我们前面说了,容器实现封闭的环境主要靠两种技术,一种是“看起来是隔离”的技术Namespace,另一种是用起来是隔离的技术cgroup。

上一节我们讲了“看起来隔离“的技术Namespace,这一节我们就来看一下“用起来隔离“的技术cgroup。

cgroup全称是control group,顾名思义,它是用来做“控制”的。控制什么东西呢?当然是资源的使用了。那它都能控制哪些资源的使用呢?我们一起来看一看。

首先,cgroup定义了下面的一系列子系统,每个子系统用于控制某一类资源。

这么多子系统,你可能要说了,那我们不用都掌握吧?没错,这里面最常用的是对于CPU和内存的控制,所以下面我们详细来说它。

在容器这一章的第一节,我们讲了,Docker有一些参数能够限制CPU和内存的使用,如果把它落地到cgroup里面会如何限制呢?

为了验证Docker的参数与cgroup的映射关系,我们运行一个命令特殊的docker run命令,这个命令比较长,里面的参数都会映射为cgroup的某项配置,然后我们运行docker ps,可以看到,这个容器的id为3dc0601189dd。

docker run -d --cpu-shares 513 --cpus 2 --cpuset-cpus 1,3 --memory 1024M --memory-swap 1234M --memory-swappiness 7 -p 8081:80 testnginx:1

# docker ps
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                  CREATED              STATUS              PORTS                  NAMES
3dc0601189dd        testnginx:1         "/bin/sh -c 'nginx -…"   About a minute ago   Up About a minute   0.0.0.0:8081->80/tcp   boring_cohen

在Linux上,为了操作cgroup,有一个专门的cgroup文件系统,我们运行mount命令可以查看。

# mount -t cgroup
cgroup on /sys/fs/cgroup/systemd type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,xattr,release_agent=/usr/lib/systemd/systemd-cgroups-agent,name=systemd)
cgroup on /sys/fs/cgroup/net_cls,net_prio type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,net_prio,net_cls)
cgroup on /sys/fs/cgroup/perf_event type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,perf_event)
cgroup on /sys/fs/cgroup/devices type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,devices)
cgroup on /sys/fs/cgroup/blkio type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,blkio)
cgroup on /sys/fs/cgroup/cpu,cpuacct type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,cpuacct,cpu)
cgroup on /sys/fs/cgroup/memory type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,memory)
cgroup on /sys/fs/cgroup/cpuset type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,cpuset)
cgroup on /sys/fs/cgroup/hugetlb type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,hugetlb)
cgroup on /sys/fs/cgroup/freezer type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,freezer)
cgroup on /sys/fs/cgroup/pids type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,pids)

cgroup文件系统多挂载到/sys/fs/cgroup下,通过上面的命令行,我们可以看到我们可以用cgroup控制哪些资源。

对于CPU的控制,我在这一章的第一节讲过,Docker可以控制cpu-shares、cpus和cpuset。

我们在/sys/fs/cgroup/下面能看到下面的目录结构。

drwxr-xr-x 5 root root  0 May 30 17:00 blkio
lrwxrwxrwx 1 root root 11 May 30 17:00 cpu -> cpu,cpuacct
lrwxrwxrwx 1 root root 11 May 30 17:00 cpuacct -> cpu,cpuacct
drwxr-xr-x 5 root root  0 May 30 17:00 cpu,cpuacct
drwxr-xr-x 3 root root  0 May 30 17:00 cpuset
drwxr-xr-x 5 root root  0 May 30 17:00 devices
drwxr-xr-x 3 root root  0 May 30 17:00 freezer
drwxr-xr-x 3 root root  0 May 30 17:00 hugetlb
drwxr-xr-x 5 root root  0 May 30 17:00 memory
lrwxrwxrwx 1 root root 16 May 30 17:00 net_cls -> net_cls,net_prio
drwxr-xr-x 3 root root  0 May 30 17:00 net_cls,net_prio
lrwxrwxrwx 1 root root 16 May 30 17:00 net_prio -> net_cls,net_prio
drwxr-xr-x 3 root root  0 May 30 17:00 perf_event
drwxr-xr-x 5 root root  0 May 30 17:00 pids
drwxr-xr-x 5 root root  0 May 30 17:00 systemd

