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workqueue: Fixes for v6.9-rc6

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Two doc update patches and the following three fixes:
 
 - On single node systems, the default pool is used but the node_nr_active
   for the default pool was set to min_active. This effectively limited the
   max concurrency of unbound pools on single node systems to 8 causing
   performance regressions on some workloads. Fixed by setting the default
   pool's node_nr_active to max_active.
 
 - wq_update_node_max_active() could trigger divide-by-zero if the
   intersection between the allowed CPUs for an unbound workqueue and online
   CPUs becomes empty.
 
 - When kick_pool() was trying to repatriate a worker to a CPU in its pod by
   setting task->wake_cpu, it didn't consider whether the CPU being selected
   is online or not which obviously can lead to subobtimal behaviors. On
   s390, this triggered a crash in arch code. The workqueue patch removes the
   gross misbehavior but doesn't fix the crash completely as there's a race
   window in which CPUs can go down after wake_cpu is set. Need to decide
   whether the fix should be on the core or arch side.
 -----BEGIN PGP SIGNATURE-----
 
 iIQEABYKACwWIQTfIjM1kS57o3GsC/uxYfJx3gVYGQUCZjAaug4cdGpAa2VybmVs
 Lm9yZwAKCRCxYfJx3gVYGT4fAQC5d8dNCDrAJmMgI0OBCwVgGGISTPalI+/ix4zu
 5muBLwEAszuSZ4hEmg4L/jseTk+gZV0vIi4/IHjOzWwYczzLxQA=
 =SeX1
 -----END PGP SIGNATURE-----

Merge tag 'wq-for-6.9-rc6-fixes' of git://git.kernel.org/pub/scm/linux/kernel/git/tj/wq

Pull workqueue fixes from Tejun Heo:
 "Two doc update patches and the following three fixes:

   - On single node systems, the default pool is used but the
     node_nr_active for the default pool was set to min_active. This
     effectively limited the max concurrency of unbound pools on single
     node systems to 8 causing performance regressions on some
     workloads. Fixed by setting the default pool's node_nr_active to
     max_active.

   - wq_update_node_max_active() could trigger divide-by-zero if the
     intersection between the allowed CPUs for an unbound workqueue and
     online CPUs becomes empty.

   - When kick_pool() was trying to repatriate a worker to a CPU in its
     pod by setting task->wake_cpu, it didn't consider whether the CPU
     being selected is online or not which obviously can lead to
     subobtimal behaviors. On s390, this triggered a crash in arch code.
     The workqueue patch removes the gross misbehavior but doesn't fix
     the crash completely as there's a race window in which CPUs can go
     down after wake_cpu is set. Need to decide whether the fix should
     be on the core or arch side"

* tag 'wq-for-6.9-rc6-fixes' of git://git.kernel.org/pub/scm/linux/kernel/git/tj/wq:
  workqueue: Fix divide error in wq_update_node_max_active()
  workqueue: The default node_nr_active should have its max set to max_active
  workqueue: Fix selection of wake_cpu in kick_pool()
  docs/zh_CN: core-api: Update translation of workqueue.rst to 6.9-rc1
  Documentation/core-api: Update events_freezable_power references.
This commit is contained in:
Linus Torvalds 2024-04-29 15:57:37 -07:00
commit 98369dccd2
3 changed files with 390 additions and 33 deletions
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6
Documentation/core-api/workqueue.rst
View File

