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由SnpUniqueFwd和SnpUnique混合使用引发的思考
一致性与内存屏障：一场在CHI总线上的花活
前几日，在 xhs 上刷到一则颇有意思的讨论：关于SnpUniqueFwd和SnpUnique混合使用的话题，以及这种混用究竟会在底层引发什么灾难性的影响。在讨论这个哑谜之前，先得理清这两个概念的底牌是什么。
Coherence（缓存一致性）和 Consistency（内存一致性）到底是俩兄弟还是父子，真不好分清。咱们拿《王者荣耀》瞎举个例子：Coherence 就像是红蓝 Buff 的存活状态，不管十个玩家的网络延迟有多大，只要红 Buff 被打掉了，所有人最终看到这个野怪坑位肯定都是空的（死磕单一对象）；而 Consistency 关乎的是全图的因果律，它就像是英雄的连招顺序。比如对面打野先“交了闪现（事件 A）”，然后才“放出大招秒人（事件 B）”。如果在你的手机屏幕上看到的画面是：自己突然先掉血被秒了，然后对面打野才从墙外闪现进来，这种违背常理的吃书现象就叫因果律崩溃（它管的是多个独立事件在全局的先后呈现顺序）。这个例子不是非常恰到，这两个毕竟有非常明显的层次关系。
在多核架构的世界里，缓存分布在不同的核心上，依赖监听事务去同步。SnpUnique是一种非转发类型的监听请求（Non-forwarding snoop），为了获取缓存行的独占（Unique）副本，它会严谨地要求系统内所有持有该副本的节点立刻将缓存销毁（作废缓存，强制转换为 Invalid (I) 态）。属于妥...
TLB flush考古、追溯
为什么要刷 TLB？
写在前面，简单说明一些为什么要刷 TLB？能看到这里的小伙伴，大概率是知道什么是 TLB，TLB 就是一块简单的 cache，但是又与 cache 不同，比如一致性。常有 cache coherence（方便描述，后面直接简写成 CC），但是不见有 TLB coherence。最简单来看，支持 CC，我们就理解成硬件会自动同步 cache 中被修改的数据，保证与其他 cache 中的备份数据，以及内存中的数据的一致性。比如 core 0 上的 cache 数据被更新了，硬件会自动失效其他 core 上相同的备份数据。假如 TLB 与 cache 一样，支持 CC，那么如果 core 0 上的 TLB entry 被失效后，硬件会自动失效其他核心上的 TLB entry（这个 CC 看上去，和 Aarch64 上 TLB flush 的硬件实现有点相似）。
回到正题，由于 TLB 并不支持 CC，所以当内存的数据发生变化时，硬件上并不会失效相应的 TLB entry，这些已经过期的 TLB entry，称之为 stale TLB，如果发生读访问，可能会访问到被释放甚至是其他进程的数据，如果发生写操作，轻则进程异常，重则数据丢失。来个严肃的例子，进程A munmap 一段后备是文件的地址（比如表格 A，写全 A），由于某种不知名的原因没有刷 TLB，直接返回，且被切换到其他子线程 B，子线程申请到了刚才虚拟地址写表格 B（写全 B），这个时候可能会出现数据写串的情况，表格 A 里边出现了完全不可能的字母 B...
因此，在修改 PTE 后，且在虚拟地址空间还未再次分配前，尽快刷新 stale TLB，避免 ABA 问题。
最理想的情况，我们清理了一个 PTE，执行一个 TLB flush 指令，硬件会自动取 snoop 相关的 TLB entry 并失效，等下次访问这个...