我们可以想象,CPU的资源控制的配置文件,应该在cpu,cpuacct这个文件夹下面。

# ls
cgroup.clone_children  cpu.cfs_period_us  notify_on_release
cgroup.event_control   cpu.cfs_quota_us   release_agent
cgroup.procs           cpu.rt_period_us   system.slice
cgroup.sane_behavior   cpu.rt_runtime_us  tasks
cpuacct.stat           cpu.shares         user.slice
cpuacct.usage          cpu.stat
cpuacct.usage_percpu   docker

果真,这下面是对CPU的相关控制,里面还有一个路径叫docker。我们进入这个路径。

]# ls
cgroup.clone_children
cgroup.event_control
cgroup.procs
cpuacct.stat
cpuacct.usage
cpuacct.usage_percpu
cpu.cfs_period_us
cpu.cfs_quota_us
cpu.rt_period_us
cpu.rt_runtime_us
cpu.shares
cpu.stat
3dc0601189dd218898f31f9526a6cfae83913763a4da59f95ec789c6e030ecfd
notify_on_release
tasks

这里面有个很长的id,是我们创建的docker的id。

[3dc0601189dd218898f31f9526a6cfae83913763a4da59f95ec789c6e030ecfd]# ls
cgroup.clone_children  cpuacct.usage_percpu  cpu.shares
cgroup.event_control   cpu.cfs_period_us     cpu.stat
cgroup.procs           cpu.cfs_quota_us      notify_on_release
cpuacct.stat           cpu.rt_period_us      tasks
cpuacct.usage          cpu.rt_runtime_us

在这里,我们能看到cpu.shares,还有一个重要的文件tasks。这里面是这个容器里所有进程的进程号,也即所有这些进程都被这些CPU策略控制。

[3dc0601189dd218898f31f9526a6cfae83913763a4da59f95ec789c6e030ecfd]# cat tasks 
39487
39520
39526
39527
39528
39529

如果我们查看cpu.shares,里面就是我们设置的513。

[3dc0601189dd218898f31f9526a6cfae83913763a4da59f95ec789c6e030ecfd]# cat cpu.shares
513

另外,我们还配置了cpus,这个值其实是由cpu.cfs_period_us和cpu.cfs_quota_us共同决定的。cpu.cfs_period_us是运行周期,cpu.cfs_quota_us是在周期内这些进程占用多少时间。我们设置了cpus为2,代表的意思是,在周期100000微秒的运行周期内,这些进程要占用200000微秒的时间,也即需要两个CPU同时运行一个整的周期。

[3dc0601189dd218898f31f9526a6cfae83913763a4da59f95ec789c6e030ecfd]# cat cpu.cfs_period_us
100000
[3dc0601189dd218898f31f9526a6cfae83913763a4da59f95ec789c6e030ecfd]# cat cpu.cfs_quota_us
200000

对于cpuset,也即CPU绑核的参数,在另外一个文件夹里面/sys/fs/cgroup/cpuset,这里面同样有一个docker文件夹,下面同样有docker id 也即3dc0601189dd218898f31f9526a6cfae83913763a4da59f95ec789c6e030ecfd文件夹,这里面的cpuset.cpus就是配置的绑定到1、3两个核。

[3dc0601189dd218898f31f9526a6cfae83913763a4da59f95ec789c6e030ecfd]# cat cpuset.cpus
1,3

这一章的第一节我们还讲了Docker可以限制内存的使用量,例如memory、memory-swap、memory-swappiness。这些在哪里控制呢?

