I/O scheduler

전체 흐름

block/storage 계층은 page cache나 filesystem 요청을 device queue scheduling 문제로 바꾼다. bio와 request의 lifetime, merge policy, hardware queue mapping을 구분해서 읽어야 한다.

핵심 확인 사항

함수 이름보다 입력 객체와 출력 객체를 먼저 본다. 이 토픽에서 어떤 구조체가 생성, 연결, publish, retire되는지 표시한다.

오류 처리 확인

정상 경로와 실패 경로를 함께 확인한다. 성공 경로뿐 아니라 오류 복구, hotplug, 해제 과정에서 상태가 올바르게 정리되는지 점검한다.

그림 1. I/O scheduler 이 kernel 안에서 놓이는 위치

filesystem / swapupper I/O issuer

→

biopage segments and sector

→

request / blk-mqsoftware queue, tag, hardware queue

→

driver completionDMA done, IRQ, bio_endio

왼쪽에서 오른쪽으로 갈수록 실제 상태 변경이 커진다. 각 코드 조각이 어느 단계에 해당하는지 대조한다.

소스 코드 위치

먼저 확인할 Linux 6.18.37 LTS 소스 파일

원본 코드:

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.c

설명: 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.

GitHub 원본:

block/elevator.c block/mq-deadline.c block/kyber-iosched.c

대표 코드

elv_merge

원본 코드: block/elevator.c, 271행 부근


	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)) {

확인 사항: 이 코드에서는 반환값보다 상태 변경을 먼저 확인한다. 어느 잠금을 획득한 뒤 어떤 필드를 바꾸는지, 실패 시 어느 레이블로 분기하는지, 변경된 상태를 다음 호출자가 어떤 전제로 사용하는지 추적한다.

dd_init_sched

원본 코드: block/mq-deadline.c, 687행 부근

}

/*
 * 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);

함수별 분석

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.

그림 2. I/O scheduler 함수 체인과 관찰 지점

entrycaller가 넘기는 객체와 context를 확정

→

elv_mergescheduler queue 진입

→

dd_init_sched인접 I/O 결합

→

observable statetracepoint, counter, sysfs/proc에서 확인되는 결과

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

구조체와 필드

여기서는 “어떤 구조체가 있다”가 아니라 그 필드가 어느 단계에서 쓰기 가능하고 어느 단계부터 관찰 가능한지를 본다. 필드의 뜻보다 보호 규칙이 먼저다.

그림 3. I/O scheduler 핵심 필드 연결

elevator_queuescheduler instance

→

request sort keysector/deadline/priority

→

hardware queuedispatch target

→

writeback contextupper pressure source

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

실행 단계와 상태 변화

실행 단계를 따로 정리하면 정상 경로와 실패 경로를 나란히 비교할 수 있다. 커널 문제는 최종 결과보다 준비가 덜 된 중간 상태를 다른 코드에 공개한 뒤, 실패 시 제대로 정리하지 못할 때 자주 발생한다.

그림 4. I/O scheduler 실행 단계

request insertedscheduler queue 진입

→

merge attempted인접 I/O 결합

→

dispatch selectedpolicy에 따라 request 선택

→

completion feedbacklatency/accounting 갱신

화살표는 정상 진행 방향을 나타낸다. 중간 단계에서 실패하면 각 단계의 오류 처리 또는 대체 경로로 이동한다.

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

I/O scheduler 검토 기준 = 상태 변화 + 소유권 변화 + 외부 공개 시점

불변 조건과 실패 사례

lifetime

I/O scheduler의 핵심 객체가 외부에 공개된 뒤에는 마지막 참조가 사라질 때까지 해제 경로가 callback, timer, IRQ, worker와 경합하지 않아야 한다.

ordering

상태 필드를 바꾼 뒤 다른 CPU나 하위 계층이 관찰할 수 있다면 lock, barrier, refcount, RCU 중 어느 장치가 visibility를 보장하는지 확인한다.

오류 복구

중간 단계 실패는 성공 단계의 역순으로 되돌아가야 한다. goto label이 많은 코드는 label 이름보다 어느 resource가 이미 획득됐는지를 표로 적는다.

bring-up symptom

embedded bring-up에서는 panic보다 silence, timeout, deferred probe, interrupt flood처럼 간접 증상으로 드러나는 경우가 많다.

주의

none/mq-deadline/kyber 차이를 이름만으로 판단함

주의

scheduler latency와 device firmware latency를 구분하지 못함

주의

writeback throttling과 I/O scheduler를 분리해 봄

계측과 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 실행이 어느 단계에서 멈추는지 확인	로그가 찍힌 위치를 완료 시점으로 단정하지 말고, 바로 앞뒤 필드 변경을 원본에서 확인
fio	I/O scheduler 실행이 어느 단계에서 멈추는지 확인	로그가 찍힌 위치를 완료 시점으로 단정하지 말고, 바로 앞뒤 필드 변경을 원본에서 확인
cat /sys/block/*/queue/scheduler	I/O scheduler 실행이 어느 단계에서 멈추는지 확인	로그가 찍힌 위치를 완료 시점으로 단정하지 말고, 바로 앞뒤 필드 변경을 원본에서 확인
blktrace	I/O scheduler 실행이 어느 단계에서 멈추는지 확인	로그가 찍힌 위치를 완료 시점으로 단정하지 말고, 바로 앞뒤 필드 변경을 원본에서 확인

기본 추적 경로:

# 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_pipe

추가 확인 사항

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?