一、前言
本文主要以__alloc_workqueue_key函数为主线，描述CMWQ中的创建一个workqueue实例的代码过程。
二、WQ_POWER_EFFICIENT的处理
__alloc_workqueue_key函数的一开始有如下的代码：
if ((flags & WQ_POWER_EFFICIENT) && wq_power_efficient)
flags |= WQ_UNBOUND;
在kernel中，有两种线程池，一种是线程池是per cpu的，也就是说，系统中有多少个cpu，就会创建多少个线程池，cpu
x上的线程池创建的worker线程也只会运行在cpu x上。另外一种是unbound thread
pool，该线程池创建的worker线程可以调度到任意的cpu上去。由于cache locality的原因，per
cpu的线程池的性能会好一些，但是对power saving有一些影响。设计往往如此，workqueue需要在performance和power
saving之间平衡，想要更好的性能，那么最好让一个cpu上的worker
thread来处理work，这样的话，cache命中率会比较高，性能会更好。但是，从电源管理的角度来看，最好的策略是让idle状态的cpu尽可能的保持idle，而不是反复idle，working，idle
again。
我们来一个例子辅助理解上面的内容。在t1时刻，work被调度到CPU A上执行，t2时刻work执行完毕，CPU
A进入idle，t3时刻有一个新的work需要处理，这时候调度work到那个CPU会好些呢？是处于working状态的CPU
B还是处于idle状态的CPU A呢？如果调度到CPU
A上运行，那么，由于之前处理过work，其cache内容新鲜热辣，处理起work当然是得心应手，速度很快，但是，这需要将CPU
A从idle状态中唤醒。选择CPU B呢就不存在将CPU 从idle状态唤醒，从而获取power saving方面的好处。
了解了上面的基础内容之后，我们再来检视per cpu thread pool和unbound thread
pool。当workqueue收到一个要处理的work，如果该workqueue是unbound类型的话，那么该work由unbound
thread pool处理并把调度该work去哪一个CPU执行这样的策略交给系统的调度器模块来完成，对于scheduler而言，它会考虑CPU
core的idle状态，从而尽可能的让CPU保持在idle状态，从而节省了功耗。因此，如果一个workqueue有WQ_UNBOUND这样的flag，则说明该workqueue上挂入的work处理是考虑到power
saving的。如果workqueue没有WQ_UNBOUND flag，则说明该workqueue是per
cpu的，这时候，调度哪一个CPU core运行worker
thread来处理work已经不是scheduler可以控制的了，这样，也就间接影响了功耗。
有两个参数可以控制workqueue在performance和power saving之间的平衡：
1、各个workqueue需要通过WQ_POWER_EFFICIENT来标记自己在功耗方面的属性
2、系统级别的内核参数workqueue.power_efficient。
使用workqueue的用户知道自己在电源管理方面的特点，如果该workqueue在unbound的时候会极大的降低功耗，那么就需要加上WQ_POWER_EFFICIENT的标记。这时候，如果没有标记WQ_UNBOUND，那么缺省workqueue会创建per
cpu thread
pool来处理work。不过，也可以通过workqueue.power_efficient这个内核参数来修改workqueue的行为：
#ifdef CONFIG_WQ_POWER_EFFICIENT_DEFAULT
static bool wq_power_efficient = true;
#else
static bool wq_power_efficient;
#endif
module_param_named(power_efficient, wq_power_efficient, bool, 0444);
如果wq_power_efficient设定为true，那么WQ_POWER_EFFICIENT的标记的workqueue就会强制按照unbound workqueue来处理，即使没有标记WQ_UNBOUND。
三、分配workqueue的内存
if (flags & WQ_UNBOUND)
tbl_size = nr_node_ids * sizeof(wq->numa_pwq_tbl[0]); －－－only for unbound workqueue
wq = kzalloc(sizeof(*wq) + tbl_size, GFP_KERNEL);
if (flags & WQ_UNBOUND) {
wq->unbound_attrs = alloc_workqueue_attrs(GFP_KERNEL); －－only for unbound workqueue
}
代码很简单，与其要解释代码，不如来解释一些基本概念。
1、workqueue和pool workqueue的关系
我们先给出一个简化版本的workqueue_struct定义，如下：
struct workqueue_struct {
struct list_head pwqs;
struct list_head list;
struct pool_workqueue __percpu *cpu_pwqs; －－－－－指向per cpu的pool workqueue
struct pool_workqueue __rcu *numa_pwq_tbl[]; －－－－指向per node的pool workqueue
};
这里涉及2个数据结构：workqueue_struct和pool_workqueue，为何如此处理呢？我们知道，在CMWQ中，workqueue和thread
pool没有严格的一一对应关系了，因此，系统中的workqueue们共享一组thread
pool，因此，workqueue中的成员包括两个类别：global类型和per thread pool类型的，我们把那些per thread