/sys/fs/cgroup/下面还有一个memory路径,控制策略就是在这里面定义的。

[root@deployer memory]# ls
cgroup.clone_children               memory.memsw.failcnt
cgroup.event_control                memory.memsw.limit_in_bytes
cgroup.procs                        memory.memsw.max_usage_in_bytes
cgroup.sane_behavior                memory.memsw.usage_in_bytes
docker                              memory.move_charge_at_immigrate
memory.failcnt                      memory.numa_stat
memory.force_empty                  memory.oom_control
memory.kmem.failcnt                 memory.pressure_level
memory.kmem.limit_in_bytes          memory.soft_limit_in_bytes
memory.kmem.max_usage_in_bytes      memory.stat
memory.kmem.slabinfo                memory.swappiness
memory.kmem.tcp.failcnt             memory.usage_in_bytes
memory.kmem.tcp.limit_in_bytes      memory.use_hierarchy
memory.kmem.tcp.max_usage_in_bytes  notify_on_release
memory.kmem.tcp.usage_in_bytes      release_agent
memory.kmem.usage_in_bytes          system.slice
memory.limit_in_bytes               tasks
memory.max_usage_in_bytes           user.slice

这里面全是对于memory的控制参数,在这里面我们可看到了docker,里面还有容器的id作为文件夹。

[docker]# ls
3dc0601189dd218898f31f9526a6cfae83913763a4da59f95ec789c6e030ecfd
cgroup.clone_children
cgroup.event_control
cgroup.procs
memory.failcnt
memory.force_empty
memory.kmem.failcnt
memory.kmem.limit_in_bytes
memory.kmem.max_usage_in_bytes
memory.kmem.slabinfo
memory.kmem.tcp.failcnt
memory.kmem.tcp.limit_in_bytes
memory.kmem.tcp.max_usage_in_bytes
memory.kmem.tcp.usage_in_bytes
memory.kmem.usage_in_bytes
memory.limit_in_bytes
memory.max_usage_in_bytes
memory.memsw.failcnt
memory.memsw.limit_in_bytes
memory.memsw.max_usage_in_bytes
memory.memsw.usage_in_bytes
memory.move_charge_at_immigrate
memory.numa_stat
memory.oom_control
memory.pressure_level
memory.soft_limit_in_bytes
memory.stat
memory.swappiness
memory.usage_in_bytes
memory.use_hierarchy
notify_on_release
tasks

[3dc0601189dd218898f31f9526a6cfae83913763a4da59f95ec789c6e030ecfd]# ls
cgroup.clone_children               memory.memsw.failcnt
cgroup.event_control                memory.memsw.limit_in_bytes
cgroup.procs                        memory.memsw.max_usage_in_bytes
memory.failcnt                      memory.memsw.usage_in_bytes
memory.force_empty                  memory.move_charge_at_immigrate
memory.kmem.failcnt                 memory.numa_stat
memory.kmem.limit_in_bytes          memory.oom_control
memory.kmem.max_usage_in_bytes      memory.pressure_level
memory.kmem.slabinfo                memory.soft_limit_in_bytes
memory.kmem.tcp.failcnt             memory.stat
memory.kmem.tcp.limit_in_bytes      memory.swappiness
memory.kmem.tcp.max_usage_in_bytes  memory.usage_in_bytes
memory.kmem.tcp.usage_in_bytes      memory.use_hierarchy
memory.kmem.usage_in_bytes          notify_on_release
memory.limit_in_bytes               tasks
memory.max_usage_in_bytes

在docker id的文件夹下面,有一个memory.limit_in_bytes,里面配置的就是memory。

[3dc0601189dd218898f31f9526a6cfae83913763a4da59f95ec789c6e030ecfd]# cat memory.limit_in_bytes
1073741824

还有memory.swappiness,里面配置的就是memory-swappiness。

[3dc0601189dd218898f31f9526a6cfae83913763a4da59f95ec789c6e030ecfd]# cat memory.swappiness
7

还有就是memory.memsw.limit_in_bytes,里面配置的是memory-swap。

[3dc0601189dd218898f31f9526a6cfae83913763a4da59f95ec789c6e030ecfd]# cat memory.memsw.limit_in_bytes
1293942784

我们还可以看一下tasks文件的内容,tasks里面是容器里面所有进程的进程号。

[3dc0601189dd218898f31f9526a6cfae83913763a4da59f95ec789c6e030ecfd]# cat tasks 
39487
39520
39526
39527
39528
39529

至此,我们看到了cgroup对于Docker资源的控制,在用户态是如何表现的。我画了一张图总结一下。

在内核中,cgroup是如何实现的呢?