@ -671,7 +671,7 @@ configuration, worker pools and how workqueues map to the pools: ::
events_unbound unbound 9 9 10 10 8
events_freezable percpu 0 2 4 6
events_power_efficient percpu 0 2 4 6
events_freezable_power_ percpu 0 2 4 6
events_freezable_pwr_ef percpu 0 2 4 6
rcu_gp percpu 0 2 4 6
rcu_par_gp percpu 0 2 4 6
slub_flushwq percpu 0 2 4 6
@ -694,7 +694,7 @@ Use tools/workqueue/wq_monitor.py to monitor workqueue operations: ::
events_unbound 38306 0 0.1 - 7 - -
events_freezable 0 0 0.0 0 0 - -
events_power_efficient 29598 0 0.2 0 0 - -
events_freezable_power_ 10 0 0.0 0 0 - -
events_freezable_pwr_ef 10 0 0.0 0 0 - -
sock_diag_events 0 0 0.0 0 0 - -
total infl CPUtime CPUhog CMW/RPR mayday rescued
@ -704,7 +704,7 @@ Use tools/workqueue/wq_monitor.py to monitor workqueue operations: ::
events_unbound 38322 0 0.1 - 7 - -
events_freezable 0 0 0.0 0 0 - -
events_power_efficient 29603 0 0.2 0 0 - -
events_freezable_power_ 10 0 0.0 0 0 - -
events_freezable_pwr_ef 10 0 0.0 0 0 - -
sock_diag_events 0 0 0.0 0 0 - -
...

