block层IO调度器 (deadline调度算法) linux内核源码详解

     本文是笔者在之前写过的一篇《iostat IO统计原理linux内核源码分析----基于单通道SATA盘》基础上,对IO传输过程涉及的IO请求的合并、加入IO算法队列、从IO算法队列派发IO请求、deadline调度算法涉及的linux内核源码,做更深层次的探讨,内核版本3.10.96。更详细的源码注释见https://github.com/dongzhiyan-stack/kernel-code-comment

   跟上篇一样,开头先来个IO传输的入口函数submit_bio->generic_make_request->blk_queue_bio流程图。

block层IO调度器 (deadline调度算法) linux内核源码详解

   本文正式开讲前,先说几点,rq和req都是同一个意思,都代表IO请求struct request结构。流程图中的虚线代表进入一个新的函数。

1  blk_queue_bio函数IO请求的合并

1.1  bio的合并

1  blk_queue_bio()函数中,首先尝试能否将bio合并到进程plug->list链表上的req,合并成功直接返回。

2  接着执行elv_merge()函数尝试看能否将bio合并到IO算法队列里的req,如果可以合并则执行bio_attempt_front_merge()/bio_attempt_back_merge()将bio前项/后项到匹配的req。这个req合并bio后,req扇区起始/结束地址增大。接着需再尝试将req合并到其他req,就是req的二次合并,具体是执行attempt_front_merge()/attempt_back_merge()函数进行前项/后项二次req合并。如果二次合并失败,则执行elv_merged_request():因为req发生了前项或者后项合并,req的扇区起始或者结束地址增大,需要把req从hash队列或者调度算法deadline红黑树队列中剔除,再按照req新的扇区起始或者结束地址插入队列

3  如果bio没找到能合并的req,就需要get_request()分配新的req,然后调用__elv_add_request()函数把新分配的req添加到IO算法队列。

1.1.1  elv_merge函数讲解

 先看下流程图

block层IO调度器 (deadline调度算法) linux内核源码详解

 /*尝试3次合并:1 bio能否前项或者后项合并到q->last_merge;2 bio能否后项合并到hash队列的req;3:bio能否前项合并到deadline调度算法红黑树队列的req,返回值ELEVATOR_BACK_MERGE或ELEVATOR_FRONT_MERGE。如果三者都不能合并只有返回ELEVATOR_NO_MERGE。*/

int elv_merge(struct request_queue *q, struct request **req, struct bio *bio)

{

    struct elevator_queue *e = q->elevator;

    struct request *__rq;

    int ret;

    //是否可以把bio合并到q->last_merge,上次rq队列合并过的rq,elv_rq_merge_ok是做一些权限检查啥的

    if (q->last_merge && elv_rq_merge_ok(q->last_merge, bio)) {

        //检查bio和q->last_merge代表的req磁盘范围是否挨着,挨着则可以合并bio到q->last_merge,分为前项合并和后项合并

        ret = blk_try_merge(q->last_merge, bio);

        if (ret != ELEVATOR_NO_MERGE) {

            *req = q->last_merge;

            return ret;

        }

    }

     /*新加入IO调度队列的req会做hash索引,这是根据bio的扇区起始地址在hash表找匹配的req:遍历hash队列req,如果该req的扇区结束地址等于bio的扇区起始地址,bio可以后项合并到req*/

    __rq = elv_rqhash_find(q, bio->bi_sector);

    if (__rq && elv_rq_merge_ok(__rq, bio)) {

        *req = __rq;

        return ELEVATOR_BACK_MERGE;//找到可以合并的req,这里返回ELEVATOR_BACK_MERGE,表示后项合并

    }

    //具体IO调度算法函数cfq_merge或者deadline_merge,找到可以合并的bio的req,这里是把bio前项合并到req

    if (e->type->ops.elevator_merge_fn)

        /*deadline是在红黑树队列里遍历req,如果该req起始扇区地址等于bio的扇区结束地址,返回前项合并(bio合并到req的前边)。req是个双重指针,保存这个红黑树队列里匹配到的req*/

        return e->type->ops.elevator_merge_fn(q, req, bio);//返回ELEVATOR_FRONT_MERGE,前项合并

    return ELEVATOR_NO_MERGE;

}

1.1.2  bio_attempt_front_merge、bio_attempt_back_merge函数讲解

    bio_attempt_front_merge()/bio_attempt_back_merge()函数的源码比较简单,就是bio前项/后项合并到req,简单看下二者的源码。