首先,在系统初始化的时候,cgroup也会进行初始化,在start_kernel中,cgroup_init_early和cgroup_init都会进行初始化。

asmlinkage __visible void __init start_kernel(void)
{
......
  cgroup_init_early();
......
  cgroup_init();
......
}

在cgroup_init_early和cgroup_init中,会有下面的循环。

for_each_subsys(ss, i) {
	ss->id = i;
	ss->name = cgroup_subsys_name[i];
......
	cgroup_init_subsys(ss, true);
}

#define for_each_subsys(ss, ssid)					\
	for ((ssid) = 0; (ssid) < CGROUP_SUBSYS_COUNT &&		\
	     (((ss) = cgroup_subsys[ssid]) || true); (ssid)++)

for_each_subsys会在cgroup_subsys数组中进行循环。这个cgroup_subsys数组是如何形成的呢?

#define SUBSYS(_x) [_x ## _cgrp_id] = &_x ## _cgrp_subsys,
struct cgroup_subsys *cgroup_subsys[] = {
#include <linux/cgroup_subsys.h>
};
#undef SUBSYS

SUBSYS这个宏定义了这个cgroup_subsys数组,数组中的项定义在cgroup_subsys.h头文件中。例如,对于CPU和内存有下面的定义。

//cgroup_subsys.h

#if IS_ENABLED(CONFIG_CPUSETS)
SUBSYS(cpuset)
#endif

#if IS_ENABLED(CONFIG_CGROUP_SCHED)
SUBSYS(cpu)
#endif

#if IS_ENABLED(CONFIG_CGROUP_CPUACCT)
SUBSYS(cpuacct)
#endif

#if IS_ENABLED(CONFIG_MEMCG)
SUBSYS(memory)
#endif

根据SUBSYS的定义,SUBSYS(cpu)其实是[cpu_cgrp_id] = &cpu_cgrp_subsys,而SUBSYS(memory)其实是[memory_cgrp_id] = &memory_cgrp_subsys。

我们能够找到cpu_cgrp_subsys和memory_cgrp_subsys的定义。

cpuset_cgrp_subsys
struct cgroup_subsys cpuset_cgrp_subsys = {
	.css_alloc	= cpuset_css_alloc,
	.css_online	= cpuset_css_online,
	.css_offline	= cpuset_css_offline,
	.css_free	= cpuset_css_free,
	.can_attach	= cpuset_can_attach,
	.cancel_attach	= cpuset_cancel_attach,
	.attach		= cpuset_attach,
	.post_attach	= cpuset_post_attach,
	.bind		= cpuset_bind,
	.fork		= cpuset_fork,
	.legacy_cftypes	= files,
	.early_init	= true,
};

cpu_cgrp_subsys
struct cgroup_subsys cpu_cgrp_subsys = {
	.css_alloc	= cpu_cgroup_css_alloc,
	.css_online	= cpu_cgroup_css_online,
	.css_released	= cpu_cgroup_css_released,
	.css_free	= cpu_cgroup_css_free,
	.fork		= cpu_cgroup_fork,
	.can_attach	= cpu_cgroup_can_attach,
	.attach		= cpu_cgroup_attach,
	.legacy_cftypes	= cpu_files,
	.early_init	= true,
};

memory_cgrp_subsys
struct cgroup_subsys memory_cgrp_subsys = {
	.css_alloc = mem_cgroup_css_alloc,
	.css_online = mem_cgroup_css_online,
	.css_offline = mem_cgroup_css_offline,
	.css_released = mem_cgroup_css_released,
	.css_free = mem_cgroup_css_free,
	.css_reset = mem_cgroup_css_reset,
	.can_attach = mem_cgroup_can_attach,
	.cancel_attach = mem_cgroup_cancel_attach,
	.post_attach = mem_cgroup_move_task,
	.bind = mem_cgroup_bind,
	.dfl_cftypes = memory_files,
	.legacy_cftypes = mem_cgroup_legacy_files,
	.early_init = 0,
};

在for_each_subsys的循环里面,cgroup_subsys[]数组中的每一个cgroup_subsys,都会调用cgroup_init_subsys,对于cgroup_subsys对于初始化。

static void __init cgroup_init_subsys(struct cgroup_subsys *ss, bool early)
{
	struct cgroup_subsys_state *css;
......
	idr_init(&ss->css_idr);
	INIT_LIST_HEAD(&ss->cfts);

