전체 흐름
block/storage 계층은 page cache나 filesystem 요청을 device queue scheduling 문제로 바꾼다. bio와 request의 lifetime, merge policy, hardware queue mapping을 구분해서 읽어야 한다.
함수 이름보다 입력 객체와 출력 객체를 먼저 본다. 이 토픽에서 어떤 구조체가 생성, 연결, publish, retire되는지 표시한다.
정상 경로와 실패 경로를 함께 확인한다. 성공 경로뿐 아니라 오류 복구, hotplug, 해제 과정에서 상태가 올바르게 정리되는지 점검한다.
왼쪽에서 오른쪽으로 갈수록 실제 상태 변경이 커진다. 각 코드 조각이 어느 단계에 해당하는지 대조한다.
소스 코드 위치
먼저 확인할 Linux 6.18.37 LTS 소스 파일
Linux 6.18.37 LTS: block/blk-mq.c
Linux 6.18.37 LTS: block/blk-core.c
Linux 6.18.37 LTS: include/linux/blk-mq.h
설명: 첫 파일은 보통 진입 함수가 있는 곳이고, 나머지는 구조체 정의, architecture glue, callback 구현을 확인할 때 같이 연다. 파일을 여러 개 놓고 봐야 이 토픽의 boundary가 보인다.
GitHub 원본:
대표 코드
blk_mq_submit_bio
bio->bi_ioprio = get_current_ioprio();
blkcg_set_ioprio(bio);
}
/**
* blk_mq_submit_bio - Create and send a request to block device.
* @bio: Bio pointer.
*
* Builds up a request structure from @q and @bio and send to the device. The
* request may not be queued directly to hardware if:
* * This request can be merged with another one
* * We want to place request at plug queue for possible future merging
* * There is an IO scheduler active at this queue
*
* It will not queue the request if there is an error with the bio, or at the
* request creation.
*/
void blk_mq_submit_bio(struct bio *bio)
{
struct request_queue *q = bdev_get_queue(bio->bi_bdev);
struct blk_plug *plug = blk_mq_plug(bio);
const int is_sync = op_is_sync(bio->bi_opf);
struct blk_mq_hw_ctx *hctx;
struct request *rq;
unsigned int nr_segs = 1;
blk_status_t ret;
bio = blk_queue_bounce(bio, q);
if (bio_may_exceed_limits(bio, &q->limits)) {
bio = __bio_split_to_limits(bio, &q->limits, &nr_segs);
if (!bio)
return;
}
if (!bio_integrity_prep(bio))
return;
bio_set_ioprio(bio);
rq = blk_mq_get_cached_request(q, plug, &bio, nr_segs);
확인 사항: 이 코드에서는 반환값보다 상태 변경을 먼저 확인한다. 어느 잠금을 획득한 뒤 어떤 필드를 바꾸는지, 실패 시 어느 레이블로 분기하는지, 변경된 상태를 다음 호출자가 어떤 전제로 사용하는지 추적한다.
blk_mq_run_hw_queue
mutex_lock(&q->mq_freeze_lock);
if (++q->mq_freeze_depth == 1) {
percpu_ref_kill(&q->q_usage_counter);
mutex_unlock(&q->mq_freeze_lock);
if (queue_is_mq(q))
blk_mq_run_hw_queues(q, false);
} else {
mutex_unlock(&q->mq_freeze_lock);
}
}
EXPORT_SYMBOL_GPL(blk_freeze_queue_start);
void blk_mq_freeze_queue_wait(struct request_queue *q)
{
wait_event(q->mq_freeze_wq, percpu_ref_is_zero(&q->q_usage_counter));
}
EXPORT_SYMBOL_GPL(blk_mq_freeze_queue_wait);
int blk_mq_freeze_queue_wait_timeout(struct request_queue *q,
unsigned long timeout)
{
return wait_event_timeout(q->mq_freeze_wq,
percpu_ref_is_zero(&q->q_usage_counter),
timeout);
}
EXPORT_SYMBOL_GPL(blk_mq_freeze_queue_wait_timeout);
/*
* Guarantee no request is in use, so we can change any data structure of
* the queue afterward.
