읽는 지도
block/storage 계층은 page cache나 filesystem 요청을 device queue scheduling 문제로 바꾼다. bio와 request의 lifetime, merge policy, hardware queue mapping을 구분해서 읽어야 한다.
함수 이름보다 입력 객체와 출력 객체를 먼저 본다. 이 토픽에서 어떤 구조체가 생성, 연결, publish, retire되는지 표시한다.
정상 경로와 실패 경로를 같은 무게로 본다. kernel code의 품질은 성공 path보다 error unwind, hotplug, teardown에서 더 잘 드러난다.
왼쪽은 입력 또는 상위 계층이고, 오른쪽으로 갈수록 실제 상태 변경이 커진다. 문C식으로 읽을 때는 이 그림을 먼저 머리에 놓고 코드 조각을 끼워 넣는다.
원본 코드 좌표
Linux 6.18.37 LTS에서 열 파일
Linux 6.18.37 LTS: block/elevator.c
Linux 6.18.37 LTS: block/mq-deadline.c
Linux 6.18.37 LTS: block/kyber-iosched.c설명: 첫 파일은 보통 진입 함수가 있는 곳이고, 나머지는 구조체 정의, architecture glue, callback 구현을 확인할 때 같이 연다. 파일을 여러 개 놓고 봐야 이 토픽의 boundary가 보인다.
대표 코드
elv_merge
return NULL;
}
EXPORT_SYMBOL(elv_rb_find);
enum elv_merge elv_merge(struct request_queue *q, struct request **req,
struct bio *bio)
{
struct elevator_queue *e = q->elevator;
struct request *__rq;
/*
* Levels of merges:
* nomerges: No merges at all attempted
* noxmerges: Only simple one-hit cache try
* merges: All merge tries attempted
*/
if (blk_queue_nomerges(q) || !bio_mergeable(bio))
return ELEVATOR_NO_MERGE;
/*
* First try one-hit cache.
*/
if (q->last_merge && elv_bio_merge_ok(q->last_merge, bio)) {
enum elv_merge ret = blk_try_merge(q->last_merge, bio);
if (ret != ELEVATOR_NO_MERGE) {
*req = q->last_merge;
return ret;
}
}
if (blk_queue_noxmerges(q))
return ELEVATOR_NO_MERGE;
/*
* See if our hash lookup can find a potential backmerge.
*/
__rq = elv_rqhash_find(q, bio->bi_iter.bi_sector);
if (__rq && elv_bio_merge_ok(__rq, bio)) {읽는 법: 이 절편에서 먼저 볼 것은 return 값이 아니라 상태 변경이다. 어떤 lock을 잡은 뒤 어떤 필드를 바꾸는지, 실패하면 어느 label로 빠지는지, 그리고 바뀐 상태를 다음 호출자가 어떤 전제로 소비하는지 표시한다.
dd_init_sched
}
/*
* initialize elevator private data (deadline_data).
*/
static int dd_init_sched(struct request_queue *q, struct elevator_type *e)
{
struct deadline_data *dd;
struct elevator_queue *eq;
enum dd_prio prio;
int ret = -ENOMEM;
eq = elevator_alloc(q, e);
if (!eq)
return ret;
dd = kzalloc_node(sizeof(*dd), GFP_KERNEL, q->node);
if (!dd)
goto put_eq;
eq->elevator_data = dd;
for (prio = 0; prio <= DD_PRIO_MAX; prio++) {
struct dd_per_prio *per_prio = &dd->per_prio[prio];
INIT_LIST_HEAD(&per_prio->dispatch);
INIT_LIST_HEAD(&per_prio->fifo_list[DD_READ]);
INIT_LIST_HEAD(&per_prio->fifo_list[DD_WRITE]);
per_prio->sort_list[DD_READ] = RB_ROOT;
per_prio->sort_list[DD_WRITE] = RB_ROOT;
}
dd->fifo_expire[DD_READ] = read_expire;
dd->fifo_expire[DD_WRITE] = write_expire;
dd->writes_starved = writes_starved;
dd->front_merges = 1;
dd->last_dir = DD_WRITE;
dd->fifo_batch = fifo_batch;
dd->prio_aging_expire = prio_aging_expire;
spin_lock_init(&dd->lock);
spin_lock_init(&dd->zone_lock);읽는 법: 이 절편에서 먼저 볼 것은 return 값이 아니라 상태 변경이다. 어떤 lock을 잡은 뒤 어떤 필드를 바꾸는지, 실패하면 어느 label로 빠지는지, 그리고 바뀐 상태를 다음 호출자가 어떤 전제로 소비하는지 표시한다.