	/* Create the root cgroup state for this subsystem */
	ss->root = &cgrp_dfl_root;
	css = ss->css_alloc(cgroup_css(&cgrp_dfl_root.cgrp, ss));
......
	init_and_link_css(css, ss, &cgrp_dfl_root.cgrp);
......
	css->id = cgroup_idr_alloc(&ss->css_idr, css, 1, 2, GFP_KERNEL);
	init_css_set.subsys[ss->id] = css;
......
	BUG_ON(online_css(css));
......
}

cgroup_init_subsys里面会做两件事情,一个是调用cgroup_subsys的css_alloc函数创建一个cgroup_subsys_state;另外就是调用online_css,也即调用cgroup_subsys的css_online函数,激活这个cgroup。

对于CPU来讲,css_alloc函数就是cpu_cgroup_css_alloc。这里面会调用 sched_create_group创建一个struct task_group。在这个结构中,第一项就是cgroup_subsys_state,也就是说,task_group是cgroup_subsys_state的一个扩展,最终返回的是指向cgroup_subsys_state结构的指针,可以通过强制类型转换变为task_group。

struct task_group {
	struct cgroup_subsys_state css;

#ifdef CONFIG_FAIR_GROUP_SCHED
	/* schedulable entities of this group on each cpu */
	struct sched_entity **se;
	/* runqueue "owned" by this group on each cpu */
	struct cfs_rq **cfs_rq;
	unsigned long shares;

#ifdef	CONFIG_SMP
	atomic_long_t load_avg ____cacheline_aligned;
#endif
#endif

	struct rcu_head rcu;
	struct list_head list;

	struct task_group *parent;
	struct list_head siblings;
	struct list_head children;

	struct cfs_bandwidth cfs_bandwidth;
};

在task_group结构中,有一个成员是sched_entity,前面我们讲进程调度的时候,遇到过它。它是调度的实体,也即这一个task_group也是一个调度实体。

接下来,online_css会被调用。对于CPU来讲,online_css调用的是cpu_cgroup_css_online。它会调用sched_online_group->online_fair_sched_group。

void online_fair_sched_group(struct task_group *tg)
{
	struct sched_entity *se;
	struct rq *rq;
	int i;

	for_each_possible_cpu(i) {
		rq = cpu_rq(i);
		se = tg->se[i];
		update_rq_clock(rq);
		attach_entity_cfs_rq(se);
		sync_throttle(tg, i);
	}
}

在这里面,对于每一个CPU,取出每个CPU的运行队列rq,也取出task_group的sched_entity,然后通过attach_entity_cfs_rq将sched_entity添加到运行队列中。

对于内存来讲,css_alloc函数就是mem_cgroup_css_alloc。这里面会调用 mem_cgroup_alloc,创建一个struct mem_cgroup。在这个结构中,第一项就是cgroup_subsys_state,也就是说,mem_cgroup是cgroup_subsys_state的一个扩展,最终返回的是指向cgroup_subsys_state结构的指针,我们可以通过强制类型转换变为mem_cgroup。

struct mem_cgroup {
	struct cgroup_subsys_state css;

	/* Private memcg ID. Used to ID objects that outlive the cgroup */
	struct mem_cgroup_id id;

	/* Accounted resources */
	struct page_counter memory;
	struct page_counter swap;

	/* Legacy consumer-oriented counters */
	struct page_counter memsw;
	struct page_counter kmem;
	struct page_counter tcpmem;

	/* Normal memory consumption range */
	unsigned long low;
	unsigned long high;

	/* Range enforcement for interrupt charges */
	struct work_struct high_work;

	unsigned long soft_limit;

......
	int	swappiness;
......
	/*
	 * percpu counter.
	 */
	struct mem_cgroup_stat_cpu __percpu *stat;

	int last_scanned_node;

	/* List of events which userspace want to receive */
	struct list_head event_list;
	spinlock_t event_list_lock;

	struct mem_cgroup_per_node *nodeinfo[0];
	/* WARNING: nodeinfo must be the last member here */
};

