的cluster中，性能会受影响（因为会cache flush）。

但是对于超线程架构，cpu共享cache，这时候超线程之间的任务迁移将不会有特别明显的性能影响。NUMA上任务迁移的影响又不同，我们应该尽量避免不同NUMA node之间的任务迁移，除非NUMA node之间的均衡达到非常严重的程度。

总之，一个好的负载均衡算法必须适配各种cpu拓扑结构。为了解决这些问题，linux内核引入了sched_domain的概念。

内核中struct sched_domain来描述调度域，其主要的成员如下：

一旦形成了调度域，那么负载均衡就被限制在了该调度域内，在该调度域内进行均衡的时候不考虑系统中其他调度域的CPU负载情况，只考虑该调度域内的sched group之间的负载是否均衡。对于base domain，其所属的sched group中只有一个cpu，对于更高level的sched domain，其所属的sched group中可能会有多个cpu core。内核中struct sched_group来描述调度组，其主要的成员如下：

上面的描述过于枯燥，我们后面会使用一个具体的例子来描述负载如何在各个level的sched domain上进行均衡的，不过在此之前，我们先看看负载均衡的整体软件架构。

负载均衡的整体软件结构图如下：

负载均衡模块主要分两个软件层次：核心负载均衡模块和class-specific均衡模块。内核对不同的类型的任务有不同的均衡策略，普通的CFS（complete fair schedule）任务和RT、Deadline任务处理方式是不同的，由于篇幅原因，本文主要讨论CFS任务的负载均衡。

为了更好的进行CFS任务的均衡，系统需要跟踪任务负载和CPU负载。跟踪任务负载是主要有两个原因：

对CPU负载的跟踪不仅要考虑每一个CPU的负载，还要汇聚cluster上所有负载，方便计算cluster之间负载的不均衡状况。

为了更好的进行高效的均衡，我们还需要构建调度域的层级结构（sched domain hierarchy），图中显示的是二级结构。手机场景多半是二级结构，支持NUMA的服务器场景可能会形成更复杂的结构。通过DTS和CPU topo子系统，我们可以构建sched domain层级结构，用于具体的均衡算法。

有了上面描述的基础设施，那么什么时候进行负载均衡呢？这主要和调度事件相关，当发生任务唤醒、任务创建、tick到来等调度事件的时候，我们可以检查当前系统的不均衡情况，并酌情进行任务迁移，以便让系统负载处于平衡状态。

我们以一个4小核+4大核的处理器来描述CPU的domain和group：

在上面的结构中，sched domain是分成两个level，base domain称为MC domain（multi core domain），顶层的domain称为DIE domain。顶层的DIE domain覆盖了系统中所有的CPU，小核cluster的MC domain包括所有小核cluster中的cpu，同理，大核cluster的MC domain包括所有大核cluster中的cpu。

对于小核MC domain而言，其所属的sched group有四个，cpu0、1、2、3分别形成一个sched group，形成了MC domain的sched group环形链表。

不同CPU的MC domain的环形链表首元素（即sched domain中的groups成员指向的那个sched group）是不同的，对于cpu0的MC domain，其groups环形链表的顺序是0-1-2-3，对于cpu1的MC domain，其groups环形链表的顺序是1-2-3-0，以此类推。大核MC domain也是类似，这里不再赘述。

对于非base domain而言，其sched group有多个cpu，覆盖其child domain的所有cpu。例如上面图例中的DIE domain，它有两个child domain，分别是大核domain和小核domian，因此，DIE domain的groups环形链表有两个元素，分别是小核group和大核group。

不同CPU的DIE domain的环形链表首元素（即链表头）是不同的，对于cpu0的DIE domain，其groups环形链表的顺序是（0,1,2,3）--（4,5,6,7），对于cpu6的MC domain，其groups环形链表的顺序是（4,5,6,7）--（0,1,2,3），以此类推。

为了减少锁的竞争，每一个cpu都有自己的MC domain、DIE domain以及sched group，并且形成了sched domain之间的层级结构，sched group的环形链表结构。

负载均衡不是一个全局CPU之间的均衡，实际上那样做也不现实，当系统的CPU数量较大的时候，很难一次性的完成所有CPU之间的均衡，这也是提出sched domain的原因之一。