*/
void blk_freeze_queue(struct request_queue *q)
{
/*
* In the !blk_mq case we are only calling this to kill the
* q_usage_counter, otherwise this increases the freeze depth
* and waits for it to return to zero. For this reason there is
* no blk_unfreeze_queue(), and blk_freeze_queue() is not
* exported to drivers as the only user for unfreeze is blk_mq.
*/
확인 사항: 이 코드에서는 반환값보다 상태 변경을 먼저 확인한다. 어느 잠금을 획득한 뒤 어떤 필드를 바꾸는지, 실패 시 어느 레이블로 분기하는지, 변경된 상태를 다음 호출자가 어떤 전제로 사용하는지 추적한다.
함수별 분석
bio를 request로 묶고 blk-mq software/hardware queue를 통해 driver dispatch와 completion을 관리한다.
이 섹션은 원본 코드 발췌를 함수 이름 단위로 끊어, 각 함수가 어떤 전제 조건을 만들고 다음 함수가 무엇을 소비하는지 추적한다.
각 노드는 독립 함수가 아니라 전제 조건을 생산하고 소비하는 연결점이다. 코드를 읽을 때는 노드 사이에서 어떤 필드가 바뀌는지 표시한다.
1. blk_mq_submit_bio
blk_mq_submit_bio 주변에서는 request_queue를 중심으로 본다. 이 필드는 device limits and policy 역할을 하므로, 함수가 끝날 때 bio submitted 상태가 실제로 성립했는지 확인해야 한다.
원본 코드에서 볼 순서는 입력 범위 검증, 중심 필드 갱신, 다른 계층에 보이는 publish 지점, 실패 시 되돌림 순서다. 이 네 칸이 맞아야 다음 함수가 merge 후보 생성을 전제로 삼을 수 있다.
자주 틀리는 해석: queue freeze/quiesce 상태를 무시함
2. blk_mq_run_hw_queue
blk_mq_run_hw_queue 주변에서는 request를 중심으로 본다. 이 필드는 driver-visible command 역할을 하므로, 함수가 끝날 때 request allocated 상태가 실제로 성립했는지 확인해야 한다.
원본 코드에서 볼 순서는 입력 범위 검증, 중심 필드 갱신, 다른 계층에 보이는 publish 지점, 실패 시 되돌림 순서다. 이 네 칸이 맞아야 다음 함수가 tag 확보을 전제로 삼을 수 있다.
자주 틀리는 해석: tag starvation과 device latency를 섞음
| 함수 | 입력 | 상태 변경 | 검증 질문 |
|---|---|---|---|
| blk_mq_submit_bio | request_queue, caller context, subsystem 전제 조건 | bio submitted: merge 후보 생성 | queue freeze/quiesce 상태를 무시함 문제를 코드상 어느 조건문 또는 error label에서 분리하는가 |
| blk_mq_run_hw_queue | request, caller context, subsystem 전제 조건 | request allocated: tag 확보 | tag starvation과 device latency를 섞음 문제를 코드상 어느 조건문 또는 error label에서 분리하는가 |
구조체와 필드
여기서는 “어떤 구조체가 있다”가 아니라 그 필드가 어느 단계에서 쓰기 가능하고 어느 단계부터 관찰 가능한지를 본다. 필드의 뜻보다 보호 규칙이 먼저다.
필드는 구조체 안에 흩어져 있지만, 실제 실행에서는 위 순서로 의미가 이어진다.
| 필드 | 읽는 법 | 확인 |
|---|---|---|
| request_queue | device limits and policy | 누가 쓰고, 누가 보호하고, 언제 lifetime이 끝나는지 원본 코드에서 확인 |
| request | driver-visible command | 누가 쓰고, 누가 보호하고, 언제 lifetime이 끝나는지 원본 코드에서 확인 |
| blk_mq_ctx | per-cpu software queue | 누가 쓰고, 누가 보호하고, 언제 lifetime이 끝나는지 원본 코드에서 확인 |
| blk_mq_hw_ctx | hardware dispatch queue | 누가 쓰고, 누가 보호하고, 언제 lifetime이 끝나는지 원본 코드에서 확인 |
실행 단계와 상태 변화
실행 단계를 따로 정리하면 정상 경로와 실패 경로를 나란히 비교할 수 있다. 커널 문제는 최종 결과보다 준비가 덜 된 중간 상태를 다른 코드에 공개한 뒤, 실패 시 제대로 정리하지 못할 때 자주 발생한다.