在cgroup_init函数中,cgroup的初始化还做了一件很重要的事情,它会调用cgroup_init_cftypes(NULL, cgroup1_base_files),来初始化对于cgroup文件类型cftype的操作函数,也就是将struct kernfs_ops *kf_ops设置为cgroup_kf_ops。

struct cftype cgroup1_base_files[] = {
......
    {   
        .name = "tasks",
        .seq_start = cgroup_pidlist_start,
        .seq_next = cgroup_pidlist_next,
        .seq_stop = cgroup_pidlist_stop,
        .seq_show = cgroup_pidlist_show,
        .private = CGROUP_FILE_TASKS,
        .write = cgroup_tasks_write,
    },  
}

static struct kernfs_ops cgroup_kf_ops = {
	.atomic_write_len	= PAGE_SIZE,
	.open			= cgroup_file_open,
	.release		= cgroup_file_release,
	.write			= cgroup_file_write,
	.seq_start		= cgroup_seqfile_start,
	.seq_next		= cgroup_seqfile_next,
	.seq_stop		= cgroup_seqfile_stop,
	.seq_show		= cgroup_seqfile_show,
};

在cgroup初始化完毕之后,接下来就是创建一个cgroup的文件系统,用于配置和操作cgroup。

cgroup是一种特殊的文件系统。它的定义如下:

struct file_system_type cgroup_fs_type = {
	.name = "cgroup",
	.mount = cgroup_mount,
	.kill_sb = cgroup_kill_sb,
	.fs_flags = FS_USERNS_MOUNT,
};

当我们mount这个cgroup文件系统的时候,会调用cgroup_mount->cgroup1_mount。

struct dentry *cgroup1_mount(struct file_system_type *fs_type, int flags,
			     void *data, unsigned long magic,
			     struct cgroup_namespace *ns)
{
	struct super_block *pinned_sb = NULL;
	struct cgroup_sb_opts opts;
	struct cgroup_root *root;
	struct cgroup_subsys *ss;
	struct dentry *dentry;
	int i, ret;
	bool new_root = false;
......
	root = kzalloc(sizeof(*root), GFP_KERNEL);
	new_root = true;

	init_cgroup_root(root, &opts);

	ret = cgroup_setup_root(root, opts.subsys_mask, PERCPU_REF_INIT_DEAD);
......
	dentry = cgroup_do_mount(&cgroup_fs_type, flags, root,
				 CGROUP_SUPER_MAGIC, ns);
......
	return dentry;
}

cgroup被组织成为树形结构,因而有cgroup_root。init_cgroup_root会初始化这个cgroup_root。cgroup_root是cgroup的根,它有一个成员kf_root,是cgroup文件系统的根struct kernfs_root。kernfs_create_root就是用来创建这个kernfs_root结构的。

int cgroup_setup_root(struct cgroup_root *root, u16 ss_mask, int ref_flags)
{
	LIST_HEAD(tmp_links);
	struct cgroup *root_cgrp = &root->cgrp;
	struct kernfs_syscall_ops *kf_sops;
	struct css_set *cset;
	int i, ret;

	root->kf_root = kernfs_create_root(kf_sops,
					   KERNFS_ROOT_CREATE_DEACTIVATED,
					   root_cgrp);
	root_cgrp->kn = root->kf_root->kn;

	ret = css_populate_dir(&root_cgrp->self);
	ret = rebind_subsystems(root, ss_mask);
......
	list_add(&root->root_list, &cgroup_roots);
	cgroup_root_count++;
......
	kernfs_activate(root_cgrp->kn);
......
}

就像在普通文件系统上,每一个文件都对应一个inode,在cgroup文件系统上,每个文件都对应一个struct kernfs_node结构,当然kernfs_root作为文件系的根也对应一个kernfs_node结构。