//req和bio二者磁盘范围挨着,req向前合并本次的bio,合并成功返回真

static bool bio_attempt_front_merge(struct request_queue *q,

                    struct request *req, struct bio *bio)

{

    const int ff = bio->bi_rw & REQ_FAILFAST_MASK;

    bio->bi_next = req->bio;

    req->bio = bio;

    req->buffer = bio_data(bio);//该bio对应的bh的内存page地址

    //req->__sector代表的磁盘空间起始地址=bio->bi_sector.显然req代表的磁盘空间范围向前扩张

    req->__sector = bio->bi_sector;

    req->__data_len += bio->bi_size; //req扇区范围向前增大

    req->ioprio = ioprio_best(req->ioprio, bio_prio(bio));

    drive_stat_acct(req, 0);

    return true;

}

//req和bio二者磁盘范围挨着,req向后合并本次的bio,合并成功返回真

static bool bio_attempt_back_merge(struct request_queue *q, struct request *req,

                   struct bio *bio)

{

    const int ff = bio->bi_rw & REQ_FAILFAST_MASK;

    req->biotail->bi_next = bio;

req->biotail = bio;

//req->__sector没变,但是req->__data_len累加本次的bio磁盘范围bio->bi_size

    req->__data_len += bio->bi_size;

    req->ioprio = ioprio_best(req->ioprio, bio_prio(bio));

    //IO合并后,更改IO使用率等数据

    drive_stat_acct(req, 0);

    return true;

}

1.1.3 attempt_front_merge()、attempt_back_merge()、attempt_merge()源码讲解

   attempt_front_merge()/attempt_back_merge()函数都是调用attempt_merge()函数,如下:

//之前req发生了前项合并,req的磁盘空间向前增大,从算法队列(比如deadline的红黑树队列)取出req的上一个req即prev,再次尝试把req合并到prev后边

int attempt_front_merge(struct request_queue *q, struct request *rq)

{

    //红黑树中取出req原来的前一个req,即prev

    struct request *prev = elv_former_request(q, rq);

    if (prev)//把req合并到prev,然后把req从算法队列剔除掉,做一些剔除req的收尾处理,并更新IO使用率数据

        return attempt_merge(q, prev, rq);

    return 0;

}

//之前req发生了后项合并,req的磁盘空间向后增大,从算法队列(比如deadline的红黑树队列)取出req的下一个req即next,再次尝试把next合并到req后边

int attempt_back_merge(struct request_queue *q, struct request *rq)

{

    //只是从IO调度算法队列里取出req的下一个req给next,调用的函数elv_rb_latter_request(deadline算法)或noop_latter_request(noop算法)

    struct request *next = elv_latter_request(q, rq);

    if (next)//把next合并到req,然后把next从算法队列剔除掉,做一些剔除next的收尾处理,并更新IO使用率数据

        return attempt_merge(q, rq, next);

    //如果req没有next req,只能返回0

    return 0;

}

下边现在重点看下attempt_merge()的流程图和源码实现。

block层IO调度器 (deadline调度算法) linux内核源码详解

static int attempt_merge(struct request_queue *q, struct request *req,

              struct request *next)//把next合并到req后边,req来自比如q->last_merge或hash队列的req

{

    //检查req扇区范围后边紧挨着next,没有紧挨着返回0

    if (blk_rq_pos(req) + blk_rq_sectors(req) != blk_rq_pos(next))

        return 0;

    //在这里更新req->nr_phys_segments,扇区总数,因为要把next合并到req后边吧

    if (!ll_merge_requests_fn(q, req, next))

        return 0;

    if (time_after(req->start_time, next->start_time))//如果next->start_time更小则赋值于req->start_time

        req->start_time = next->start_time;

    //一个req对应了多个bio,req->biotail应该是指向next上的第一个bio吧

    req->biotail->bi_next = next->bio;

    //biotail貌似指向了next的最后一个bio

    req->biotail = next->biotail;

    //req吞并了next的磁盘空间范围

    req->__data_len += blk_rq_bytes(next);

    /*调用IO调度算法的elevator_merge_req_fn回调函数。在这里,next已经合并到了rq,在fifo队列里,把req移动到next节点的位置,更新req的超时时间。从fifo队列和红黑树剔除next,还更新dd->next_rq[]赋值next的下一个req。因为rq合并了next,扇区结束地址变大了,则rq从hash队列中删除掉再重新再hash中排序*/

    elv_merge_requests(q, req, next);