함수별 독해
request dispatch 순서를 조정해 latency, fairness, merge efficiency를 device 특성에 맞추는 block policy 계층이다.
이 섹션은 원본 코드 발췌를 함수 이름 단위로 끊어, 각 함수가 어떤 전제 조건을 만들고 다음 함수가 무엇을 소비하는지 추적한다.
각 노드는 독립 함수가 아니라 전제 조건을 생산하고 소비하는 연결점이다. 코드를 읽을 때는 노드 사이에서 어떤 필드가 바뀌는지 표시한다.
1. elv_merge
elv_merge 주변에서는 elevator_queue를 중심으로 본다. 이 필드는 scheduler instance 역할을 하므로, 함수가 끝날 때 request inserted 상태가 실제로 성립했는지 확인해야 한다.
원본 코드에서 볼 순서는 입력 범위 검증, 중심 필드 갱신, 다른 계층에 보이는 publish 지점, 실패 시 되돌림 순서다. 이 네 칸이 맞아야 다음 함수가 scheduler queue 진입을 전제로 삼을 수 있다.
자주 틀리는 해석: none/mq-deadline/kyber 차이를 이름만으로 판단함
2. dd_init_sched
dd_init_sched 주변에서는 request sort key를 중심으로 본다. 이 필드는 sector/deadline/priority 역할을 하므로, 함수가 끝날 때 merge attempted 상태가 실제로 성립했는지 확인해야 한다.
원본 코드에서 볼 순서는 입력 범위 검증, 중심 필드 갱신, 다른 계층에 보이는 publish 지점, 실패 시 되돌림 순서다. 이 네 칸이 맞아야 다음 함수가 인접 I/O 결합을 전제로 삼을 수 있다.
자주 틀리는 해석: scheduler latency와 device firmware latency를 구분하지 못함
| 함수 | 입력 | 상태 변경 | 검증 질문 |
|---|---|---|---|
| elv_merge | elevator_queue, caller context, subsystem 전제 조건 | request inserted: scheduler queue 진입 | none/mq-deadline/kyber 차이를 이름만으로 판단함 문제를 코드상 어느 조건문 또는 error label에서 분리하는가 |
| dd_init_sched | request sort key, caller context, subsystem 전제 조건 | merge attempted: 인접 I/O 결합 | scheduler latency와 device firmware latency를 구분하지 못함 문제를 코드상 어느 조건문 또는 error label에서 분리하는가 |
구조체 / 필드 해설
여기서는 “어떤 구조체가 있다”가 아니라 그 필드가 어느 단계에서 쓰기 가능하고 어느 단계부터 관찰 가능한지를 본다. 박사급 리뷰에서는 필드의 뜻보다 보호 규칙이 먼저다.
필드는 구조체 안에 흩어져 있지만, 실제 실행에서는 위 순서로 의미가 이어진다.
| 필드 | 읽는 법 | 확인 |
|---|---|---|
| elevator_queue | scheduler instance | 누가 쓰고, 누가 보호하고, 언제 lifetime이 끝나는지 원본 코드에서 확인 |
| request sort key | sector/deadline/priority | 누가 쓰고, 누가 보호하고, 언제 lifetime이 끝나는지 원본 코드에서 확인 |
| hardware queue | dispatch target | 누가 쓰고, 누가 보호하고, 언제 lifetime이 끝나는지 원본 코드에서 확인 |
| writeback context | upper pressure source | 누가 쓰고, 누가 보호하고, 언제 lifetime이 끝나는지 원본 코드에서 확인 |
상태 전이 그림
상태 전이를 따로 그리는 이유는 정상 path와 실패 path를 같은 표에서 보기 위해서다. 커널 regression은 흔히 마지막 상태가 아니라 중간 상태를 외부에 publish한 뒤 rollback하지 못해서 생긴다.