接下来,css_populate_dir会调用cgroup_addrm_files->cgroup_add_file->cgroup_add_file,来创建整棵文件树,并且为树中的每个文件创建对应的kernfs_node结构,并将这个文件的操作函数设置为kf_ops,也即指向cgroup_kf_ops 。

static int cgroup_add_file(struct cgroup_subsys_state *css, struct cgroup *cgrp,
			   struct cftype *cft)
{
	char name[CGROUP_FILE_NAME_MAX];
	struct kernfs_node *kn;
......
	kn = __kernfs_create_file(cgrp->kn, cgroup_file_name(cgrp, cft, name),
				  cgroup_file_mode(cft), 0, cft->kf_ops, cft,
				  NULL, key);
......
}

struct kernfs_node *__kernfs_create_file(struct kernfs_node *parent,
					 const char *name,
					 umode_t mode, loff_t size,
					 const struct kernfs_ops *ops,
					 void *priv, const void *ns,
					 struct lock_class_key *key)
{
	struct kernfs_node *kn;
	unsigned flags;
	int rc;

	flags = KERNFS_FILE;

	kn = kernfs_new_node(parent, name, (mode & S_IALLUGO) | S_IFREG, flags);

	kn->attr.ops = ops;
	kn->attr.size = size;
	kn->ns = ns;
	kn->priv = priv;
......
	rc = kernfs_add_one(kn);
......
	return kn;
}

从cgroup_setup_root返回后,接下来,在cgroup1_mount中,要做的一件事情是cgroup_do_mount,调用kernfs_mount真的去mount这个文件系统,返回一个普通的文件系统都认识的dentry。这种特殊的文件系统对应的文件操作函数为kernfs_file_fops。

const struct file_operations kernfs_file_fops = {
	.read		= kernfs_fop_read,
	.write		= kernfs_fop_write,
	.llseek		= generic_file_llseek,
	.mmap		= kernfs_fop_mmap,
	.open		= kernfs_fop_open,
	.release	= kernfs_fop_release,
	.poll		= kernfs_fop_poll,
	.fsync		= noop_fsync,
};

当我们要写入一个CGroup文件来设置参数的时候,根据文件系统的操作,kernfs_fop_write会被调用,在这里面会调用kernfs_ops的write函数,根据上面的定义为cgroup_file_write,在这里会调用cftype的write函数。对于CPU和内存的write函数,有以下不同的定义。

static struct cftype cpu_files[] = {
#ifdef CONFIG_FAIR_GROUP_SCHED
    {   
        .name = "shares",
        .read_u64 = cpu_shares_read_u64,
        .write_u64 = cpu_shares_write_u64,
    },  
#endif
#ifdef CONFIG_CFS_BANDWIDTH
    {   
        .name = "cfs_quota_us",
        .read_s64 = cpu_cfs_quota_read_s64,
        .write_s64 = cpu_cfs_quota_write_s64,
    },  
    {   
        .name = "cfs_period_us",
        .read_u64 = cpu_cfs_period_read_u64,
        .write_u64 = cpu_cfs_period_write_u64,
    },  
}


static struct cftype mem_cgroup_legacy_files[] = {
    {   
        .name = "usage_in_bytes",
        .private = MEMFILE_PRIVATE(_MEM, RES_USAGE),
        .read_u64 = mem_cgroup_read_u64,
    },  
    {   
        .name = "max_usage_in_bytes",
        .private = MEMFILE_PRIVATE(_MEM, RES_MAX_USAGE),
        .write = mem_cgroup_reset,
        .read_u64 = mem_cgroup_read_u64,
    },  
    {   
        .name = "limit_in_bytes",
        .private = MEMFILE_PRIVATE(_MEM, RES_LIMIT),
        .write = mem_cgroup_write,
        .read_u64 = mem_cgroup_read_u64,
    },  
    {   
        .name = "soft_limit_in_bytes",
        .private = MEMFILE_PRIVATE(_MEM, RES_SOFT_LIMIT),
        .write = mem_cgroup_write,
        .read_u64 = mem_cgroup_read_u64,
    },  
}

如果设置的是cpu.shares,则调用cpu_shares_write_u64。在这里面,task_group的shares变量更新了,并且更新了CPU队列上的调度实体。

int sched_group_set_shares(struct task_group *tg, unsigned long shares)
{
	int i;

	shares = clamp(shares, scale_load(MIN_SHARES), scale_load(MAX_SHARES));

	tg->shares = shares;
	for_each_possible_cpu(i) {
		struct rq *rq = cpu_rq(i);
		struct sched_entity *se = tg->se[i];
		struct rq_flags rf;

		update_rq_clock(rq);
		for_each_sched_entity(se) {
			update_load_avg(se, UPDATE_TG);
			update_cfs_shares(se);
		}
	}
......
}