    //next合并打了req,没用了,这个next从in flight队列剔除掉,顺便执行part_round_stats更新io_ticks IO使用率计数

    blk_account_io_merge(next);

    //req优先级,cfq调度算法的概念

    req->ioprio = ioprio_best(req->ioprio, next->ioprio);

    if (blk_rq_cpu_valid(next))

        req->cpu = next->cpu;

    return 1;

}

1.1.4  elv_merged_request()函数讲解

该函数流程图和源码如下:

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/*req发生了前项或者后项合并,req的扇区起始或者结束地址增大,需要把req从调度算法deadline红黑树队列或者hash队列中剔除,再按照req新的扇区起始或者结束地址插入队列*/

void elv_merged_request(struct request_queue *q, struct request *rq, int type)

{

    struct elevator_queue *e = q->elevator;

    //如果刚req发生了前项合并,req扇区起始地址增大,把req从deadline的红黑树队列删除再按照新的扇区起始地址插入红黑树队列,具体调用deadline算法的deadline_merged_request函数

    if (e->type->ops.elevator_merged_fn)

        e->type->ops.elevator_merged_fn(q, rq, type);

    if (type == ELEVATOR_BACK_MERGE)

        //如果刚req发生了后项合并,req扇区结束地址增大,把req从hash队列删除再按照新的扇区结束地址插入hash队列

        elv_rqhash_reposition(q, rq);

    //q->last_merge保存刚发生合并的req

    q->last_merge = rq;

}

1.1.5 __elv_add_request()函数讲解

该函数主要负责将req添加IO算法队列里,流程图与源码如下:

block层IO调度器 (deadline调度算法) linux内核源码详解

   deadline算法elevator_add_req_fn接口函数是deadline_add_request(),目的是将req插入到红黑树队列和fifo队列__elv_add_request源码如下:

//新分配的req插入IO算法队列,或者是把当前进程plug链表上req全部插入到IO调度算法队列

void __elv_add_request(struct request_queue *q, struct request *rq, int where)

{

    rq->q = q;

    switch (where) {

    case ELEVATOR_INSERT_REQUEUE:

    case ELEVATOR_INSERT_FRONT://前向合并

        rq->cmd_flags |= REQ_SOFTBARRIER;

        list_add(&rq->queuelist, &q->queue_head);//req直接插入q->queue_head链表头而已,并没有进行req合并

        break;

    case ELEVATOR_INSERT_BACK://后向合并

        rq->cmd_flags |= REQ_SOFTBARRIER;

        //循环调用deadline算法的elevator_dispatch_fn接口一直选择派发的req到q->queue_head链表

        elv_drain_elevator(q);

        list_add_tail(&rq->queuelist, &q->queue_head);

        //这里调用底层驱动数据传输函数,就会从rq->queue_head链表取出req发送给磁盘驱动去传输

        __blk_run_queue(q);

        break;

    case ELEVATOR_INSERT_SORT_MERGE://把进程独有的plug链表上的req插入IO调度算法队列里走这里

        if (elv_attempt_insert_merge(q, rq))

            break;

    case ELEVATOR_INSERT_SORT://新分配的req插入的IO调度算法队列

        BUG_ON(rq->cmd_type != REQ_TYPE_FS);

        rq->cmd_flags |= REQ_SORTED;

        //队列插入新的一个req

        q->nr_sorted++;

        if (rq_mergeable(rq)) {

            //新的req靠req->hash添加到IO调度算法的hash链表里

            elv_rqhash_add(q, rq);

            if (!q->last_merge)

                q->last_merge = rq;

        }

        //把req插入到IO调度算法队列里,deadline是插入到红黑树队列和fifo队列

        q->elevator->type->ops.elevator_add_req_fn(q, rq);//deadline算法函数是deadline_add_request()

        break;

    case ELEVATOR_INSERT_FLUSH:

        rq->cmd_flags |= REQ_SOFTBARRIER;

        blk_insert_flush(rq);

        break;

    }

}

   好的,前文主要讲解了:submit_bio->generic_make_request->blk_queue_bio发起的IO请求,bio怎么合并到IO算法队列,或者新分配的req怎么插入到IO算法队列。IO算法队列需要特别说明一下,一共有这几个:IO算法默认的hash队列、deadline调度算法特有的红黑树rb队列和fifo队列。

