文章[rCore学习笔记 024]多道程序与协作式调度分享给大家，欢迎收藏极客之家，专注分享技术知识

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本随笔是非常菜的菜鸡写的。如有问题请及时提出。

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本节重点

主要是对 任务 的概念进行进一步扩展和延伸：形成

• 任务运行状态：任务从开始到结束执行过程中所处的不同运行状态：未初始化、准备执行、正在执行、已退出
• 任务控制块：管理程序的执行过程的任务上下文，控制程序的执行与暂停
• 任务相关系统调用：应用程序和操作系统之间的接口，用于程序主动暂停 sys_yield 和主动退出 sys_exit

这里主要看具体实现,这些概念之前学习RTOS的时候使用是会使用了,但是具体怎么实现还不好说.

多道程序背景与 yield 系统调用

尽管 CPU 可以一直在跑应用了,但是其利用率仍有上升的空间.

随着应用需求的不断复杂,有的时候会在内核的监督下访问一些外设,它们也是计算机系统的另一个非常重要的组成部分,即 输入/输出 (I/O, Input/Output) .

CPU 会把 I/O 请求传递给外设,待外设处理完毕之后,CPU 便可以从外设读到其发出的 I/O 请求的处理结果.

我们暂时考虑 CPU 只能 单向地 通过读取外设提供的寄存器信息来获取外设处理 I/O 的完成状态。

多道程序的思想在于:

1. 内核同时管理多个应用。如果外设处理 I/O 的时间足够长，那我们可以先进行任务切换去执行其他应用
2. 在某次切换回来之后，应用再次读取设备寄存器，发现 I/O 请求已经处理完毕了，那么就可以根据返回的 I/O 结果继续向下执行了

这样的话，只要同时存在的 应用足够多 ，就能 一定程度 上隐藏 I/O 外设处理相对于 CPU 的延迟，保证 CPU 不必浪费时间在等待外设上，而是几乎一直在进行计算。

这种任务切换，是让应用 主动 调用 sys_yield 系统调用来实现的，这意味着应用主动交出 CPU 的使用权给其他应用。

这一段的描述相当是一种多任务的轮询,但是在我的脑海中, 外部中断 还是比多任务轮询要好得多的. 但是怎么合理地 利用 外部中断提高实时性,就是一个问题.

至于主动调用sys_yield就是一件很难的事情,也就是为啥叫做 协作式 , 就是系统的性能要依赖程序员在设计APP的时候释放CPU.(我自己都想拉满CPU,谁想管你死活捏)

这里提到了 一种多道程序执行的典型情况 :

这张图很好解释:

1. 这张图的 横轴 是时间轴
2. 这张图的 纵轴 是运行实体(任务和IO硬件)
3. 可以看到是有三个运行实体
   1. I/O Device : 这个是IO硬件
   2. I/O Task : 这个是请求IO硬件的任务
   3. Other Task : 这个是不请求IO硬件的其它任务
4. 可以看到最开始是 IO Task 在运行.
5. 在 I/O Start yield 时刻,IO Task 请求了IO硬件,然后释放了CPU.
6. Other Task 接手CPU,同时 IO Device 继续处理硬件上的问题.
7. 一直执行到 Not Complete yileld again 时段的开头,Other Task 执行完毕,把CPU释放.
8. 由 IO Task 接手之后检查IO硬件状态,仍然没有处理完毕.
9. 在 Not Complete yileld again 时段的结尾, IO Task 释放CPU.
10. Other Task 再次接手CPU,同时 IO Device 继续处理硬件上的问题.
11. 在 Other Task 执行期间,发生了 I/O Complete 时刻,但是此时软件感知不到.
12. 在 Continue 时刻, ,Other Task 执行完毕,把CPU释放.
13. 由 IO Task 接手之后检查IO硬件状态,处理完毕,因此继续执行.

上面我们是通过“避免无谓的外设等待来提高 CPU 利用率”这一切入点来引入 sys_yield 。但其实调用 sys_yield 不一定与外设有关 。随着内核功能的逐渐复杂，我们还会遇到 其他需要等待的事件 ，我们都可以立即调用 sys_yield 来避免等待过程造成的浪费。

sys_yield 的缺点

这一部分和我最开始考虑的关于实时性问题的思考是有一定关联的.