但是这个时候别忘了,我们还没有将CPU的文件夹下面的tasks文件写入进程号呢。写入一个进程号到tasks文件里面,按照cgroup1_base_files里面的定义,我们应该调用cgroup_tasks_write。

接下来的调用链为:cgroup_tasks_write->__cgroup_procs_write->cgroup_attach_task-> cgroup_migrate->cgroup_migrate_execute。将这个进程和一个cgroup关联起来,也即将这个进程迁移到这个cgroup下面。

static int cgroup_migrate_execute(struct cgroup_mgctx *mgctx)
{
	struct cgroup_taskset *tset = &mgctx->tset;
	struct cgroup_subsys *ss;
	struct task_struct *task, *tmp_task;
	struct css_set *cset, *tmp_cset;
......
	if (tset->nr_tasks) {
		do_each_subsys_mask(ss, ssid, mgctx->ss_mask) {
			if (ss->attach) {
				tset->ssid = ssid;
				ss->attach(tset);
			}
		} while_each_subsys_mask();
	}
......
}

每一个cgroup子系统会调用相应的attach函数。而CPU调用的是cpu_cgroup_attach-> sched_move_task-> sched_change_group。

static void sched_change_group(struct task_struct *tsk, int type)
{
	struct task_group *tg;

	tg = container_of(task_css_check(tsk, cpu_cgrp_id, true),
			  struct task_group, css);
	tg = autogroup_task_group(tsk, tg);
	tsk->sched_task_group = tg;

#ifdef CONFIG_FAIR_GROUP_SCHED
	if (tsk->sched_class->task_change_group)
		tsk->sched_class->task_change_group(tsk, type);
	else
#endif
		set_task_rq(tsk, task_cpu(tsk));
}

在sched_change_group中设置这个进程以这个task_group的方式参与调度,从而使得上面的cpu.shares起作用。

对于内存来讲,写入内存的限制使用函数mem_cgroup_write->mem_cgroup_resize_limit来设置struct mem_cgroup的memory.limit成员。

在进程执行过程中,申请内存的时候,我们会调用handle_pte_fault->do_anonymous_page()->mem_cgroup_try_charge()。

int mem_cgroup_try_charge(struct page *page, struct mm_struct *mm,
			  gfp_t gfp_mask, struct mem_cgroup **memcgp,
			  bool compound)
{
	struct mem_cgroup *memcg = NULL;
......
	if (!memcg)
		memcg = get_mem_cgroup_from_mm(mm);

	ret = try_charge(memcg, gfp_mask, nr_pages);
......
}

在mem_cgroup_try_charge中,先是调用get_mem_cgroup_from_mm获得这个进程对应的mem_cgroup结构,然后在try_charge中,根据mem_cgroup的限制,看是否可以申请分配内存。

至此,cgroup对于内存的限制才真正起作用。

总结时刻

内核中cgroup的工作机制,我们在这里总结一下。

第一步,系统初始化的时候,初始化cgroup的各个子系统的操作函数,分配各个子系统的数据结构。

第二步,mount cgroup文件系统,创建文件系统的树形结构,以及操作函数。

第三步,写入cgroup文件,设置cpu或者memory的相关参数,这个时候文件系统的操作函数会调用到cgroup子系统的操作函数,从而将参数设置到cgroup子系统的数据结构中。

第四步,写入tasks文件,将进程交给某个cgroup进行管理,因为tasks文件也是一个cgroup文件,统一会调用文件系统的操作函数进而调用cgroup子系统的操作函数,将cgroup子系统的数据结构和进程关联起来。

第五步,对于CPU来讲,会修改scheduled entity,放入相应的队列里面去,从而下次调度的时候就起作用了。对于内存的cgroup设定,只有在申请内存的时候才起作用。

课堂练习

这里我们用cgroup限制了CPU和内存,如何限制网络呢?给你一个提示tc,请你研究一下。

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