当一个CPU上进行负载均衡的时候，我们总是从base domain开始（对于上面的例子，base domain就是MC domain），检查其所属sched group之间（即各个cpu之间）的负载均衡情况，如果有不均衡情况，那么会在该cpu所属cluster之间进行迁移，以便维护cluster内各个cpu core的任务负载均衡。有了各个CPU上的负载统计以及CPU的算力信息，我们很容易知道MC domain上的不均衡情况。

为了让算法更加简单，Linux内核的负载均衡算法只允许CPU拉任务，这样，MC domain的均衡大致需要下面几个步骤：

完成MC domain均衡之后，继续沿着sched domain层级结构向上检查，进入DIE domain，在这个level的domain上，我们仍然检查其所属sched group之间（即各个cluster之间）的负载均衡情况，如果有不均衡的情况，那么会进行inter-cluster的任务迁移。基本方法和MC domain类似，只不过在计算均衡的时候，DIE domain不再考虑单个CPU的负载和算力，它考虑的是：

之所以要进行负载均衡主要是为了系统整体的throughput，避免出现一核有难，七核围观的状况。然而，进行负载均衡本身需要额外的算力开销，为了降低开销，我们为不同level的sched domain定义了时间间隔，不能太密集的进行负载均衡。之外，我们还定义了不均衡的门限值，也就是说domain的group之间如果有较小的不均衡，我们也是可以允许的，超过了门限值才发起负载均衡的操作。很显然，越高level的sched domain其不均衡的threashhold越高，越高level的均衡会带来更大的性能开销。

在引入异构计算系统之后，任务在placement的时候可以有所选择。如果负载比较轻，或者该任务对延迟要求不高，我们可以放置在小核CPU执行，如果负载比较重或者该该任务和用户体验相关，那么我们倾向于让它在算力更高的CPU上执行。为了应对这种状况，内核引入了misfit task的概念。一旦任务被标记了misfit task，那么负载均衡算法要考虑及时的将该任务进行upmigration，从而让重载任务尽快完成，或者提升该任务的执行速度，从而提升用户体验。

除了性能，负载均衡也会带来功耗的收益。例如系统有4个CPU，共计8个进入执行态的任务。这些任务在4个CPU上的排布有两种选择：

（1）全部放到一个CPU上；

（2）每个CPU runqueue挂2个任务。

负载均衡算法会让任务均布，从而带来功耗的收益。虽然方案一中有三个CPU是处于idle状态的，但是那个繁忙CPU运行在更高的频率上。而方案二中，由于任务均布，CPU处于较低的频率运行，功耗会比方案一更低。

在linux内核中，为了让任务均衡的分布在系统的所有CPU上，我们主要考虑下面三个场景：

（1）负载均衡（load balance）。通过搬移cpu runqueue上的任务，让各个CPU上的负载匹配CPU算力。

（2）任务放置（task placement）。当阻塞的任务被唤醒的时候，确定该任务应该放置在那个CPU上执行。

（3）主动均衡（active upmigration）。当一个低算力CPU的runqueue中出现misfit task的时候，如果该任务持续执行，那么负载均衡无能为力，因为它只负责迁移runnable状态的任务。这种场景下，active upmigration可以把当前正在运行的misfit task向上迁移到算力更高的CPU上去。

任务放置主要发生在：

（1）唤醒一个新fork的线程；

（2）Exec一个线程的时候；

（3）唤醒一个阻塞的进程。

在上面的三个场景中都会调用select_task_rq来为task选择一个适合的CPU core。

Load balance主要有三种：

（1）在tick中触发load balance。我们称之tick load balance或者periodic load balance。具体的代码执行路径是：

（2）调度器在pick next的时候，当前cfs runque中没有runnable，只能执行idle线程，让CPU进入idle状态。我们称之new idle load balance。具体的代码执行路径是：

（3）其他的cpu已经进入idle，本CPU任务太重，需要通过ipi将其idle的cpu唤醒来进行负载均衡。我们称之idle load banlance，具体的代码执行路径是：

如果没有dynamic tick特性，那么其实不需要进行idle load balance，因为tick会唤醒处于idle的cpu，从而周期性tick就可以覆盖这个场景。

主动迁移是Load balance的一种特殊场景。在负载均衡中，只要运用适当的同步机制（持有一个或者多个rq lock），runnable的任务可以在各个CPU runqueue之间移动，然而running的任务是例外，它不挂在CPU runqueue中，load balance无法覆盖。为了能够迁移running状态的任务，内核提供了Active upmigration的方法（利用stop machine调度类）。

参考文献

1. 内核源代码

2. linux-5.4.28\Documentation\scheduler\*