398
Documentation/translations/zh_CN/core-api/workqueue.rst
View File

@ -7,12 +7,13 @@
司延腾 Yanteng Si <siyanteng@loongson.cn>
周彬彬 Binbin Zhou <zhoubinbin@loongson.cn>
陈兴友 Xingyou Chen <rockrush@rockwork.org>
.. _cn_workqueue.rst:
=========================
并发管理的工作队列 (cmwq)
=========================
========
工作队列
========
:日期: September, 2010
:作者: Tejun Heo <tj@kernel.org>
@ -22,7 +23,7 @@
简介
====
在很多情况下，需要一个异步进程的执行环境，工作队列（wq）API是这种情况下
在很多情况下，需要一个异步的程序执行环境，工作队列（wq）API是这种情况下
最常用的机制。
当需要这样一个异步执行上下文时，一个描述将要执行的函数的工作项（work，
@ -34,8 +35,8 @@
队列时，工作者又开始执行。
为什么要cmwq?
=============
为什么要有并发管理工作队列?
===========================
在最初的wq实现中，多线程（MT）wq在每个CPU上有一个工作者线程，而单线程
（ST）wq在全系统有一个工作者线程。一个MT wq需要保持与CPU数量相同的工
@ -73,9 +74,11 @@
向该函数的工作项，并在工作队列中排队等待该工作项。（就是挂到workqueue
队列里面去）
特定目的线程，称为工作线程（工作者），一个接一个地执行队列中的功能。
如果没有工作项排队，工作者线程就会闲置。这些工作者线程被管理在所谓
的工作者池中。
工作项可以在线程或BH(软中断)上下文中执行。
对于由线程执行的工作队列，被称为（内核）工作者（[k]worker）的特殊
线程会依次执行其中的函数。如果没有工作项排队，工作者线程就会闲置。
这些工作者线程被管理在所谓的工作者池中。
cmwq设计区分了面向用户的工作队列，子系统和驱动程序在上面排队工作，
以及管理工作者池和处理排队工作项的后端机制。
@ -84,6 +87,10 @@ cmwq设计区分了面向用户的工作队列，子系统和驱动程序在上
优先级的工作项，还有一些额外的工作者池，用于服务未绑定工作队列的工
作项目——这些后备池的数量是动态的。
BH工作队列使用相同的结构。然而，由于同一时间只可能有一个执行上下文，
不需要担心并发问题。每个CPU上的BH工作者池只包含一个用于表示BH执行
上下文的虚拟工作者。BH工作队列可以被看作软中断的便捷接口。
当他们认为合适的时候，子系统和驱动程序可以通过特殊的
``workqueue API`` 函数创建和排队工作项。他们可以通过在工作队列上
设置标志来影响工作项执行方式的某些方面，他们把工作项放在那里。这些
@ -95,9 +102,9 @@ cmwq设计区分了面向用户的工作队列，子系统和驱动程序在上
否则一个绑定的工作队列的工作项将被排在与发起线程运行的CPU相关的普
通或高级工作工作者池的工作项列表中。
对于任何工作者池的实施，管理并发水平（有多少执行上下文处于活动状
态）是一个重要问题。最低水平是为了节省资源，而饱和水平是指系统被
充分使用。
对于任何线程池的实施，管理并发水平（有多少执行上下文处于活动状
态）是一个重要问题。cmwq试图将并发保持在一个尽可能低且充足的
水平。最低水平是为了节省资源，而充足是为了使系统能被充分使用。
每个与实际CPU绑定的worker-pool通过钩住调度器来实现并发管理。每当
一个活动的工作者被唤醒或睡眠时，工作者池就会得到通知，并跟踪当前可
@ -140,6 +147,17 @@ workqueue将自动创建与属性相匹配的后备工作者池。调节并发
``flags``
---------
``WQ_BH``
BH工作队列可以被看作软中断的便捷接口。它总是每个CPU一份，
其中的各个工作项也会按在队列中的顺序，被所属CPU在软中断
上下文中执行。
BH工作队列的 ``max_active`` 值必须为0，且只能单独或和
``WQ_HIGHPRI`` 标志组合使用。
BH工作项不可以睡眠。像延迟排队、冲洗、取消等所有其他特性
都是支持的。
``WQ_UNBOUND``
排队到非绑定wq的工作项由特殊的工作者池提供服务，这些工作者不
绑定在任何特定的CPU上。这使得wq表现得像一个简单的执行环境提
@ -184,25 +202,21 @@ workqueue将自动创建与属性相匹配的后备工作者池。调节并发
--------------
``@max_active`` 决定了每个CPU可以分配给wq的工作项的最大执行上
下文数量。例如，如果 ``@max_active为16`` ，每个CPU最多可以同
时执行16个wq的工作项。
下文数量。例如，如果 ``@max_active`` 为16 ，每个CPU最多可以同
时执行16个wq的工作项。它总是每CPU属性，即便对于未绑定 wq。
目前，对于一个绑定的wq， ``@max_active`` 的最大限制是512，当指
定为0时使用的默认值是256。对于非绑定的wq，其限制是512和
4 * ``num_possible_cpus()`` 中的较高值。这些值被选得足够高，所
以它们不是限制性因素，同时会在失控情况下提供保护。
``@max_active`` 的最大限制是512，当指定为0时使用的默认值是256。
这些值被选得足够高，所以它们不是限制性因素，同时会在失控情况下提供
保护。
一个wq的活动工作项的数量通常由wq的用户来调节，更具体地说，是由用
户在同一时间可以排列多少个工作项来调节。除非有特定的需求来控制活动
工作项的数量，否则建议指定 为"0"。
