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author | Yanteng Si <siyanteng@loongson.cn> | 2021-05-31 20:41:05 +0800 |
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committer | Jonathan Corbet <corbet@lwn.net> | 2021-06-01 16:48:07 -0600 |
commit | cbae918b2c4b6d1c4577d35659196b4f75b5c376 (patch) | |
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docs/zh_CN:add core-api padata translation
Translate Documentation/core-api/padata.rst into Chinese.
Signed-off-by: Yanteng Si <siyanteng@loongson.cn>
Reviewed-by: Wu XiangCheng <bobwxc@email.cn>
Link: https://lore.kernel.org/r/20210531124105.946859-1-siyanteng@loongson.cn
Signed-off-by: Jonathan Corbet <corbet@lwn.net>
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-rw-r--r-- | Documentation/translations/zh_CN/core-api/index.rst | 2 | ||||
-rw-r--r-- | Documentation/translations/zh_CN/core-api/padata.rst | 158 |
2 files changed, 159 insertions, 1 deletions
diff --git a/Documentation/translations/zh_CN/core-api/index.rst b/Documentation/translations/zh_CN/core-api/index.rst index 93162b04624d..a8b2afcbf5bc 100644 --- a/Documentation/translations/zh_CN/core-api/index.rst +++ b/Documentation/translations/zh_CN/core-api/index.rst @@ -65,10 +65,10 @@ Linux如何让一切同时发生。 详情请参阅 irq/index refcount-vs-atomic local_ops + padata Todolist: - padata ../RCU/index 低级硬件管理 diff --git a/Documentation/translations/zh_CN/core-api/padata.rst b/Documentation/translations/zh_CN/core-api/padata.rst new file mode 100644 index 000000000000..c627f8f131f9 --- /dev/null +++ b/Documentation/translations/zh_CN/core-api/padata.rst @@ -0,0 +1,158 @@ +.. SPDX-License-Identifier: GPL-2.0 + +.. include:: ../disclaimer-zh_CN.rst + +:Original: Documentation/core-api/padata.rst +:Translator: Yanteng Si <siyanteng@loongson.cn> + +.. _cn_core_api_padata.rst: + +================== +padata并行执行机制 +================== + +:日期: 2020年5月 + +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 +可以选择保持它们的顺序。 + +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 +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。 + +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。 + +执行序列化作业 +============== + +初始化 +------ + +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 +控制作业的运行方式:: + + #include <linux/padata.h> + + struct padata_instance *padata_alloc(const char *name); + +'name'即标识了这个实例。 + +然后,通过分配一个padata_shell来完成padata的初始化:: + + struct padata_shell *padata_alloc_shell(struct padata_instance *pinst); + +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 +序列化。一个padata_instance可以有一个或多个padata_shell与之相关联,每个 +都允许一系列独立的作业。 + +修改cpumasks +------------ + +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 +过sysfs。前者的定义是:: + + int padata_set_cpumask(struct padata_instance *pinst, int cpumask_type, + cpumask_var_t cpumask); + +这里cpumask_type是PADATA_CPU_PARALLEL(并行)或PADATA_CPU_SERIAL(串行)之一,其中并 +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 +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。 + +一个实例的cpumasks可能有sysfs文件。例如,pcrypt的文件在 +/sys/kernel/pcrypt/<instance-name>。在一个实例的目录中,有两个文件,parallel_cpumask +和serial_cpumask,任何一个cpumask都可以通过在文件中回显(echo)一个bitmask +来改变,比如说:: + + echo f > /sys/kernel/pcrypt/pencrypt/parallel_cpumask + +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。 + +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 +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, +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 +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 +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, +padata就会使用它。 + +改变CPU掩码的操作代价很高,所以不应频繁更改。 + +运行一个作业 +------------- + +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:: + + struct padata_priv { + /* Other stuff here... */ + void (*parallel)(struct padata_priv *padata); + void (*serial)(struct padata_priv *padata); + }; + +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 +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 +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。 + +工作的提交是通过:: + + int padata_do_parallel(struct padata_shell *ps, + struct padata_priv *padata, int *cb_cpu); + +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; +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)。 +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 +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 +中无在线CPU,或实例停止时,则会出现-EINVAL反馈。 + +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 +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 +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 +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。 + +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 +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 +备在前一个作业完成之前,被以新的作业再次调用 + +序列化作业 +---------- + +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 +事:: + + void padata_do_serial(struct padata_priv *padata); + +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 +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 +被禁用的情况下运行的。 +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 +成。 + +销毁 +---- + +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:: + + void padata_free_shell(struct padata_shell *ps); + void padata_free(struct padata_instance *pinst); + +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。 + +运行多线程作业 +============== + +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 +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 +中完成的作业片段。 + +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 +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 +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`` , +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。 +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(), +它将在作业完成后返回。 + +接口 +==== + +该API在以下内核代码中: + +include/linux/padata.h + +kernel/padata.c |