1  IO算法默认的hash队列:每一个新分配的req必然以“ req扇区结束地址”为key插入到hash队列。具体见elv_rqhash_add函数,里边执行hash_add(e->hash, &rq->hash, rq_hash_key(rq))把req添加到hash队列。rq_hash_key(rq)就是hash key,即req扇区结束地址。

     还有其他几处对hash队列的操作:1前文介绍过的elv_merged_request函数,里边执行elv_rqhash_reposition对req在hash队列重新排序。原因是req进行了后项合并,扇区结束地址变大了,那就要对这个req按照新的扇区结束地址在hash链表中重新排序;2 blk_queue_bio->__elv_add_request->elv_rqhash_add流程是把req添加到hash队列(hash key是req扇区结束地址)。3 blk_queue_bio ->elv_merge->elv_rqhash_find 遍历hash队列的req。

2  deadline调度算法的红黑树rb队列和fifo队列:deadline_add_request()函数负责将新的req添加到红黑树队列和fifo队列。把新的req插入红黑树队列的规则是req的“扇区起始地址”从小到大依次排列。新的req 插入fifo队列比较简单,直接插入fifo 队列dd->fifo_list[data_dir]链表尾部即可。fifo队列存在的意义是,每个req都有一个超时时间dd->fifo_expire[data_dir] ,新的req都是插入fifo队列的尾部。fifo队列尾部的req都是最晚插入fifo队列的,fifo队列头的req都是最早插入req的。fifo队列头的req最先被检查是否超时了,超时到了则选择该req派发。

deadline_add_request和deadline_add_rq_rb源码如下:

static void   deadline_add_request(struct request_queue *q, struct request *rq)

{

    struct deadline_data *dd = q->elevator->elevator_data;

    const int data_dir = rq_data_dir(rq);

    //req添加到红黑树队列里

    deadline_add_rq_rb(dd, rq);

    //设置req调度超时时间,超时时间到,则会把fifo队列头的req派发给驱动

    rq_set_fifo_time(rq, jiffies + dd->fifo_expire[data_dir]);

    //req插入到fifo队列尾部

    list_add_tail(&rq->queuelist, &dd->fifo_list[data_dir]);

}

//req添加到红黑树队列里

static void

deadline_add_rq_rb(struct deadline_data *dd, struct request *rq)

{

    struct rb_root *root = deadline_rb_root(dd, rq);

    //把rq添加到红黑树里,就是按照每个req的起始扇区排序的

    elv_rb_add(root, rq);

}

2  进程plug链表req的插入IO算法队列

内核很多地方派发req实际是执行blk_flush_plug_list()函数把req插入IO算法队列,比如blk_queue_bio()->blk_flush_plug_list(),blk_flush_plug()->blk_flush_plug_list()。blk_flush_plug_list函数源码和流程图如下:

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 //把进程plug链表上的req依次插入IO调度算法队列上

void blk_flush_plug_list(struct blk_plug *plug, bool from_schedule)

{

    struct request_queue *q;

    unsigned long flags;

    struct request *rq;

    LIST_HEAD(list);

    unsigned int depth;

    list_splice_init(&plug->list, &list);

    //对plug链表上的req排序,应该是按照每个req的起始扇区地址排序,起始扇区小的排在前

    list_sort(NULL, &list, plug_rq_cmp);

    q = NULL;

    depth = 0;

    //依次取出进程plug链表上的req依次插入IO调度算法队列上

    while (!list_empty(&list)) {

        //取出req

        rq = list_entry_rq(list.next);

        //从plug链表删除req

        list_del_init(&rq->queuelist);

        //在这里把req插入到IO调度算法队列里

         __elv_add_request(q, rq, ELEVATOR_INSERT_SORT_MERGE);

        //深度depth加1

        depth++;

    }

    if (q)//里边执行__blk_run_queue派发req给磁盘驱动

        queue_unplugged(q, depth, from_schedule);

}

    这个函数就是就是依次取出进程plug链表上的req依次执行__elv_add_request()插入IO算法队列。__elv_add_request()函数源码上一节已经详细解释过。还有一点需要注意,blk_flush_plug_list()函数最后执行queue_unplugged()才会把刚才插入IO算法队列的req派发给磁盘驱动,才能完成最终的磁盘数据传输。queue_unplugged()里实际是执行__blk_run_queue()->__blk_run_queue_uncond()->scsi_request_fn()把req派发给磁盘驱动。下文重点讲解。