一些用户依赖于ST wq的严格执行顺序。 ``@max_active`` 为1和 ``WQ_UNBOUND``
的组合用来实现这种行为。这种wq上的工作项目总是被排到未绑定的工作池
中，并且在任何时候都只有一个工作项目处于活动状态，从而实现与ST wq相
同的排序属性。
在目前的实现中，上述配置只保证了特定NUMA节点内的ST行为。相反，
``alloc_ordered_workqueue()`` 应该被用来实现全系统的ST行为。
一些用户依赖于任意时刻最多只有一个工作项被执行，且各工作项被按队列中
顺序处理带来的严格执行顺序。``@max_active`` 为1和 ``WQ_UNBOUND``
的组合曾被用来实现这种行为，现在不用了。请使用
``alloc_ordered_workqueue()`` 。
执行场景示例
@ -285,7 +299,7 @@ And with cmwq with ``@max_active`` >= 3, ::
* 除非有特殊需要，建议使用0作为@max_active。在大多数使用情
况下，并发水平通常保持在默认限制之下。
* 一个wq作为前进进度保证（WQ_MEM_RECLAIM，冲洗（flush）和工
* 一个wq作为前进进度保证，``WQ_MEM_RECLAIM`` ，冲洗（flush）和工
作项属性的域。不涉及内存回收的工作项，不需要作为工作项组的一
部分被刷新，也不需要任何特殊属性，可以使用系统中的一个wq。使
用专用wq和系统wq在执行特性上没有区别。
@ -294,6 +308,337 @@ And with cmwq with ``@max_active`` >= 3, ::
益的，因为wq操作和工作项执行中的定位水平提高了。
亲和性作用域
============
一个非绑定工作队列根据其亲和性作用域来对CPU进行分组以提高缓存
局部性。比如如果一个工作队列使用默认的“cache”亲和性作用域，
它将根据最后一级缓存的边界来分组处理器。这个工作队列上的工作项
将被分配给一个与发起CPU共用最后级缓存的处理器上的工作者。根据
``affinity_strict`` 的设置，工作者在启动后可能被允许移出
所在作用域，也可能不被允许。
工作队列目前支持以下亲和性作用域。
``default``
使用模块参数 ``workqueue.default_affinity_scope`` 指定
的作用域，该参数总是会被设为以下作用域中的一个。
``cpu``
CPU不被分组。一个CPU上发起的工作项会被同一CPU上的工作者执行。
这使非绑定工作队列表现得像是不含并发管理的每CPU工作队列。
``smt``
CPU被按SMT边界分组。这通常意味着每个物理CPU核上的各逻辑CPU会
被分进同一组。
``cache``
CPU被按缓存边界分组。采用哪个缓存边界由架构代码决定。很多情况
下会使用L3。这是默认的亲和性作用域。
``numa``
CPU被按NUMA边界分组。
``system``
所有CPU被放在同一组。工作队列不尝试在临近发起CPU的CPU上运行
工作项。
默认的亲和性作用域可以被模块参数 ``workqueue.default_affinity_scope``
修改，特定工作队列的亲和性作用域可以通过 ``apply_workqueue_attrs()``
被更改。
如果设置了 ``WQ_SYSFS`` ，工作队列会在它的 ``/sys/devices/virtual/workqueue/WQ_NAME/``
目录中有以下亲和性作用域相关的接口文件。
``affinity_scope``
读操作以查看当前的亲和性作用域。写操作用于更改设置。
当前作用域是默认值时，当前生效的作用域也可以被从这个文件中
读到（小括号内），例如 ``default (cache)`` 。
``affinity_strict``
默认值0表明亲和性作用域不是严格的。当一个工作项开始执行时，
工作队列尽量尝试使工作者处于亲和性作用域内，称为遣返。启动后，
调度器可以自由地将工作者调度到系统中任意它认为合适的地方去。
这使得在保留使用其他CPU（如果必需且有可用）能力的同时，
还能从作用域局部性上获益。
如果设置为1，作用域内的所有工作者将被保证总是处于作用域内。
这在跨亲和性作用域会导致如功耗、负载隔离等方面的潜在影响时
会有用。严格的NUMA作用域也可用于和旧版内核中工作队列的行为
保持一致。
亲和性作用域与性能
==================
如果非绑定工作队列的行为对绝大多数使用场景来说都是最优的，
不需要更多调节，就完美了。很不幸，在当前内核中，重度使用
工作队列时，需要在局部性和利用率间显式地作一个明显的权衡。
更高的局部性带来更高效率，也就是相同数量的CPU周期内可以做
更多工作。然而，如果发起者没能将工作项充分地分散在亲和性
作用域间，更高的局部性也可能带来更低的整体系统利用率。以下
dm-crypt 的性能测试清楚地阐明了这一取舍。
测试运行在一个12核24线程、4个L3缓存的处理器（AMD Ryzen
9 3900x）上。为保持一致性，关闭CPU超频。 ``/dev/dm-0``
是NVME SSD（三星 990 PRO）上创建，用 ``cryptsetup``
以默认配置打开的一个 dm-crypt 设备。
场景 1: 机器上遍布着有充足的发起者和工作量
------------------------------------------
使用命令：::
$ fio --filename=/dev/dm-0 --direct=1 --rw=randrw --bs=32k --ioengine=libaio \
--iodepth=64 --runtime=60 --numjobs=24 --time_based --group_reporting \
--name=iops-test-job --verify=sha512
这里有24个发起者，每个同时发起64个IO。 ``--verify=sha512``