pool类型的数据集合起来就形成了pool_workqueue的定义。
挂入workqueue的work终究需要worker pool中的某个worker
thread来处理，也就是说，workqueue要和系统中那些共享的worker thread
pool进行连接，这是通过pool_workqueue（该数据结构会包含一个指向worker
pool的指针）的数据结构来管理的。和这个workqueue相关的pool_workqueue被挂入一个链表，链表头就是workqueue_struct中的pwqs成员。
和旧的workqueue机制一样，系统维护了一个所有workqueue的list，list head定义如下：
static LIST_HEAD(workqueues);
workqueue_struct中的list成员就是挂入这个链表的节点。
workqueue有两种：unbound workqueue和per cpu workqueue。对于per
cpu类型，cpu_pwqs指向了一组per cpu的pool_workqueue数据结构，用来维护workqueue和per cpu
thread pool之间的关系。每个cpu都有两个thread
pool，normal和高优先级的线程池，到底cpu_pwqs指向哪一个pool_workqueue（worker
thread）是和workqueue的flag相关，如果标有WQ_HIGHPRI，那么cpu_pwqs指向高优先级的线程池。unbound
workqueue对应的pool_workqueue和workqueue属性相关，我们在下一节描述。
2、workqueue attribute
挂入workqueue的work终究是需要worker线程来处理，针对worker线程有下面几个考量点（我们称之attribute）：
（1）该worker线程的优先级
（2）该worker线程运行在哪一个CPU上
（3）如果worker线程可以运行在多个CPU上，且这些CPU属于不同的NUMA node，那么是否在所有的NUMA node中都可以获取良好的性能。
对于per-CPU的workqueue，2和3不存在问题，哪个cpu上queue的work就在哪个cpu上执行，由于只能在一个确定的cpu上执行，因此起NUMA的node也是确定的（一个CPU不可能属于两个NUMA
node）。置于优先级，per-CPU的workqueue使用WQ_HIGHPRI来标记。综上所述，per-CPU的workqueue不需要单独定义一个workqueue
attribute，这也是为何在workqueue_struct中只有unbound_attrs这个成员来记录unbound
workqueue的属性。
unbound workqueue由于不绑定在具体的cpu上，可以运行在系统中的任何一个cpu，直觉上似乎系统中有一个unbound
thread pool就OK了，不过让一个thread pool创建多种属性的worker线程是一个好的设计吗？本质上，thread
pool应该创建属性一样的worker thread。因此，我们通过workqueue属性来对unbound
workqueue进行分类，workqueue属性定义如下：
struct workqueue_attrs {
int nice; /* nice level */
cpumask_var_t cpumask; /* allowed CPUs */
bool no_numa; /* disable NUMA affinity */
};
nice是一个和thread优先级相关的属性，nice越低则优先级越高。cpumask是该workqueue挂入的work允许在哪些cpu上运行。no_numa是一个和NUMA affinity相关的设定。
3、unbound workqueue和NUMA之间的联系
UMA系统中，所有的processor看到的内存都是一样的，访问速度也是一样，无所谓local or
remote，因此，内核线程如果要分配内存，那么也是无所谓，统一安排即可。在NUMA系统中，不同的一个或者一组cpu看到的memory是不一样的，我们假设node
0中有CPU A和B，node 1中有CPU C和D，如果运行在CPU A上内核线程现在要迁移到CPU C上的时候，悲剧发生了：该线程在A
CPU创建并运行的时候，分配的内存是node 0中的memory，这些memory是local的访问速度很快，当迁移到CPU
C上的时候，原来local memory变成remote，性能大大降低。因此，unbound workqueue需要引入NUMA的考量点。
NUMA是内存管理的范畴，本文不会深入描述，我们暂且放开NUMA，先思考这样的一个问题：一个确定属性的unbound
workqueue需要几个线程池？看起来一个就够了，毕竟workqueue的属性已经确定了，一个线程池创建相同属性的worker
thread就行了。但是我们来看一个例子：假设workqueue的work是可以在node 0中的CPU A和B，以及node 1中CPU
C和D上处理，如果只有一个thread pool，那么就会存在worker
thread在不同node之间的迁移问题。为了解决这个问题，实际上unbound workqueue实际上是创建了per
node的pool_workqueue（thread pool）
当然，是否使用per node的pool workqueue用户是可以通过下面的参数进行设定的：
（1）workqueue attribute中的no_numa成员
（2）通过workqueue.disable_numa这个参数，disable所有workqueue的numa affinity的支持。
static bool wq_disable_numa;
module_param_named(disable_numa, wq_disable_numa, bool, 0444);
四、初始化workqueue的成员
va_start(args, lock_name);
vsnprintf(wq->name, sizeof(wq->name), fmt, args);－－－－－set workqueue name
va_end(args);