3  __blk_run_queue()派发req到磁盘驱动

3.1  req整体派发流程

先看下整体流程图

block层IO调度器 (deadline调度算法) linux内核源码详解

 //从IO算法队列选择req派发给磁盘驱动

static void scsi_request_fn(struct request_queue *q)

{

    struct scsi_device *sdev = q->queuedata;

    struct Scsi_Host *shost;

    struct scsi_cmnd *cmd;

    struct request *req;

    shost = sdev->host;

    for (;;) {

        int rtn;

        //取出待派发的req,并分配SCSI命令结构体cmd并赋值

        req = blk_peek_request(q);

        if (!req || !scsi_dev_queue_ready(q, sdev))

            break;

        //req 传输前的一些操作

        blk_start_request(req);

        cmd = req->special;

        //发送SCSI命令,真正开始传输数据

        rtn = scsi_dispatch_cmd(cmd);

    }

}

重点是执行blk_peek_request()选择派发的req,分配SCSI命令cmd并赋值,源码如下:

struct request *blk_peek_request(struct request_queue *q)

{

    /* 循环执行__elv_next_request(),从q->queue_head队列取出待进行IO数据传输的req。如果q->queue_head没有req,则执行deadline_dispatch_requests从fifo队列选择派发的req到q->queue_head链表*/

while ((rq = __elv_next_request(q)) != NULL) {

   /*1 分配一个struct scsi_cmnd *cmd,使用req对cmd进行部分初始化cmd->request=req,req->special = cmd,还有cmd->transfersize传输字节数、cmd->sc_data_direction DMA传输方向

     2 先遍历req上的每一个bio,再得到每个bio的bio_vec,把bio对应的文件数据在内存中的首地址bvec->bv_pag+bvec->bv_offset写入scatterlistscatterlist是磁盘数据DMA传输有关的数据结构,scatterlist保存到bidi_sdb->table.sgl,bidi_sdb是req的struct scsi_data_buffer成员。

*/ 

ret = q->prep_rq_fn(q, rq);//scsi_prep_fn

        if (ret == BLKPREP_OK) {

            break;

    }

}

  blk_peek_request()函数整体总结如下:

1 从q->queue_head队列头取出待进行IO数据传输的req.如果q->queue_head没有req,则执行deadline_dispatch_requests从fifo队列选择派发的req

2 分配一个struct scsi_cmnd *cmd,使用req对cmd进行部分初始化cmd->request=req,req->special = cmd,还有cmd->transfersize传输字节数、cmd->sc_data_direction DMA传输方向

3 先遍历req上的每一个bio,再得到每个bio的bio_vec,把bio对应的文件数据在内存中的首地址bvec->bv_pag+bvec->bv_offset写入scatterlist。scatterlist是磁盘数据DMA传输有关的数据结构,scatterlist保存到bidi_sdb->table.sgl,bidi_sdb是req的struct scsi_data_buffer成员。

    blk_peek_request()函数里执行__elv_next_request(),目的是:从q->queue_head链表取出待传输的req,如果q->queue_head链表没有req,则执行deadline_dispatch_requests()从fifo队列选择派发的req到q->queue_head。

static inline struct request *__elv_next_request(struct request_queue *q)

{

    while (1) {

        //从q->queue_head取出待传输的req,如果q->queue_head没有req,则执行deadline_dispatch_requests从fifo队列选择派发的req

        if (!list_empty(&q->queue_head)) {

            rq = list_entry_rq(q->queue_head.next);

            return rq;

    }

    if (unlikely(blk_queue_bypass(q)) ||

            !q->elevator->type->ops.elevator_dispatch_fn(q, 0))//deadline_dispatch_requests()选择派发的req

        return NULL;

}

deadline_dispatch_requests()函数是deadline  IO调度算法的核心,重点讲解。

3.2  deadline_dispatch_requests()IO调度算法派发req

deadline_dispatch_requests()函数流程,源码和流程图如下:

block层IO调度器 (deadline调度算法) linux内核源码详解

 static int deadline_dispatch_requests(struct request_queue *q, int force)

{

    struct deadline_data *dd = q->elevator->elevator_data;

    //如果fifo队列有read req,list_empty返回0,reads为1

    const int reads = !list_empty(&dd->fifo_list[READ]);

    //如果fifo队列有write req,list_empty返回0,writes为1

    const int writes = !list_empty(&dd->fifo_list[WRITE]);

    struct request *rq;

    int data_dir;