当应用调用它主动交出 CPU 使用权之后，它下一次再被允许使用 CPU 的时间点与内核的调度策略与当前的总体应用执行情况有关，很有可能远远迟于该应用等待的事件（如外设处理完请求）达成的时间点。这就会造成该应用的响应延迟不稳定或者很长。比如，设想一下，敲击键盘之后隔了数分钟之后才能在屏幕上看到字符，这已经超出了人类所能忍受的范畴。但也请不要担心，我们后面会有更加优雅的解决方案。

sys_yield 的标准接口

思考我们之前提到的两种syscall.

在 内核层 实现的:

//os/syscall/mod

const SYSCALL_WRITE: usize = 64;
const SYSCALL_EXIT: usize = 93;

mod fs;
mod process;

use fs::*;
use process::*;

/// handle syscall exception with `syscall_id` and other arguments
pub fn syscall(syscall_id: usize, args: [usize; 3]) -> isize {
    match syscall_id {
        SYSCALL_WRITE => sys_write(args[0], args[1] as *const u8, args[2]),
        SYSCALL_EXIT => sys_exit(args[0] as i32),
        _ => panic!("Unsupported syscall_id: {}", syscall_id),
    }
}

在 用户层 实现的:

//user/syscall

use core::arch::asm;

const SYSCALL_WRITE: usize = 64;
const SYSCALL_EXIT: usize = 93;

fn syscall(id: usize, args: [usize; 3]) -> isize {
    let mut ret: isize;
    unsafe {
        asm!(
            "ecall",
            inlateout("x10") args[0] => ret,
            in("x11") args[1],
            in("x12") args[2],
            in("x17") id
        );
    }
    ret
}

pub fn sys_write(fd: usize, buffer: &[u8]) -> isize {
    syscall(SYSCALL_WRITE, [fd, buffer.as_ptr() as usize, buffer.len()])
}

pub fn sys_exit(exit_code: i32) -> isize {
    syscall(SYSCALL_EXIT, [exit_code as usize, 0, 0])
}

这里如果能理解到这里的同名的syscall,sys_write,sys_exit不是同一个函数,说明才 理解到位 .

现在要 继续实现 一个 系统调用 sys_yield.

于是要在 用户层 实现接口:

// user/src/syscall.rs

pub fn sys_yield() -> isize {
    syscall(SYSCALL_YIELD, [0, 0, 0])
}

// user/src/lib.rs

pub fn yield_() -> isize { sys_yield() }

SYSCALL_YIELD同样是一个 需要定义 的常量.

这里有个小问题,由于yield是rust的 关键字 ,因此定义函数名字的时候 增加了一个_ .

于是在 内核层 的syscall里边也需要增加一个判别,现在我只写成伪代码,因为具体我也 不知道 参数怎么填写:

pub fn syscall(syscall_id: usize, args: [usize; 3]) -> isize {
    match syscall_id {
		// 这里是伪代码
	    SYSCALL_YIELD => sys_yield(...)
	    // 这里是伪代码
        SYSCALL_WRITE => sys_write(args[0], args[1] as *const u8, args[2]),
        SYSCALL_EXIT => sys_exit(args[0] as i32),
        _ => panic!("Unsupported syscall_id: {}", syscall_id),
    }
}

任务控制块与任务运行状态

思考上一章实现的AppManager,它包含了三部分:

1. 应用的 数量 .
2. 当前 运行应用.
3. 应用的 入口地址 .

但是考虑当前的任务的状态,可能 不是 简单地如上图两任务的情况一样,而是存在更多的任务和更复杂的情景.

想到我们本节 开头 时候所说,要建立一个 任务运行状态 的概念,把任务归类为如下几种状态:

1. 未初始化
2. 准备执行
3. 正在执行
4. 已退出

因此可以使用rust构建这样一个结构体:

// os/src/task/task.rs

#[derive(Copy, Clone, PartialEq)]
pub enum TaskStatus {
    UnInit, // 未初始化
    Ready, // 准备运行
    Running, // 正在运行
    Exited, // 已退出
}

#[derive]这个注解有点类似于 Kotlin ,可以让 编译器自动 帮你实现一些方法:

• 实现了 Clone Trait 之后就可以调用 clone 函数完成拷贝；
• 实现了 PartialEq Trait 之后就可以使用 == 运算符比较该类型的两个实例，从逻辑上说只有 两个相等的应用执行状态才会被判为相等，而事实上也确实如此。
• Copy 是一个标记 Trait，决定该类型在按值传参/赋值的时候采用移动语义还是复制语义。

回想起上一节提到的TaskContext,我们的 任务控制块 中需要保存的两部分也就知道了:

1. TaskContext保存任务上下文
2. TaskStatus保存任务状态

因此用rust构建这样一个结构体:

// os/src/task/task.rs

#[derive(Copy, Clone)]
pub struct TaskControlBlock {
    pub task_status: TaskStatus,
    pub task_cx: TaskContext,
}

任务管理器

那么有了TaskControlBlock,就可以实现一个任务管理器.