使得 ``fio`` 每次生成和读回内容受发起者和 ``kcryptd``
间的执行局部性影响。下面是基于不同 ``kcryptd`` 的亲和性
作用域设置，各经过五次测试得到的读取带宽和CPU利用率数据。
.. list-table::
:widths: 16 20 20
:header-rows: 1
* - 亲和性
- 带宽 (MiBps)
- CPU利用率（%）
* - system
- 1159.40 ±1.34
- 99.31 ±0.02
* - cache
- 1166.40 ±0.89
- 99.34 ±0.01
* - cache (strict)
- 1166.00 ±0.71
- 99.35 ±0.01
在系统中分布着足够多发起者的情况下，不论严格与否，“cache”
没有表现得更差。三种配置均使整个机器达到饱和，但由于提高了
局部性，缓存相关的两种有0.6%的（带宽）提升。
场景 2: 更少发起者，足以达到饱和的工作量
----------------------------------------
使用命令：::
$ fio --filename=/dev/dm-0 --direct=1 --rw=randrw --bs=32k \
--ioengine=libaio --iodepth=64 --runtime=60 --numjobs=8 \
--time_based --group_reporting --name=iops-test-job --verify=sha512
与上一个场景唯一的区别是 ``--numjobs=8``。 发起者数量
减少为三分之一，但仍然有足以使系统达到饱和的工作总量。
.. list-table::
:widths: 16 20 20
:header-rows: 1
* - 亲和性
- 带宽 (MiBps)
- CPU利用率（%）
* - system
- 1155.40 ±0.89
- 97.41 ±0.05
* - cache
- 1154.40 ±1.14
- 96.15 ±0.09
* - cache (strict)
- 1112.00 ±4.64
- 93.26 ±0.35
这里有超过使系统达到饱和所需的工作量。“system”和“cache”
都接近但并未使机器完全饱和。“cache”消耗更少的CPU但更高的
效率使其得到和“system”相同的带宽。
八个发起者盘桓在四个L3缓存作用域间仍然允许“cache (strict)”
几乎使机器饱和，但缺少对工作的保持（不移到空闲处理器上）
开始带来3.7%的带宽损失。
场景 3: 更少发起者，不充足的工作量
----------------------------------
使用命令：::
$ fio --filename=/dev/dm-0 --direct=1 --rw=randrw --bs=32k \
--ioengine=libaio --iodepth=64 --runtime=60 --numjobs=4 \
--time_based --group_reporting --name=iops-test-job --verify=sha512
再次，唯一的区别是 ``--numjobs=4``。由于发起者减少到四个，
现在没有足以使系统饱和的工作量，带宽变得依赖于完成时延。
.. list-table::
:widths: 16 20 20
:header-rows: 1
* - 亲和性
- 带宽 (MiBps)
- CPU利用率（%）
* - system
- 993.60 ±1.82
- 75.49 ±0.06
* - cache
- 973.40 ±1.52
- 74.90 ±0.07
* - cache (strict)
- 828.20 ±4.49
- 66.84 ±0.29
现在，局部性和利用率间的权衡更清晰了。“cache”展示出相比
“system”2%的带宽损失，而“cache (strict)”跌到20%。
结论和建议
----------
在以上试验中，虽然一致并且也明显，但“cache”亲和性作用域
相比“system”的性能优势并不大。然而，这影响是依赖于作用域
间距离的，在更复杂的处理器拓扑下可能有更明显的影响。
虽然这些情形下缺少工作保持是有坏处的，但比“cache (strict)”
好多了，而且最大化工作队列利用率的需求也并不常见。因此，
“cache”是非绑定池的默认亲和性作用域。
* 由于不存在一个适用于大多数场景的选择，对于可能需要消耗
大量CPU的工作队列，建议通过 ``apply_workqueue_attrs()``
进行（专门）配置，并考虑是否启用 ``WQ_SYSFS``。
* 设置了严格“cpu”亲和性作用域的非绑定工作队列，它的行为与
``WQ_CPU_INTENSIVE`` 每CPU工作队列一样。后者没有真正
优势，而前者提供了大幅度的灵活性。
* 亲和性作用域是从Linux v6.5起引入的。为了模拟旧版行为，
可以使用严格的“numa”亲和性作用域。
* 不严格的亲和性作用域中，缺少工作保持大概缘于调度器。内核
为什么没能维护好大多数场景下的工作保持，把事情作对，还没有
理论上的解释。因此，未来调度器的改进可能会使我们不再需要
这些调节项。
检查配置
========
使用 tools/workqueue/wq_dump.py（drgn脚本） 来检查未
绑定CPU的亲和性配置，工作者池，以及工作队列如何映射到池上: ::
$ tools/workqueue/wq_dump.py
Affinity Scopes
===============
wq_unbound_cpumask=0000000f
CPU
nr_pods 4
pod_cpus [0]=00000001 [1]=00000002 [2]=00000004 [3]=00000008
pod_node [0]=0 [1]=0 [2]=1 [3]=1
cpu_pod [0]=0 [1]=1 [2]=2 [3]=3