    //每次从红黑树选取一个req发给驱动传输,这个req的下一个req保存在next_rq[],现在又向驱动发送req传输,优先先从next_rq取出req

    if (dd->next_rq[WRITE])

        rq = dd->next_rq[WRITE];

    else

        rq = dd->next_rq[READ];

    /*如果dd->batching大于等于dd->fifo_batch,不再使用next_rq,否则会一直只向后使用红黑树队列的req向驱动发送传输,队列前边的req得不到发送*/

    if (rq && dd->batching < dd->fifo_batch)

        goto dispatch_request;

    /*选择read或write req,因为一直选择read req给驱动传输,那write req就饿死了*/

    if (reads) {

        BUG_ON(RB_EMPTY_ROOT(&dd->sort_list[READ]));

        /*有write req要传送给驱动,并且write req被饥饿次数达到上限,就强制选择跳转选择write req,防止一直选择read req给驱动传输,write req得不到选择而starve饥饿,每次write req得不到选择而饥饿则starved++。writes_starved是饥饿的次数上限,starved大于writes_starved,就强制选择write req*/

        if (writes && (dd->starved++ >= dd->writes_starved))

            goto dispatch_writes;

        //否则下面选择read req

        data_dir = READ;

        goto dispatch_find_request;

    }

    if (writes) {

dispatch_writes:

        BUG_ON(RB_EMPTY_ROOT(&dd->sort_list[WRITE]));

        //dd->starved清0

        dd->starved = 0;

        //下面选择write req,就一个赋值操作

        data_dir = WRITE;

        goto dispatch_find_request;

    }

    return 0;

dispatch_find_request:

    //deadline_check_fifo:如果deadline fifo队列有超时的req要传输返回1,或者next_rq没有暂存req,if都成立。则从fifo队列头取出req

    if (deadline_check_fifo(dd, data_dir) || !dd->next_rq[data_dir]) {

        //取出fifo队列头的req,最早入fifo队列的req,最早入队的req当然更容易超时

        rq = rq_entry_fifo(dd->fifo_list[data_dir].next);

    } else {

        //否则直接取出next_rq暂存的req

        rq = dd->next_rq[data_dir];

    }

    //batching清0

    dd->batching = 0;

dispatch_request://到这里,req直接来自next_rq或者fifo队列,这个req就要被发给驱动传输了

    //batching加1

    dd->batching++;

    /*把req添加到rq的queue_head队列,设置新的next_rq,并把req从fifo队列和红黑树队列剔除,将来磁盘驱动程序就是从queue_head链表取出req传输的*/

    deadline_move_request(dd, rq);

    return 1;

}

    deadline_dispatch_requests()函数简单来说是:选择合适待派发给驱动传输的req,然后把req添加到q->queue_head链表,然后设置新的next_rq,并把req从fifo队列和红黑树队列剔除。将来向磁盘驱动程序派发的req就是从queue_head链表取出的。req来源有:上次派发设置的next_rq;read req派发过多而选择的write req;fifo 队列上超时要传输的req,统筹兼顾,有固定策略。

1 首先呢,从dd->next_rq[WRITE/ READ]获取上次派发req后设置的next  req,if (rq && dd->batching < dd->fifo_batch)这个判断是为了防止一直派发dd->next_rq[WRITE/ READ],每派发一个next req,dd->batching就会加1,如果dd->batching < dd->fifo_batch成立,就goto dispatch_request直接使用dd->next_rq[WRITE/ READ]指定的next  req。

2 如果if (rq && dd->batching < dd->fifo_batch) 不成立,说明派发的dd->next_rq[WRITE/ READ]指定的next  req太多了,该派发fifo队列的req了,这个req更紧急。此时就会进入if (reads) 或者if (writes) 分支,最后执行goto dispatch_find_request从dd->fifo_list[data_dir] fifo队列选择派发的req,具体流程是:先执行if (deadline_check_fifo(dd, data_dir) || !dd->next_rq[data_dir]),deadline_check_fifo(dd, data_dir)函数是判断fifo队列有没有超时的req,有则执行rq = rq_entry_fifo(dd->fifo_list[data_dir].next) 取出fifo队列头的req(这是最早加入fifo队列的req,最早入队的req当然更容易超时)。

