当前滚动:【WALT】update_task_demand() 代码详解
代码版本：Linux4.9 android-msm-crosshatch-4.9-android12
代码展示static u64 update_task_demand(struct task_struct *p, struct rq *rq, int event, u64 wallclock){u64 mark_start = p->ravg.mark_start;u64 delta, window_start = rq->window_start;int new_window, nr_full_windows;u32 window_size = sched_ravg_window;u64 runtime;// 用于判断是否进入新窗口的标志位new_window = mark_start < window_start;// ⑴ 不累加任务运行时间的条件判断if (!account_busy_for_task_demand(rq, p, event)) {if (new_window)update_history(rq, p, p->ravg.sum, 1, event);return 0;}// ⑵ 仍在旧窗口中if (!new_window) {return add_to_task_demand(rq, p, wallclock - mark_start);}// ⑶ 进入新窗口delta = window_start - mark_start;nr_full_windows = div64_u64(delta, window_size);window_start -= (u64)nr_full_windows * (u64)window_size;runtime = add_to_task_demand(rq, p, window_start - mark_start);update_history(rq, p, p->ravg.sum, 1, event);if (nr_full_windows) {u64 scaled_window = scale_exec_time(window_size, rq);update_history(rq, p, scaled_window, nr_full_windows, event);runtime += nr_full_windows * scaled_window;}window_start += (u64)nr_full_windows * (u64)window_size;mark_start = window_start;runtime += add_to_task_demand(rq, p, wallclock - mark_start);// ⑷ 返回值 runtimereturn runtime;}WALT 算法中，引入了一个新的概念：窗口（sched_ravg_window）
先介绍几个名词：
【资料图】
window_start，当前窗口的开始时间ms：mark_start，当前任务的开始时间wc：wallclock，进入 WALT 算法的时间nr_full_windows，如果进入新窗口，则代表旧窗口到当前窗口所经历的完整的窗口个数delta：从任务开始到当前时间/新窗口开始时间所经历的时长窗口分三种情况进行划分：
仍在旧窗口中ws ms wc | | | V V V|---------------|===============|即进入 WALT 算法到时间还在 window_start 到 window_start + sched_ravg_window 之间这种情况下，delta = wc - ms，只需要累加进任务时间，不需要更新ms ws wc | | | V V V|---------------|===============|即进入 WALT 算法到时间超过了 window_start + sched_ravg_window但还没超过 window_start + sched_ravg_window * 2这种情况下，delta 分为两块，一块是 ws - ms，一块是 wc - ws两块都需要累加进任务时间，但 ws - ms 块需要进行更新，因为它在旧窗口中ms ws_tmp ws wc | | | | V V V V|---------------|----------|...|----------|===============| | | |<--- nr_full_windows --->|即进入 WALT 算法到时间超过了 window_start + sched_ravg_window * 2其中经过了 nr_full_windows 个完整窗口这种情况下，delta 分为三块，一块是 ws_tmp - ms，一块是 wc - ws，一块是 sched_ravg_window * nr_full_windows三块都需要累加进任务时间，但只有 wc - ws 块不需要进行更新，因为它在新窗口中通过 new_window = mark_start < window_start;来判断是否处在 2、3 种情况之中，如果 new_window == 1，则处在 2、3 种情况之中，否则处于第 1 种情况。
static int account_busy_for_task_demand(struct rq *rq, struct task_struct *p, int event){if (exiting_task(p) || is_idle_task(p))return 0;if (event == TASK_WAKE || (!SCHED_ACCOUNT_WAIT_TIME && (event == PICK_NEXT_TASK || event == TASK_MIGRATE)))return 0;if (event == TASK_UPDATE) {if (rq->curr == p)return 1;return p->on_rq ? SCHED_ACCOUNT_WAIT_TIME : 0;}return 1;}在函数 account_busy_for_task_demand()中会判断任务经过的时间是否是 runnable 或 running时间，返回 1 则是，返回 0 则不是。
SCHED_ACCOUNT_WAIT_TIME默认为 1任务更新且任务在就绪队列中，无论是不是当前任务其他情况任务经过的时间不是 runnable 或 running，即返回 0 的情况任务正在退出任务是 idle 任务任务刚被唤醒任务更新切任务不在就绪队列中如果任务经过的时间不是 runnable 或 running 时间，且正好进入新窗口，就不累加任务时间，直接通过 update_history()将上一个窗口中已经累加的时间更新至任务结构体中（task_struct）。点击此处查看 update_history() 代码详解。
根据开头的分析，我们知道这种情况下不需要通过 update_history() 更新时间，只需要通过 add_to_task_demand()累加任务时间。
static u64 add_to_task_demand(struct rq *rq, struct task_struct *p, u64 delta){// 1. 将 delta 时间进行归一化delta = scale_exec_time(delta, rq);// 2. 累加进 p->ravg.sum 中p->ravg.sum += delta;if (unlikely(p->ravg.sum > sched_ravg_window))p->ravg.sum = sched_ravg_window;return delta;}将归一化后的任务时间累加进 p->ravg.sum 中，在之后的 update_history() 中会将 p->ravg.sum 放进 p->ravg.sum_history 结构体中。
其中，任务时间的归一化是 WALT 算法中的重要部分。点击此处查看 scale_exec_time() 代码详解。
⑶进入新窗口根据开头的分析，我们知道进入新窗口分为两种情况，无论是哪种情况，都需要累加 ws_tmp - ms 和 wc - ws 两部分。其中，如果刚离开旧窗口进入下一个窗口，则 ws = ws_tmp。
我们先处理 ws_tmp - ms 部分：
先通过delta = window_start - mark_start;计算总体经过的时间；再通过 nr_full_windows = div64_u64(delta, window_size);计算经过的完整窗口的数量；最后得到 ws_tmp：window_start -= (u64)nr_full_windows * (u64)window_size;累加 ws_tmp - ms 部分时间：runtime = add_to_task_demand(rq, p, window_start - mark_start);更新 ws_tmp - ms 部分时间：update_history(rq, p, p->ravg.sum, 1, event);然后针对经过多个完整窗口情况进行时间更新。此处不需要通过 add_to_task_demand()累加任务时间，因为任务在这些完整窗口中的时间都是从窗口开始到窗口结束。
scaled_window = scale_exec_time(window_size, rq);更新时间：update_history(rq, p, scaled_window, nr_full_windows, event);最后处理 wc - ws 部分。
把 ws 时间还原：window_start += (u64)nr_full_windows * (u64)window_size;mark_start = window_start;此处不是更新任务的开始时间，任务开始时间在 WALT 算法的 done部分进行更新。如果任务开始时间在此处更新，会影响到 update_cpu_busy_time() 中的计算。累加 wc - ws 部分时间：runtime += add_to_task_demand(rq, p, wallclock - mark_start);⑷返回值 runtime最后的返回值 runtime 在该版本内核中并未使用到，它是此次执行 update_task_demand()时一共累加的任务 runnable 和 running 时间，也就是上一次 WALT 算法开始到这一次 WALT 算法开始过程中，该任务的 runnable 和 running 时间。
点击此处回到 WALT 入口函数 update_task_ravg()