max_active = max_active ?: WQ_DFL_ACTIVE;
max_active = wq_clamp_max_active(max_active, flags, wq->name);
wq->flags = flags;
wq->saved_max_active = max_active;
mutex_init(&wq->mutex);
atomic_set(&wq->nr_pwqs_to_flush, 0);
INIT_LIST_HEAD(&wq->pwqs);
INIT_LIST_HEAD(&wq->flusher_queue);
INIT_LIST_HEAD(&wq->flusher_overflow);
INIT_LIST_HEAD(&wq->maydays);
lockdep_init_map(&wq->lockdep_map, lock_name, key, 0);
INIT_LIST_HEAD(&wq->list);
除了max active，没有什么要说的，代码都简单而且直观。如果用户没有设定max active（或者说max
active等于0），那么系统会给出一个缺省的设定。系统定义了两个最大值WQ_MAX_ACTIVE（512）和WQ_UNBOUND_MAX_ACTIVE（和cpu数目有关，最大值是cpu数目乘以4，当然也不能大于WQ_MAX_ACTIVE），分别限定per
cpu workqueue和unbound workqueue的最大可以创建的worker
thread的数目。wq_clamp_max_active可以将max active限制在一个确定的范围内。
五、分配pool workqueue的内存并建立workqueue和pool workqueue的关系
这部分的代码主要涉及alloc_and_link_pwqs函数，如下：
static int alloc_and_link_pwqs(struct workqueue_struct *wq)
{
bool highpri = wq->flags & WQ_HIGHPRI;－－－－normal or high priority？
int cpu, ret;
if (!(wq->flags & WQ_UNBOUND)) {－－－－－per cpu workqueue的处理
wq->cpu_pwqs = alloc_percpu(struct pool_workqueue);
for_each_possible_cpu(cpu) {－－－－－逐个cpu进行设定
struct pool_workqueue *pwq = per_cpu_ptr(wq->cpu_pwqs, cpu);
struct worker_pool *cpu_pools = per_cpu(cpu_worker_pools, cpu);
init_pwq(pwq, wq, &cpu_pools[highpri]);
link_pwq(pwq);－－－－上面两行代码用来建立workqueue、pool wq和thread pool之间的关系
}
return 0;
} else if (wq->flags & __WQ_ORDERED) {－－－－－ordered unbound workqueue的处理
ret = apply_workqueue_attrs(wq, ordered_wq_attrs[highpri]);
return ret;
} else {－－－－－unbound workqueue的处理
return apply_workqueue_attrs(wq, unbound_std_wq_attrs[highpri]);
}
}
通过alloc_percpu可以为每一个cpu分配一个pool_workqueue的memory。每个pool_workqueue都有一个对应的worker thread pool，对于per-CPU workqueue，它是静态定义的，如下：
static DEFINE_PER_CPU_SHARED_ALIGNED(struct worker_pool [NR_STD_WORKER_POOLS],
cpu_worker_pools);
init_pwq函数初始化pool_workqueue，最重要的是设定其对应的workqueue和worker
pool。link_pwq主要是将pool_workqueue挂入它所属的workqueue的链表中。对于unbound
workqueue，apply_workqueue_attrs完成分配pool workqueue并建立workqueue和pool
workqueue的关系。
六、应用新的attribute到workqueue中
unbound workqueue有两种，一种是normal type，另外一种是ordered
type，这种workqueue上的work是严格按照顺序执行的，不存在并发问题。ordered unbound
workqueue的行为类似过去的single thread workqueue。但是，无论那种类型的unbound
workqueue都使用apply_workqueue_attrs来建立workqueue、pool wq和thread pool之间的关系。
1、健康检查。
if (WARN_ON(!(wq->flags & WQ_UNBOUND)))
return -EINVAL;
if (WARN_ON((wq->flags & __WQ_ORDERED) && !list_empty(&wq->pwqs)))
return -EINVAL;
只有unbound类型的workqueue才有attribute，才可以apply
attributes。对于ordered类型的unbound workqueue，属于它的pool workqueue（worker
thread pool）只能有一个，否则无法限制work是按照顺序执行。
2、分配内存并初始化
pwq_tbl = kzalloc(nr_node_ids * sizeof(pwq_tbl[0]), GFP_KERNEL);
new_attrs = alloc_workqueue_attrs(GFP_KERNEL);
tmp_attrs = alloc_workqueue_attrs(GFP_KERNEL);