SMT
nr_pods 4
pod_cpus [0]=00000001 [1]=00000002 [2]=00000004 [3]=00000008
pod_node [0]=0 [1]=0 [2]=1 [3]=1
cpu_pod [0]=0 [1]=1 [2]=2 [3]=3
CACHE (default)
nr_pods 2
pod_cpus [0]=00000003 [1]=0000000c
pod_node [0]=0 [1]=1
cpu_pod [0]=0 [1]=0 [2]=1 [3]=1
NUMA
nr_pods 2
pod_cpus [0]=00000003 [1]=0000000c
pod_node [0]=0 [1]=1
cpu_pod [0]=0 [1]=0 [2]=1 [3]=1
SYSTEM
nr_pods 1
pod_cpus [0]=0000000f
pod_node [0]=-1
cpu_pod [0]=0 [1]=0 [2]=0 [3]=0
Worker Pools
============
pool[00] ref= 1 nice= 0 idle/workers= 4/ 4 cpu= 0
pool[01] ref= 1 nice=-20 idle/workers= 2/ 2 cpu= 0
pool[02] ref= 1 nice= 0 idle/workers= 4/ 4 cpu= 1
pool[03] ref= 1 nice=-20 idle/workers= 2/ 2 cpu= 1
pool[04] ref= 1 nice= 0 idle/workers= 4/ 4 cpu= 2
pool[05] ref= 1 nice=-20 idle/workers= 2/ 2 cpu= 2
pool[06] ref= 1 nice= 0 idle/workers= 3/ 3 cpu= 3
pool[07] ref= 1 nice=-20 idle/workers= 2/ 2 cpu= 3
pool[08] ref=42 nice= 0 idle/workers= 6/ 6 cpus=0000000f
pool[09] ref=28 nice= 0 idle/workers= 3/ 3 cpus=00000003
pool[10] ref=28 nice= 0 idle/workers= 17/ 17 cpus=0000000c
pool[11] ref= 1 nice=-20 idle/workers= 1/ 1 cpus=0000000f
pool[12] ref= 2 nice=-20 idle/workers= 1/ 1 cpus=00000003
pool[13] ref= 2 nice=-20 idle/workers= 1/ 1 cpus=0000000c
Workqueue CPU -> pool
=====================
[ workqueue \ CPU 0 1 2 3 dfl]
events percpu 0 2 4 6
events_highpri percpu 1 3 5 7
events_long percpu 0 2 4 6
events_unbound unbound 9 9 10 10 8
events_freezable percpu 0 2 4 6
events_power_efficient percpu 0 2 4 6
events_freezable_power_ percpu 0 2 4 6
rcu_gp percpu 0 2 4 6
rcu_par_gp percpu 0 2 4 6
slub_flushwq percpu 0 2 4 6
netns ordered 8 8 8 8 8
...
参见命令的帮助消息以获取更多信息。
监视
====
使用 tools/workqueue/wq_monitor.py 来监视工作队列的运行： ::
$ tools/workqueue/wq_monitor.py events
total infl CPUtime CPUhog CMW/RPR mayday rescued
events 18545 0 6.1 0 5 - -
events_highpri 8 0 0.0 0 0 - -
events_long 3 0 0.0 0 0 - -
events_unbound 38306 0 0.1 - 7 - -
events_freezable 0 0 0.0 0 0 - -
events_power_efficient 29598 0 0.2 0 0 - -
events_freezable_power_ 10 0 0.0 0 0 - -
sock_diag_events 0 0 0.0 0 0 - -
total infl CPUtime CPUhog CMW/RPR mayday rescued
events 18548 0 6.1 0 5 - -
events_highpri 8 0 0.0 0 0 - -
events_long 3 0 0.0 0 0 - -
events_unbound 38322 0 0.1 - 7 - -
events_freezable 0 0 0.0 0 0 - -
events_power_efficient 29603 0 0.2 0 0 - -
events_freezable_power_ 10 0 0.0 0 0 - -
sock_diag_events 0 0 0.0 0 0 - -
...
参见命令的帮助消息以获取更多信息。
调试
====
@ -330,7 +675,6 @@ And with cmwq with ``@max_active`` >= 3, ::
工作队列保证，如果在工作项排队后满足以下条件，则工作项不能重入：
1. 工作函数没有被改变。
2. 没有人将该工作项排到另一个工作队列中。
3. 该工作项尚未被重新启动。