内存怪谭
写在前面
本系列主要用于记录Linux内核内存BUG相关的故事，以及一些内存奇闻轶事。
shmem - sleep in atomic context
这个BUG在我们龙蜥cloud-kernel的4.19中用stress-ng压测复现。通常情况下，这个BUG对系统稳定性影响并不是很大，仅仅在CONFIG_PREEMPT_COUNT打开的情况下才会，而这个config属于debug类型，一般情况下不会打开。接下来，就分享一下这个怪异的BUG是如何在CONFIG_PREEMPT_COUNT打开的情况下触发的。
首先
#ifdef CONFIG_PREEMPT_COUNT
#define preempt_disable() \
do { \
>-------preempt_count_inc(); \
>-------barrier(); \
} while (0)
#define preempt_enable() \
do { \
>-------barrier(); \
>-------preempt_count_dec(); \...读《High Performing Cache Hierarchies for Server Workloads》
背景
在介绍这篇论文前，先抛出一个问题：Intel平台Haswell到Skylake-SP一个比较重要的变化就是将原来的Inclusive Cache改换为Exclusive Cache，这种调整是出于什么考虑？所以不禁让人想像由于什么原因需要使用Exclusive Cache？当然微架构中的很多问题都是权衡。这篇15年的论文中介绍的背景以及实验就可以理解该演变的其中原因之一。当然先阅读“伴读：Ring Bus VS Mesh”节开胃也未尝不可。
一段Inclusive Cache与Exclusive Cache描述：
- 包含式Cache（Inclusive Cache）：拿L1 L2来举例说明，L1的数据一定在L2中，但L2中的数据不一定在L1中。优点是设计复杂度低，是一个天然的Snoop Filter，缺点是会造成空间浪费，需要保证L2/LLC比例；
- 独占式Cache（Exclusive Cache）：L1和L2中的数据不重叠。设计复杂，同时需要单独设计一个模块充当Snoop Filter；
- 非包含非独占 NI/NE（Non-inclusive Non-exclusive）：没有绝对的Exclusive Cache，表达成Non-inclusive Cache更准确些。
关于NI/NE较详细的说明，这里有一份资料可以参考：http://yuhaozhu.com/CacheMemory.pdf
论文摘要
...透明代码大页：让数据库也能用上2MB大页！
背景
大页技术是操作系统中优化内存访问延迟的一种技术，其优化原理与CPU TLB硬件有直接关系，而其优化效果不仅受CPU TLB硬件影响，还需要看应用访存特点。只考虑arm和x86两种平台，已知的大页技术包括透明大页、hugetlbfs、16k和64k全局大页。在合适的场景，大页技术可以提升应用性能达10%以上，尤其是针对当前云上应用逐年增长的内存使用趋势，使用大页技术是其中重要的提升“性能-成本”比例的优化手段。透明大页（Transparent Huge Pages，THP）从2011年开始在Linux内核中已经支持起来，其通过一次性分配2M页填充进程页表，避免多次缺页开销，更深层次从硬件角度优化了TLB缺失开销，在最好情况下，对应用的优化效果达到10%左右。除以上优点外，透明大页（主要供堆栈使用）使用过度也会导致严重的内存碎片化、内存膨胀和内存利用率低等问题，这就是当前透明大页没有在数据库中使用的核心原因，只能感叹“卿本巧技，奈何有坑”。
代码大页在透明大页的基础上，将支持扩展到可执行二进制文件，包括进程二进制文件本身、共享库等可执行数据。与透明大页相比，由于代码大页仅将占比较低且有限的可执行文件页部分转换为大页，从根本上避开了内存碎片以及内存不足的问题。与此同时，由于代码类数据和普通堆栈数据访问热度对整体性能影响不同（主要指代码数据或堆栈数据访问缺页一次的性能影响），导致代码类数据使用大页所提升的性能远大于同样分量的透明大页。所以推广和完善代码大页相比透明大页更加简单和容易。
本文主要介绍我们的代码大页方案以及一些实验阶段性能测试。为了方便阅读，在这里简单归纳了一下L...
MAP_DENYWRITE：被Linux内核屏蔽的flag
一 背景
谈到MAP_DENYWRITE，可能有些陌生。这个flag很少被用户态开发者关注，其中没有被关注的理由主要是“this flag is ignored by os”，简而言之，操作系统（Linux内核）将会忽略掉用户传入的MAP_DENYWRITE标志。回到MAP_DENYWRITE是什么？与MAP_ANONYMOUS、MAP_SHARED、MAP_PRIVATE等一样，是系统调用mmap()函数为映射目标设置映射方式的一种flag。顾名思义，MAP_DENYWRITE表示这段映射的虚拟地址区间不允许写操作，例如，我们通过open()以可写的方式获取文件句柄，将会返回“ETXTBSY: text file is busy”错误。
本文主要介绍MAP_DENYWRITE相关的内容，例如使用了MAP_DENYWRITE的可执行二进制文件和忽略MAP_DENYWRITE的动态共享库。为了描述简单，后面直接使用EXEC和DSO（Dynamic Shared Object）分别表示可执行二进制文件和动态共享库。为了更加清晰的展示MAP_DENYWRITE作用，设计了实验1和实验2来显示用户态可见的差异。同时，借助实验1和实验2也为引出两个疑问：（a）为什么i_writecount会导致“ETXTBSY: text file is busy”；（b）为什么vim“写-存”DSO触发程序“Segment fault”；其答案分别可以在第三节和第四节获取。最后，第五节设计了最后一个实验对实验3进行补充。
二 MAP_DENYWRITE是什么
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