任务管理器需要管理多个任务,于是就需要知道:

1. app 总数
2. 当前 的任务
3. 每个任务的 控制块
   1. 任务 状态
   2. 任务 上下文

这里使用了 常量和变量分离的方法 来实现它.

// os/src/task/mod.rs

pub struct TaskManager {
    num_app: usize,
    inner: UPSafeCell<TaskManagerInner>,
}

struct TaskManagerInner {
    tasks: [TaskControlBlock; MAX_APP_NUM],
    current_task: usize,
}

这是因为num_app是常量不需要变化,而inner是变量,需要用UPSafeCell,保证其 内部可变性 和 单核时 安全的借用能力.

这里在官方文档里提到了:

1. 在第二章的AppManager是可以通过current_app推测 到 上/下任务 的.
2. 但是在TaskManger里的TaskManagerInner的current_task是 只能 感知当前任务.

为TaskManager创建全局实例TASK_MANAGER,仍然使用 懒初始化 的方法:

// os/src/task/mod.rs

lazy_static! {
    pub static ref TASK_MANAGER: TaskManager = {
        let num_app = get_num_app();
        let mut tasks = [
            TaskControlBlock {
                task_cx: TaskContext::zero_init(),
                task_status: TaskStatus::UnInit
            };
            MAX_APP_NUM
        ];
        for i in 0..num_app {
            tasks[i].task_cx = TaskContext::goto_restore(init_app_cx(i));
            tasks[i].task_status = TaskStatus::Ready;
        }
        TaskManager {
            num_app,
            inner: unsafe { UPSafeCell::new(TaskManagerInner {
                tasks,
                current_task: 0,
            })},
        }
    };
}

这个初始化顺序是:

1. 使用 上一节实现 的 get_num_app来获取任务数量
2. 创建一个TaskControlBlock的 数组 ,大小为 设定好的 MAX_APP_NUM.
3. 然后通过 上一节实现的 init_app_cx 来获取每个 已经加载到内存 的任务上下文.
4. 把所有的任务都 初始化 为 Ready 状态.
5. 然后用 匿名函数 的方式得到的 task 和初始化为0的current_task创建一个匿名 TaskManagerInner,随后包裹在 UPSafeCell 之中,和num_app一起创建一个TaskManager,传给TASK_MANAGER.

实现 sys_yield 和 sys_exit 系统调用

类似于上一章实现的 内核层 的syscall函数中会根据 函数代码 调用函数.

我们需要理解到的一点就是:

1. 应用层 的 syscall 函数只是使用 ecall 触发Trap.
2. 内核层 的 syscall函数才是真的具体实现.

我们现在讲的是 内核层具体实现 调用的函数,其作用是在syscall中作为一个 分支 :

// os/src/syscall/process.rs

use crate::task::suspend_current_and_run_next;

pub fn sys_yield() -> isize {
    suspend_current_and_run_next();
    0
}

这个是sys_yield,用于暂停当前的应用并切换到下个应用.

看它的具体实现实际上是 抽象化 了suspend_current_and_run_next接口,使得接口名称 一致 .

这时候要考虑我们上一章实现的sys_exit:

//! App management syscalls
use crate::loader::run_next_app;
use crate::println;

/// task exits and submit an exit code
pub fn sys_exit(exit_code: i32) -> ! {
    println!("[kernel] Application exited with code {}", exit_code);
    run_next_app()
}

打印了LOG之后,使用run_next_app切换到下一个APP.

那么考虑到现在run_next_app已经不适合于当前的有 任务调度 的系统,所以也要对sys_exit的具体实现进行修改.

// os/src/syscall/process.rs

use crate::task::exit_current_and_run_next;

pub fn sys_exit(exit_code: i32) -> ! {
    println!("[kernel] Application exited with code {}", exit_code);
    exit_current_and_run_next();
    panic!("Unreachable in sys_exit!");
}

可以看到现在的具体实现是 抽象化 了exit_current_and_run_next接口,使得接口名称 一致 .

接下来我们只需要 具体实现 ,刚刚提到的两个接口就行了:

// os/src/task/mod.rs

pub fn suspend_current_and_run_next() {
    mark_current_suspended();
    run_next_task();
}

pub fn exit_current_and_run_next() {
    mark_current_exited();
    run_next_task();
}

这里摘抄出具体实现,但是具体实现中还是有三个函数 有待实现 :

1. mark_current_suspended
2. mark_current_exited
3. run_next_task

他们的具体实现要和上一章和上一节的实现对比:

1. 上一章: 加载应用 然后 修改程序指针 直接开始运行 .
2. 上一节:直接 修改程序指针 直接开始运行.

