Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Инструменты для отладки планировщика в Linux

У меня есть встроенная система Linux, содержащая два потока, которые должны работать в режиме реального времени (или мягкого реального времени). При использовании SCHED_OTHER я заметил большое дрожание, но два потока всегда выполнялись в пределах отведенного им времени.

Я применил патч RT с включенным PREEMPT_RT, и запуск этих двух потоков с SCHED_FIFO (с высоким приоритетом потока ~80) приводит к гораздо меньшему дрожанию, в целом это намного лучше, за исключением того, что время от времени оба потока пропускают свой крайний срок. (вместо того, чтобы выполняться каждые 10 мс или около того, они могут не получить расписание почти на секунду!).

Я хотел спросить, какой инструмент лучше всего подходит для отладки планирования Linux (под RT) на встроенной ОС Linux. На ум пришел ftrace, но я не знаю, лучший ли это и/или единственный инструмент. Моя цель — выяснить, почему два потока время от времени не планируются на продолжительное время.

ОБНОВЛЕНИЕ: Сегодня я запускал ftrace с wakeup_rt. wakeup_rt как трассировщик не выполнил свою работу: максимальная задержка, которую он зафиксировал, составила 5 мс, тогда как мой поток может работать с опозданием до 1000 мс. Может дело не в планировщике? Какой еще трассировщик в ftrace посоветуете?


  • Какой процессор/платформу вы используете? Вы исключили такие вещи, как SMI на X86? 06.11.2016
  • Это процессор ARM Cortex A9 (я не верю, что у них есть SMI). Меня беспокоит, что поток ядра (может быть, поток IRQ) отключает вытеснение, может быть? Я не уверен, как узнать точно, хотя. 06.11.2016
  • Что вам нужно, так это Ftrace. См. stackoverflow.com/questions/22900469/debugging-linux-scheduler. 08.11.2016
  • Проверьте, помогает ли это. см. lwn.net/Articles/464296 08.11.2016
  • Спасибо @gby. Сегодня я запускал ftrace с wakeup_rt. wakeup_rt как трассировщик не выполнил свою работу: максимальная задержка, которую он зафиксировал, составила 5 мс, тогда как мой поток может работать с опозданием до 1000 мс. Может дело не в планировщике? Какой еще трассировщик в ftrace посоветуете? 09.11.2016
  • В документах RT упоминаются изменения в обработке прерываний и lpptest, инструмент для сравнительного анализа задержки прерывания, который поставляется с патчем и некоторыми встроенными возможностями отладки. 14.11.2016

Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..