而在这小小的设备内部，隐藏着无数复杂的机制，其中Linux能量感知调度（Energy Aware Scheduling，简称EAS）便是其中的佼佼者
它不仅关乎手机的性能，更直接关联到我们的使用体验与电池续航
本文将深入探讨Linux EAS的原理，以及它如何在确保性能的同时，最大限度地节省能量
一、Linux EAS的核心概念 1.1 算力（Capacity） 算力是CPU调度中的一个核心概念，它反映了CPU的计算能力
在Android手机中，我们可以通过读取文件节点`/sys/devices/system/cpu/cpu/cpu_capacity`来获得每个CPU的最大算力
这个值是一个规格化的数值，通常将处理器中计算能力最强的CPU的最大算力规格化为1024
CPU的最大计算能力可以通过以下公式计算： CPU的最大计算能力 = capacity-dmips-mhzcpuinfo_max_freq / 1000 其中，`capacity-dmips-mhz`表示该CPU在1mHz频率下运行时可以执行多少个dmips（Dhrystone MIPS），这个值可以从处理器的device tree文件中获取；`cpuinfo_max_freq`表示该CPU支持的最大频率，单位为kHz，因此需要将计算单位kHz转换为mHz，所以除以1000
在CPU算力与频率呈线性关系的处理器中，某一频率点的算力可以通过以下公式计算： CPU某一频率点的算力 =(该CPU某一频点频率 / 该CPU最大频率) 该CPU的最大算力 1.2 Operating Performance Point（OPP） OPP表示每个CPU支持的电压频率对（voltage/frequency tuple）
每个CPU的运行频率点都有一个对应的电压
这个参数对于理解CPU在不同频率下的能耗至关重要
1.3 Power CPU的Energy Model模块提供了相关文件节点，可以用来读取CPU某一频率点的功率
通过读取文件节点`/sys/kernel/debug/energy_model/pd0//power`，我们可以获取小核簇CPU各个频率点的功率（mW）
CPU每个频率点的功率可以通过以下公式计算： P =C V^2 f 其中，C是CPU的电容，可以从处理器的device tree文件中读取“dynamic-power-coefficient”获取；V和f是一个OPP的电压和频率
1.4 能效比 能效比是衡量CPU性能与能耗之间关系的重要指标
CPU每个频率点对应的power/capacity值越低，其能效比越好
一般来说，低频率的能效比优于高频率的能效比；小核簇CPU的能效比优于大核簇CPU的能效比，而大核簇CPU的能效比又优于超大核簇CPU的能效比
然而，小核簇CPU的高频段能效比往往差于大核簇CPU的低频段能效比，大核簇CPU的高频段能效比也差于超大核簇CPU的低频段能效比
在实际应用中，为了让系统更省电而不影响性能，当系统负载不重时，可以让线程更倾向于运行在大核CPU的低频段，避免小核CPU的频率运行在高频率段
而超大核簇CPU由于能效比较差，应尽量避免使用
二、能量感知的线程选核机制 Linux EAS的核心功能在于其能量感知的线程选核机制
它代替传统的CFS（Completely Fair Scheduler）线程唤醒负载均衡代码，利用CPU的Energy Model和PELT/WALT统计到的CPU、线程负载信息，为唤醒线程选择一个最能省电的CPU来运行
2.1 find_energy_efficient_cpu `find_energy_efficient_cpu()`函数负责为唤醒任务找到最节能的目标CPU
它首先在每个性能域中查找空闲算力最大的CPU，并将其作为线程运行的潜在候选CPU
然后，使用Energy Model来确定哪个CPU候选是最节能的
性能域一般对应一个CPU簇
如果线程调度到性能域空闲算力最大的那个CPU上运行，能保证该簇的CPU能运行在需求的最低频率
由于线程迁移的性能代价比较大（如cache失效），只有当选出的最节能CPU比线程当前运行的CPU节约能量大于6%时，线程才会迁移到该CPU运行
2.2 compute_energy `compute_energy()`函数用于预估线程迁移到目标CPU后，性能域的能量消耗
它预估线程迁移后，性能域中利用率最高的CPU的max_util及所有CPU的util之和sum_util，并调用Energy Model提供的API`em_cpu_energy()`来计算线程迁移到性能域时的能量消耗
2.3 em_cpu_energy `em_cpu_energy()`是Energy Model提供的估算性能域所有CPU的能量消耗之和的API
它根据性能域中利用率最高的CPU的利用率max_util来估算性能域CPU需要的最低运行频率，然后在CPU能量模型中找到满足frequency需求的最低性能状态ps
最后，根据性能域中所有CPU的利用率之和sum_util、CPU的算力以及性能状态ps中的cost变量，估算整个性能域的能量消耗
三、EAS与负载均衡 在轻中等CPU利用率的场景中，EAS能够发挥最大的作用
当重载CPU-bound任务在运行时，它们需要尽可能多的CPU算力，此时EAS很难在不严重损害性能的情况下节约能量
为了避免EAS影响性能，一旦某个CPU的利用率超过其算力的80%，整个根域会被标记为“overutilized”，此时EAS会被禁用
而当根域里所有CPU的利用率小于其算力的80%时，负载均衡会被禁用，EAS会覆盖唤醒负载均衡代码
四、EAS的发展与应用 Linux EAS特性主要由Linaro和ARM共同开发，并在Linux Kernel 5.0版本正式发布
它的开发过程经过了漫长的讨论和版本变迁，每个阶段的功能实现首先发生在Android Kernel，然后逐步引入Linux mainline
ARM在2017年发布的DynamlQ架构，实现了总共8 cores的big LITTLE组合CPU架构，Linux Kernel的Schedule和PM也相互融合，随着EAS的到来，支持了非对称多处理器架构
这使得CFS不再是视所有CPU对等的SMP架构特有的调度类
五、结语 Linux EAS作为能量感知调度的杰出代表，不仅为CPU调度带来了新的功能，更在性能与能耗之间找到了完美的平衡点
它依赖于CPU能量模型，为每个任务选择能量最优的CPU，确保了性能影响最小的情况下最大限度地节省能量
随着科技的不断进步，我们对智能手机的需求也在不断升级
而Linux EAS正是为了满足这一需求而生，它让手机在保持高性能的同时，拥有更长的电池续航
这无疑为我们带来了更加便捷、更加智能的使用体验
未来，我们有理由相信，Linux EAS将会继续发展，为我们带来更多的惊喜与可能