这一章的实现是不同的,是通过 修改用户的状态 ,解决.

// os/src/task/mod.rs

fn mark_current_suspended() {
    TASK_MANAGER.mark_current_suspended();
}

fn mark_current_exited() {
    TASK_MANAGER.mark_current_exited();
}

impl TaskManager {
    fn mark_current_suspended(&self) {
        let mut inner = self.inner.borrow_mut();
        let current = inner.current_task;
        inner.tasks[current].task_status = TaskStatus::Ready;
    }

    fn mark_current_exited(&self) {
        let mut inner = self.inner.borrow_mut();
        let current = inner.current_task;
        inner.tasks[current].task_status = TaskStatus::Exited;
    }
}

然后再通过run_next_task来(根据状态) 决定(可以叫调度吗?对的...不对...对的对的...不对) 下一步要运行哪个Task.

// os/src/task/mod.rs

fn run_next_task() {
    TASK_MANAGER.run_next_task();
}

impl TaskManager {
    fn run_next_task(&self) {
        if let Some(next) = self.find_next_task() {
            let mut inner = self.inner.exclusive_access();
            let current = inner.current_task;
            inner.tasks[next].task_status = TaskStatus::Running;
            inner.current_task = next;
            let current_task_cx_ptr = &mut inner.tasks[current].task_cx as *mut TaskContext;
            let next_task_cx_ptr = &inner.tasks[next].task_cx as *const TaskContext;
            drop(inner);
            // before this, we should drop local variables that must be dropped manually
            unsafe {
                __switch(
                    current_task_cx_ptr,
                    next_task_cx_ptr,
                );
            }
            // go back to user mode
        } else {
            panic!("All applications completed!");
        }
    }
}

这里也是分为两部分:

1. run_next_task是对TASK_MANAGER.run_next_task();的封装.
2. 对TaskManager结构体的run_next_task方法的实现.
   1. 首先就是if let这种模式匹配写法,最开始没有掌握rust的开发技术,因此不懂.
      1. 这时候查阅Rust圣经.关于if let的部分.
         1. 当只需要进行一次匹配的时候就可以使用这个方法.
         2. 使用匹配是为了解决用简单的 == 不能解决 复杂类型 匹配的情况.
         3. 使用if let而不是match是为了解决只有None和非None两种情况的简单写法.
      2. 查阅Rust圣经.关于Some的部分.
         1. Option枚举有两种可能
            1. Some代表有值,Some包裹的内容就是它的值
               1. 一个在 定义 枚举类型的时候是 Some(T),T代表的是类型.Some(i32)就代表可以存储i32类型的值.
               2. 在实例的时候Some(T)可以被实例化Some(3),就代表这个值存在且值为3.
            2. None代表没值
      3. 因此这一段的结果意思是:
         1. 如果self.find_next_task()的结果不是None,那么对应的返回值应该是Some(next).
         2. 下面的逻辑里的next就是返回的Some()里包裹的next.代表 下一个任务的任务号 .
   2. 随后获取TaskManager.inner的单线程可变借用.
   3. 从上一步的结果中获取 当前任务.
   4. 将 下一个任务 的状态改为 运行中 .
   5. 把当前任务号改为 刚刚获取到的下一个任务号 .
   6. 分别获取 当前和下一个 任务上下文.
   7. 主动释放获取到的TaskManager.inner.
      1. 因为如果不去主动释放要等函数运行结束才能继续访问这个TaskManager.inner里的内容.
      2. __switch需要操作TaskManager.inner里的task.task_cx的内容.
   8. 使用 上一节实现的 __switch 完成任务栈切换,如果已经忘了可以回去看看.

可以看到find_next_task是一个重要的方法,它的实现是这样的:

// os/src/task/mod.rs

impl TaskManager {
    fn find_next_task(&self) -> Option<usize> {
        let inner = self.inner.exclusive_access();
        let current = inner.current_task;
        (current + 1..current + self.num_app + 1)
            .map(|id| id % self.num_app)
            .find(|id| {
                inner.tasks[*id].task_status == TaskStatus::Ready
            })
    }
}

它在获取TaskManager.inner的单线程可变借用之后对current_task为开头( 不包含它本身 )把整个数组看成一个 环形队列 然后逐个去 查询状态 , 直到找到 第一个 状态为准备的任务.