상태 전이는 단방향처럼 그렸지만, 실패 경로에서는 대부분 역순 rollback이 붙는다.
| 상태 | 의미 | 진입 조건 | 깨지는 지점 |
|---|---|---|---|
| request inserted | scheduler queue 진입 | 앞 단계 함수가 전제 조건을 만들고 error path가 정리된 뒤 | 다음 단계가 이 상태를 너무 일찍 소비하거나 늦게 정리할 때 |
| merge attempted | 인접 I/O 결합 | 앞 단계 함수가 전제 조건을 만들고 error path가 정리된 뒤 | 다음 단계가 이 상태를 너무 일찍 소비하거나 늦게 정리할 때 |
| dispatch selected | policy에 따라 request 선택 | 앞 단계 함수가 전제 조건을 만들고 error path가 정리된 뒤 | 다음 단계가 이 상태를 너무 일찍 소비하거나 늦게 정리할 때 |
| completion feedback | latency/accounting 갱신 | 앞 단계 함수가 전제 조건을 만들고 error path가 정리된 뒤 | 다음 단계가 이 상태를 너무 일찍 소비하거나 늦게 정리할 때 |
불변조건 / 실패 케이스
I/O scheduler 의 중심 객체가 publish된 뒤에는 마지막 참조가 사라지기 전까지 teardown path가 모든 callback, timer, IRQ, worker와 경합하지 않아야 한다.
상태 필드를 바꾼 뒤 다른 CPU나 하위 계층이 관찰할 수 있다면 lock, barrier, refcount, RCU 중 어느 장치가 visibility를 보장하는지 확인한다.
중간 단계 실패는 성공 단계의 역순으로 되돌아가야 한다. goto label이 많은 코드는 label 이름보다 어느 resource가 이미 획득됐는지를 표로 적는다.
embedded bring-up에서는 panic보다 silence, timeout, deferred probe, interrupt flood처럼 간접 증상으로 드러나는 경우가 많다.
none/mq-deadline/kyber 차이를 이름만으로 판단함
scheduler latency와 device firmware latency를 구분하지 못함
writeback throttling과 I/O scheduler를 분리해 봄
계측 / 검증
계측은 printk 위치 경쟁이 아니라 가설 검증이다. 먼저 위 상태표에서 멈춘 state를 정하고, 그 state를 바꾸는 함수와 그 결과를 소비하는 함수를 동시에 본다.
| 도구 | 보는 것 | 해석 |
|---|---|---|
| block_rq_insert/issue/complete | I/O scheduler 의 상태 전이가 어느 지점에서 멈추는지 확인 | 로그가 찍힌 위치를 완료 시점으로 단정하지 말고, 바로 앞뒤 필드 변경을 원본에서 확인 |
| fio | I/O scheduler 의 상태 전이가 어느 지점에서 멈추는지 확인 | 로그가 찍힌 위치를 완료 시점으로 단정하지 말고, 바로 앞뒤 필드 변경을 원본에서 확인 |
| cat /sys/block/*/queue/scheduler | I/O scheduler 의 상태 전이가 어느 지점에서 멈추는지 확인 | 로그가 찍힌 위치를 완료 시점으로 단정하지 말고, 바로 앞뒤 필드 변경을 원본에서 확인 |
| blktrace | I/O scheduler 의 상태 전이가 어느 지점에서 멈추는지 확인 | 로그가 찍힌 위치를 완료 시점으로 단정하지 말고, 바로 앞뒤 필드 변경을 원본에서 확인 |
# 예시: tracefs가 켜진 보드에서 토픽별 event를 좁혀 본다.
mount -t tracefs nodev /sys/kernel/tracing
echo function_graph > /sys/kernel/tracing/current_tracer
echo ':mod:*' > /sys/kernel/tracing/set_ftrace_filter
cat /sys/kernel/tracing/trace_pipe연구 질문
- I/O scheduler 의 state machine을 네 단계로 줄였을 때, 실제 코드에서 빠지는 intermediate state는 무엇인가?
- I/O scheduler 의 fast path가 생략한 검사는 어느 init path 또는 slow path에서 보증되는가?
- 실험으로 확인한다면 'none/mq-deadline/kyber 차이를 이름만으로 판단함' 문제를 어떤 tracepoint와 counter로 분리할 수 있는가?
- 실험으로 확인한다면 'scheduler latency와 device firmware latency를 구분하지 못함' 문제를 어떤 tracepoint와 counter로 분리할 수 있는가?