copy_workqueue_attrs(new_attrs, attrs);
cpumask_and(new_attrs->cpumask, new_attrs->cpumask, cpu_possible_mask);
copy_workqueue_attrs(tmp_attrs, new_attrs);
pwq_tbl数组用来保存unbound workqueue各个node的pool
workqueue的指针，new_attrs和tmp_attrs都是一些计算workqueue
attribute的中间变量，开始的时候设定为用户传入的workqueue的attribute。
3、如何为unbound workqueue的pool workqueue寻找对应的线程池？
具体的代码在get_unbound_pool函数中。本节不描述具体的代码，只说明基本原理，大家可以自行阅读代码。
per cpu的workqueue的pool workqueue对应的线程池也是per
cpu的，每个cpu有两个线程池（normal和high priority），因此将pool workqueue和thread
pool对应起来是非常简单的事情。对于unbound workqueue，对应关系没有那么直接，如果属性相同，多个unbound
workqueue的pool workqueue可能对应一个thread pool。
系统使用哈希表来保存所有的unbound worker thread pool，定义如下：
static DEFINE_HASHTABLE(unbound_pool_hash, UNBOUND_POOL_HASH_ORDER);
在创建unbound workqueue的时候，pool workqueue对应的worker thread pool需要在这个哈希表中搜索，如果有相同属性的worker thread pool的话，那么就不需要创建新的线程池，代码如下：
hash_for_each_possible(unbound_pool_hash, pool, hash_node, hash) {
if (wqattrs_equal(pool->attrs, attrs)) { －－－－检查属性是否相同
pool->refcnt++;
return pool; －－－－－－－在哈希表找到适合的unbound线程池
}
}
如果没有相同属性的thread pool，那么需要创建一个并挂入哈希表。
4、给各个node分配pool workqueue并初始化
在进入代码之前，先了解一些基础知识。缺省情况下，挂入unbound workqueue的works最好是考虑NUMA
Affinity，这样可以获取更好的性能。当然，实际上用户可以通过workqueue.disable_numa这个内核参数来关闭这个特性，这时候，系统需要一个default
pool workqueue（workqueue_struct的dfl_pwq成员），所有的per node的pool
workqueue指针都是执行default pool workqueue。
workqueue.disable_numa是enable的情况下是否不需要default pool
workqueue了呢？也不是，我们举一个简单的例子，一个系统的构成是这样的：node 0中有CPU A和B，node 1中有CPU
C和D，node 2中有CPU E和F，假设workqueue的attribute规定work只能在CPU A 和C上运行，那么在node
0和node 1中创建自己的pool workqueue是ok的，毕竟node 0中有CPU A，node 1中有CPU
C，该node创建的worker thread可以在A或者C上运行。但是对于node
2节点，没有任何的CPU允许处理该workqueue的work，在这种情况下，没有必要为node 2建立自己的pool
workqueue，而是使用default pool workqueue。
OK，我们来看代码：
dfl_pwq = alloc_unbound_pwq(wq, new_attrs); －－－－－分配default pool workqueue
for_each_node(node) { －－－－遍历node
if (wq_calc_node_cpumask(attrs, node, -1, tmp_attrs->cpumask)) { －－－是否使用default pool wq
pwq_tbl[node] = alloc_unbound_pwq(wq, tmp_attrs); －－－该node使用自己的pool wq
} else {
dfl_pwq->refcnt++;
pwq_tbl[node] = dfl_pwq; －－－－该node使用default pool wq
}
}
值得一提的是wq_calc_node_cpumask这个函数，这个函数会根据该node的cpu情况以及workqueue
attribute中的cpumask成员来更新tmp_attrs->cpumask，因此，在pwq_tbl[node] =
alloc_unbound_pwq(wq, tmp_attrs); 这行代码中，为该node分配pool
workqueue对应的线程池的时候，去掉了本node中不存在的cpu。例如node 0中有CPU
A和B，workqueue的attribute规定work只能在CPU A 和C上运行，那么创建node 0上的pool
workqueue以及对应的worker thread pool的时候，需要删除CPU C，也就是说，node
0上的线程池的属性中的cpumask仅仅支持CPU A了。
5、安装
所有的node的pool workqueue及其worker thread pool已经ready，需要安装到workqueue中了：
for_each_node(node)
pwq_tbl[node] = numa_pwq_tbl_install(wq, node, pwq_tbl[node]);
link_pwq(dfl_pwq);
swap(wq->dfl_pwq, dfl_pwq);
代码非常简单，这里就不细述了。
原文地址：https://www.cnblogs.com/alantu2018/p/8457559.html