2009年（49）
分类： LINUX
2009-06-08 23:19:00
我们在softirq的文章中分析过，在SMP系统中，任何一个处理器在响应外设中断请求，完成中断上半部处理后，都可以调用函数do_softirq()来处理构建在softirq机制上的下半部。也就是说，softirq处理函数在SMP系统中是可以并行执行的，这要求使用softirq机制的下半部必须是多处理器可重入的。这对于一般的驱动程序开发者而言， 事情会变得复杂化、难度增大。为了降低驱动开发难度必须提供一套有效的机制，tasklet就是为了解决这一问题而出现的。
二、tasklet实现分析
1. 一个实例
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
static struct tasklet_struct my_tasklet; /*定义自己的tasklet_struct变量*/
static void tasklet_handler (unsigned long data)
{
printk(KERN_ALERT “tasklet_handler is running.\n”);
}
static int __init test_init(void)
{
tasklet_init(&my_tasklet, tasklet_handler, 0); /*挂入钩子函数tasklet_handler*/
tasklet_schedule(&my_tasklet); /* 触发softirq的TASKLET_SOFTIRQ,在下一次运行softirq时运行这个tasklet*/
return 0;
}
static void __exit test_exit(void)
{
tasklet_kill(&my_tasklet); /*禁止该tasklet的运行*/
printk(KERN_ALERT “test_exit running.\n”);
}
MODULE_LICENSE(“GPL”);
module_init(test_init);
module_exit(test_exit);
运行结果如图：
2. 实现分析
我们就从上面这个实例入手来分析tasklet的实现，
在init中，通过函数tasklet_init()来初始化自己需要注册到系统中的tasklet结构：
void tasklet_init(struct tasklet_struct *t,
void (*func)(unsigned long), unsigned long data)
{
t->next = NULL;
t->state = 0;
atomic_set(&t->count, 0);
t->func = func;
t->data = data;
}
很简单，只是初始化tasklet_struct的各个字段，挂上钩子函数。
然后，通过函数tasklet_schedule()来触发该tasklet
static inline void tasklet_schedule(struct tasklet_struct *t)
{
/*如果需要调度的tasklet的state不为TASKLET_STATE_SCHED，则触发之。这样，就保证了多个cpu不可能同时运行同一个tasklet，因为如果一个tasklet被调度过一次，那么它的state字段就会被设置TASKLET_STATE_SCHED标记，然后插入per-cpu变量的链表中。如果这时另外一个cpu也去调度该tasklet，那么就会在下面的if语句中被挡掉，不会运行到__tasklet_schedule()，从而不会插入到另外这个cpu的per-cpu变量的链表中，就不会被运行到。所以这里是保证了tasklet编写的函数不用是可重入的，这样就方便了编程人员。(注意，softirq机制需要编写可重入的函数)*/
if (!test_and_set_bit(TASKLET_STATE_SCHED, &t->state))
__tasklet_schedule(t);
}
我们来看__tasklet_schedule()的实现：
void fastcall __tasklet_schedule(struct tasklet_struct *t)
{
unsigned long flags;
local_irq_save(flags);
/*把需要添加进系统的自己编写的struct tasklet_struc加入
到per-cpu变量tasklet_vec的本地副本的链表的表头中*/
t->next = __get_cpu_var(tasklet_vec).list;
__get_cpu_var(tasklet_vec).list = t;
raise_softirq_irqoff(TASKLET_SOFTIRQ); /*触发softirq的TASKLET_SOFTIRQ*/
local_irq_restore(flags);
}
这段代码也非常简单，只是把自己要注册到系统中的tasklet_struct挂入到per-cpu变量tasklet_vec的list中而已，这里是挂到链表首部。因为需要修改per-cpu变量tasklet_vec的list的值，为了防止中断处理程序也去修改这个值，所以要加自旋锁，为了保持数据的一致性。
然后通过raise_softirq_irqoff()设置低优先级的tasklet对应的softirq标记，以便cpu在运行softirq的时候运行到tasklet，因为tasklet是凌驾在softirq机制之上的。
OK，这里就完成了我们自己的my_tasklet的注册和触发对应的softirq，那我们现在就应该分析tasklet的运行了。
我们前面提到，tasklet是凌驾在softirq机制之上的。还记得前面说到了Linux中有六种softirq，优先级最高的是HI_SOFTIRQ，优先级最低的是TASKLET_SOFTIRQ,一般情况下我们是利用TASKLET_SOFTIRQ来实现tasklet的功能。
open_softirq(TASKLET_SOFTIRQ, tasklet_action, NULL);中定义了处理tasklet的处理函数tasklet_action.所以我们要分析这个函数的实现：
static void tasklet_action(struct softirq_action *a)
{
struct tasklet_struct *list;
/*把per-cpu变量tasklet_vec的本地副本上的list设置为NULL,
由于这里要修改per-cpu变量，为了防止中断处理程序
或者内核抢占造成该数据的不一致性，所以这里禁止中断再修改数据
，然后再开启中断.(注意，关闭本地中断的副作用就是禁止内核抢占，
因为内核抢占只有两个时间点: 1.中断返回到内核态;2.手动使能内核抢占。
明显程序员不会在临界区内手动使能内核抢占，所以关闭本地中断的
副作用就是禁止内核抢占)*/
local_irq_disable();
list = __get_cpu_var(tasklet_vec).list;
__get_cpu_var(tasklet_vec).list = NULL;
local_irq_enable();
/*遍历tasklet链表，让链表上挂入的函数全部执行完成*/
while (list) {
struct tasklet_struct *t = list;
list = list->next;
if (tasklet_trylock(t)) {
if (!atomic_read(&t->count)) {
if (!test_and_clear_bit(TASKLET_STATE_SCHED, &t->state))
BUG();
t->func(t->data); /*真正运行user注册的tasklet函数的地方*/
tasklet_unlock(t);
continue;
}
tasklet_unlock(t);
}
/*这里相当于把tasklet的list指针从链表中后移了(可以自行画图分析),
所以刚才运行过的tasklet回调函数以后不会再次运行，除非用于再次
通过tasklet_schedule()注册之*/
local_irq_disable();
t->next = __get_cpu_var(tasklet_vec).list;
__get_cpu_var(tasklet_vec).list = t;
__raise_softirq_irqoff(TASKLET_SOFTIRQ); /*再一次触发tasklet对应的softirq，使下次系统运行softirq时能运行到tasklet*/
local_irq_enable();
}
}
运行流程是不是很简单呢？呵呵。只要注意到加锁的时机就OK了！
三、总结
Tasklet与一般的softirq的比较重要的一个区别在于: softirq处理函数需要被编写成可重入的，因为多个cpu可能同时执行同一个softirq处理函数，为了防止数据出现不一致性，所以softirq的处理函数必须被编写成可重入。最典型的就是要在softirq处理函数中用spinlock保护一些共享资源。而tasklet机制本身就保证了tasklet处理函数不会同时被多个cpu调度到。因为在tasklet_schedule()中，就保证了多个cpu不可能同时调度到同一个tasklet处理函数，这样tasklet就不用编写成可重入的处理函数，这样就大大减轻了kernel编程人员的负担。