화살표는 정상 진행 방향을 나타낸다. 중간 단계에서 실패하면 각 단계의 오류 처리 또는 대체 경로로 이동한다.
| 상태 | 의미 | 진입 조건 | 깨지는 지점 |
|---|---|---|---|
| bio submitted | merge 후보 생성 | 앞 단계 함수가 전제 조건을 만들고 error path가 정리된 뒤 | 다음 단계가 이 상태를 너무 일찍 소비하거나 늦게 정리할 때 |
| request allocated | tag 확보 | 앞 단계 함수가 전제 조건을 만들고 error path가 정리된 뒤 | 다음 단계가 이 상태를 너무 일찍 소비하거나 늦게 정리할 때 |
| dispatch | driver queue로 이동 | 앞 단계 함수가 전제 조건을 만들고 error path가 정리된 뒤 | 다음 단계가 이 상태를 너무 일찍 소비하거나 늦게 정리할 때 |
| complete | upper callback으로 복귀 | 앞 단계 함수가 전제 조건을 만들고 error path가 정리된 뒤 | 다음 단계가 이 상태를 너무 일찍 소비하거나 늦게 정리할 때 |
불변 조건과 실패 사례
request queue의 핵심 객체가 외부에 공개된 뒤에는 마지막 참조가 사라질 때까지 해제 경로가 callback, timer, IRQ, worker와 경합하지 않아야 한다.
상태 필드를 바꾼 뒤 다른 CPU나 하위 계층이 관찰할 수 있다면 lock, barrier, refcount, RCU 중 어느 장치가 visibility를 보장하는지 확인한다.
중간 단계 실패는 성공 단계의 역순으로 되돌아가야 한다. goto label이 많은 코드는 label 이름보다 어느 resource가 이미 획득됐는지를 표로 적는다.
embedded bring-up에서는 panic보다 silence, timeout, deferred probe, interrupt flood처럼 간접 증상으로 드러나는 경우가 많다.
queue freeze/quiesce 상태를 무시함
tag starvation과 device latency를 섞음
software queue와 hardware queue를 같은 줄로 봄
계측과 검증
계측은 printk 위치 경쟁이 아니라 가설 검증이다. 먼저 위 상태표에서 멈춘 state를 정하고, 그 state를 바꾸는 함수와 그 결과를 소비하는 함수를 동시에 본다.
| 도구 | 보는 것 | 해석 |
|---|---|---|
| block_rq_issue/complete | request queue 실행이 어느 단계에서 멈추는지 확인 | 로그가 찍힌 위치를 완료 시점으로 단정하지 말고, 바로 앞뒤 필드 변경을 원본에서 확인 |
| cat /sys/block/*/mq | request queue 실행이 어느 단계에서 멈추는지 확인 | 로그가 찍힌 위치를 완료 시점으로 단정하지 말고, 바로 앞뒤 필드 변경을 원본에서 확인 |
| blktrace | request queue 실행이 어느 단계에서 멈추는지 확인 | 로그가 찍힌 위치를 완료 시점으로 단정하지 말고, 바로 앞뒤 필드 변경을 원본에서 확인 |
| iostat -x | request queue 실행이 어느 단계에서 멈추는지 확인 | 로그가 찍힌 위치를 완료 시점으로 단정하지 말고, 바로 앞뒤 필드 변경을 원본에서 확인 |
# 예시: tracefs가 켜진 보드에서 토픽별 event를 좁혀 본다.
mount -t tracefs nodev /sys/kernel/tracing
echo function_graph > /sys/kernel/tracing/current_tracer
echo ':mod:*' > /sys/kernel/tracing/set_ftrace_filter
cat /sys/kernel/tracing/trace_pipe
추가 확인 사항
- request queue 의 state machine을 네 단계로 줄였을 때, 실제 코드에서 빠지는 intermediate state는 무엇인가?
- request queue 의 fast path가 생략한 검사는 어느 init path 또는 slow path에서 보증되는가?
- 실험으로 확인한다면 'queue freeze/quiesce 상태를 무시함' 문제를 어떤 tracepoint와 counter로 분리할 수 있는가?
- 실험으로 확인한다면 'tag starvation과 device latency를 섞음' 문제를 어떤 tracepoint와 counter로 분리할 수 있는가?