这里关于Rust语言,每次我们遇到不会了的,不是光把它搞懂,还要把它上一层的偏概念性的东西搞懂.

这里用到的就是 闭包 和 迭代器 的知识:

1. 迭代器跟 for 循环颇为相似，都是去遍历一个集合，但是实际上它们存在不小的差别，其中最主要的差别就是：是否通过索引来访问集合。
   1. Iterator Trait 的 map 方法: Rust中的迭代器（Iterator）有一个map方法，它接收一个闭包（closure），并将迭代器中的每个元素传递给这个闭包。map方法会生成一个新的迭代器，其中的元素是闭包返回的结果。
   2. 迭代器有一个find方法，它接收一个闭包作为参数。该闭包定义了要查找的条件，当迭代器中的元素满足这个条件时，find方法就会返回一个Option类型的结果，其中包含找到的第一个匹配项或者None如果没有任何元素满足条件。
2. 闭包一种匿名函数，它可以赋值给变量也可以作为参数传递给其它函数，不同于函数的是，它允许捕获调用者作用域中的值.
   1. 有点像是某种C里的 函数宏 ,用 do...while封装起来的这种.因此可以偷取别的作用域的变量来用.

这张图太好了:

第一次进入用户态

回想上一章,我们使用run_next_app调用了__restore调用sret回到用户态.

目前我们要第一次进入用户态应该也需要sret才可以.

但是思考一下上一章我们学到的__switch的实现,显然它是 不改变 特权级的.

因此第一次进入用户态还是要依赖__restore.

为了使用__restore则需要构建Trap上下文,把 上一节 实现的init_app_cx,移动到loader.rs:

// os/src/loader.rs

pub fn init_app_cx(app_id: usize) -> usize {
    KERNEL_STACK[app_id].push_context(
        TrapContext::app_init_context(get_base_i(app_id), USER_STACK[app_id].get_sp()),
    )
}

再给TaskContext构造一个 构建第一次执行任务的上下文 的方法:

// os/src/task/context.rs

impl TaskContext {
    pub fn goto_restore(kstack_ptr: usize) -> Self {
        extern "C" { fn __restore(); }
        Self {
            ra: __restore as usize,
            sp: kstack_ptr,
            s: [0; 12],
        }
    }
}

在这个操作之中,

1. 传入了一个 内核栈指针 .
2. 使用如下内容构建一个 TaskContext.
   1. 内核栈指针作为 任务上下文的栈指针 .
   2. __restore的函数地址作为 函数调用完毕返回地址 .也就是说 __switch的ret执行完毕之后执行__restore.
   3. 空的s0~s12.

需要注意的是， __restore 的实现需要做出变化：它 不再需要 在开头 mv sp, a0 了。因为在 __switch 之后，sp 就已经正确指向了我们需要的 Trap 上下文地址。

然后在创建 TaskManager 的全局实例 TASK_MANAGER 的时候为 每个任务上下文 , 初始化为由如下内容组成的TaskContext:

1. 链接进去 的任务内存位置决定的 每个任务的内核栈指针 作为栈指针.
2. __restore作为 函数调用完毕返回地址 .
3. 空的s0~s12.

为TaskContext构建一个 执行第一个任务 的方法:

impl TaskManager {
    fn run_first_task(&self) -> ! {
        let mut inner = self.inner.exclusive_access();
        let task0 = &mut inner.tasks[0];
        task0.task_status = TaskStatus::Running;
        let next_task_cx_ptr = &task0.task_cx as *const TaskContext;
        drop(inner);
        let mut _unused = TaskContext::zero_init();
        // before this, we should drop local variables that must be dropped manually
        unsafe {
            __switch(
                &mut _unused as *mut TaskContext,
                next_task_cx_ptr,
            );
        }
        panic!("unreachable in run_first_task!");
    }

这段代码可以这样理解:

1. 获取 单线程的借用 .
2. 获取第一个 任务块的指针 .
3. 随后把这个任务设置为 运行状态 .
4. 获取这个任务的 上下文 .
5. 由于后续要使用__switch因此需要 主动释放 这个借用.
6. 使用__switch调用
   1. 由zero_init构建的一个 全空 的上下文.
   2. 第一个任务 的上下文.

这时候这个执行顺序有点乱了,我尝试画一个流程图.

首先是这章实现的结构体TaskManager的结构:

初始化 的流程为:

初始化后的TASK_MANAGER:

调用run_fist_app之后发生了什么:

这时候考虑APP发生挂起的时候会发生什么:

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