19
kernel/workqueue.c
View File

@ -1277,8 +1277,12 @@ static bool kick_pool(struct worker_pool *pool)
!cpumask_test_cpu(p->wake_cpu, pool->attrs->__pod_cpumask)) {
struct work_struct *work = list_first_entry(&pool->worklist,
struct work_struct, entry);
p->wake_cpu = cpumask_any_distribute(pool->attrs->__pod_cpumask);
get_work_pwq(work)->stats[PWQ_STAT_REPATRIATED]++;
int wake_cpu = cpumask_any_and_distribute(pool->attrs->__pod_cpumask,
cpu_online_mask);
if (wake_cpu < nr_cpu_ids) {
p->wake_cpu = wake_cpu;
get_work_pwq(work)->stats[PWQ_STAT_REPATRIATED]++;
}
}
#endif
wake_up_process(p);
@ -1594,6 +1598,15 @@ static void wq_update_node_max_active(struct workqueue_struct *wq, int off_cpu)
if (off_cpu >= 0)
total_cpus--;
/* If all CPUs of the wq get offline, use the default values */
if (unlikely(!total_cpus)) {
for_each_node(node)
wq_node_nr_active(wq, node)->max = min_active;
wq_node_nr_active(wq, NUMA_NO_NODE)->max = max_active;
return;
}
for_each_node(node) {
int node_cpus;
@ -1606,7 +1619,7 @@ static void wq_update_node_max_active(struct workqueue_struct *wq, int off_cpu)
min_active, max_active);
}
wq_node_nr_active(wq, NUMA_NO_NODE)->max = min_active;
wq_node_nr_active(wq, NUMA_NO_NODE)->max = max_active;
}
/**