3  回到第二步,还有一点没讲,就是if (reads)分支里的if (writes && (dd->starved++ >= dd->writes_starved)) ,每派发一个read  req(即data_dir = READ)则dd->starved++加1,等到dd->starved++ >= dd->writes_starved则goto dispatch_writes执行data_dir = WRITE,这样就会派发write req。dd->starved的作用是派发dd->writes_starved个read req后,就该派发write req了,防止write req饿着。

    deadline_dispatch_requests()最后执行的deadline_move_request()函数,作用是把req添加到req->queue_head链表,设置新的next_rq,并把req从fifo队列和红黑树队列剔除,将来磁盘驱动程序就是从req->queue_head链表取出req派发的。源码如下:

//把req添加到req->queue_head链表,设置新的next_rq,并把req从fifo队列和红黑树队列剔除,将来磁盘驱动程序就是从req->queue_head链表取出req传输的

static void

deadline_move_request(struct deadline_data *dd, struct request *rq)

{

    //req是read还是write

    const int data_dir = rq_data_dir(rq);

    dd->next_rq[READ] = NULL;

    dd->next_rq[WRITE] = NULL;

    //从红黑树队列中取出req的下一个req作为next_rq,下次deadline_dispatch_requests()选择派发给的req时就可能是它了

    dd->next_rq[data_dir] = deadline_latter_request(rq);

    //req的磁盘空间end地址

    dd->last_sector = rq_end_sector(rq);

    //把req添加到req->queue_head链表,并把req从fifo队列和红黑树队列剔除,将来磁盘驱动程序就是从queue_head链表取出req派发的

    deadline_move_to_dispatch(dd, rq);

}

deadline_move_to_dispatch()函数源码如下:

//把req添加到req->queue_head链表,并把req从fifo队列和红黑树队列剔除,将来磁盘驱动程序就是从queue_head链表取出req派发的

static inline void

deadline_move_to_dispatch(struct deadline_data *dd, struct request *rq)

{

    struct request_queue *q = rq->q;

    //从fifo队列和红黑树队列剔除req

    deadline_remove_request(q, rq);

    //把req添加到req->queue_head链表,将来磁盘驱动程序就是从queue_head链表取出req派发的

    elv_dispatch_add_tail(q, rq);

}

deadline_remove_request()源码如下:

//deadline算法从fifo队列和红黑树剔除req。剔除前如果req原本是dd->next_rq[]保存req,还要找到req在红黑树的下一个req赋值给dd->next_rq[]

static void deadline_remove_request(struct request_queue *q, struct request *rq)

{

    struct deadline_data *dd = q->elevator->elevator_data;

    //从fifo队列剔除rq

    rq_fifo_clear(rq);

    //如果req原本是dd->next_rq[]保存req,则要找到req在红黑树的下一个req赋值给dd->next_rq[],然后把req从红黑树中剔除

    deadline_del_rq_rb(dd, rq);

}

deadline_del_rq_rb()函数源码如下:

//如果req原本是dd->next_rq[]保存req,则要找到req在红黑树的下一个req赋值给dd->next_rq[],然后把req从红黑树中剔除

static inline void

deadline_del_rq_rb(struct deadline_data *dd, struct request *rq)

{

    const int data_dir = rq_data_dir(rq);

    /*这个if判断是说rq原本是dd->next_rq[]保存req,现在rq马上要从红黑树中剔除,则要找到rq在红黑树的下一个req赋值给dd->next_rq[]。deadline算法选择派发的req时会优先选择dd->next_rq[]保存的req*/

    if (dd->next_rq[data_dir] == rq)

        dd->next_rq[data_dir] = deadline_latter_request(rq);

    //deadline_rb_root(dd, rq)是取出调度算法的读或者写红黑树队列头rb_root,然后把req从这个红黑树队列剔除掉

    elv_rb_del(deadline_rb_root(dd, rq), rq);

}

//把req添加到rq->queue_head链表,将来磁盘驱动程序就是从queue_head链表取出req派发的

void elv_dispatch_add_tail(struct request_queue *q, struct request *rq)

{

    if (q->last_merge == rq)

        q->last_merge = NULL;

    //req从hash队列剔除

    elv_rqhash_del(q, rq);

    q->nr_sorted--;

    //结束扇区

    q->end_sector = rq_end_sector(rq);

    q->boundary_rq = rq;

    //把req添加到rq->queue_head链表,将来磁盘驱动程序就是从queue_head链表取出req派发的

    list_add_tail(&rq->queuelist, &q->queue_head);

}

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