Merge tag 'wq-for-6.9-rc6-fixes' of git://git.kernel.org/pub/scm/linux/kernel/git/tj/wq

Pull workqueue fixes from Tejun Heo:
 "Two doc update patches and the following three fixes:

   - On single node systems, the default pool is used but the
     node_nr_active for the default pool was set to min_active. This
     effectively limited the max concurrency of unbound pools on single
     node systems to 8 causing performance regressions on some
     workloads. Fixed by setting the default pool's node_nr_active to
     max_active.

   - wq_update_node_max_active() could trigger divide-by-zero if the
     intersection between the allowed CPUs for an unbound workqueue and
     online CPUs becomes empty.

   - When kick_pool() was trying to repatriate a worker to a CPU in its
     pod by setting task->wake_cpu, it didn't consider whether the CPU
     being selected is online or not which obviously can lead to
     subobtimal behaviors. On s390, this triggered a crash in arch code.
     The workqueue patch removes the gross misbehavior but doesn't fix
     the crash completely as there's a race window in which CPUs can go
     down after wake_cpu is set. Need to decide whether the fix should
     be on the core or arch side"

* tag 'wq-for-6.9-rc6-fixes' of git://git.kernel.org/pub/scm/linux/kernel/git/tj/wq:
  workqueue: Fix divide error in wq_update_node_max_active()
  workqueue: The default node_nr_active should have its max set to max_active
  workqueue: Fix selection of wake_cpu in kick_pool()
  docs/zh_CN: core-api: Update translation of workqueue.rst to 6.9-rc1
  Documentation/core-api: Update events_freezable_power references.

Documentation/core-api/workqueue.rst

@@ -671,7 +671,7 @@ configuration, worker pools and how workqueues map to the pools: ::
   events_unbound           unbound  9  9 10 10  8
   events_freezable         percpu   0  2  4  6
   events_power_efficient   percpu   0  2  4  6
-  events_freezable_power_  percpu   0  2  4  6
+  events_freezable_pwr_ef  percpu   0  2  4  6
   rcu_gp                   percpu   0  2  4  6
   rcu_par_gp               percpu   0  2  4  6
   slub_flushwq             percpu   0  2  4  6
@@ -694,7 +694,7 @@ Use tools/workqueue/wq_monitor.py to monitor workqueue operations: ::
   events_unbound              38306     0      0.1       -       7       -       -
   events_freezable                0     0      0.0       0       0       -       -
   events_power_efficient      29598     0      0.2       0       0       -       -
-  events_freezable_power_        10     0      0.0       0       0       -       -
+  events_freezable_pwr_ef        10     0      0.0       0       0       -       -
   sock_diag_events                0     0      0.0       0       0       -       -
 
                               total  infl  CPUtime  CPUhog CMW/RPR  mayday rescued
@@ -704,7 +704,7 @@ Use tools/workqueue/wq_monitor.py to monitor workqueue operations: ::
   events_unbound              38322     0      0.1       -       7       -       -
   events_freezable                0     0      0.0       0       0       -       -
   events_power_efficient      29603     0      0.2       0       0       -       -
-  events_freezable_power_        10     0      0.0       0       0       -       -
+  events_freezable_pwr_ef        10     0      0.0       0       0       -       -
   sock_diag_events                0     0      0.0       0       0       -       -
 
   ...

Documentation/translations/zh_CN/core-api/workqueue.rst

@@ -7,12 +7,13 @@
 
  司延腾 Yanteng Si <siyanteng@loongson.cn>
  周彬彬 Binbin Zhou <zhoubinbin@loongson.cn>
+ 陈兴友 Xingyou Chen <rockrush@rockwork.org>
 
 .. _cn_workqueue.rst:
 
-=========================
-并发管理的工作队列 (cmwq)
-=========================
+========
+工作队列
+========
 
 :日期: September, 2010
 :作者: Tejun Heo <tj@kernel.org>
@@ -22,7 +23,7 @@
 简介
 ====
 
-在很多情况下，需要一个异步进程的执行环境，工作队列（wq）API是这种情况下
+在很多情况下，需要一个异步的程序执行环境，工作队列（wq）API是这种情况下
 最常用的机制。
 
 当需要这样一个异步执行上下文时，一个描述将要执行的函数的工作项（work，
@@ -34,8 +35,8 @@
 队列时，工作者又开始执行。
 
 
-为什么要cmwq?
-=============
+为什么要有并发管理工作队列?
+===========================
 
 在最初的wq实现中，多线程（MT）wq在每个CPU上有一个工作者线程，而单线程
 （ST）wq在全系统有一个工作者线程。一个MT wq需要保持与CPU数量相同的工
@@ -73,9 +74,11 @@
 向该函数的工作项，并在工作队列中排队等待该工作项。（就是挂到workqueue
 队列里面去）
 
-特定目的线程，称为工作线程（工作者），一个接一个地执行队列中的功能。
-如果没有工作项排队，工作者线程就会闲置。这些工作者线程被管理在所谓
-的工作者池中。
+工作项可以在线程或BH(软中断)上下文中执行。
+
+对于由线程执行的工作队列，被称为（内核）工作者（[k]worker）的特殊
+线程会依次执行其中的函数。如果没有工作项排队，工作者线程就会闲置。
+这些工作者线程被管理在所谓的工作者池中。
 
 cmwq设计区分了面向用户的工作队列，子系统和驱动程序在上面排队工作，
 以及管理工作者池和处理排队工作项的后端机制。
@@ -84,6 +87,10 @@ cmwq设计区分了面向用户的工作队列，子系统和驱动程序在上
 优先级的工作项，还有一些额外的工作者池，用于服务未绑定工作队列的工
 作项目——这些后备池的数量是动态的。
 
+BH工作队列使用相同的结构。然而，由于同一时间只可能有一个执行上下文，
+不需要担心并发问题。每个CPU上的BH工作者池只包含一个用于表示BH执行
+上下文的虚拟工作者。BH工作队列可以被看作软中断的便捷接口。
+
 当他们认为合适的时候，子系统和驱动程序可以通过特殊的
 ``workqueue API`` 函数创建和排队工作项。他们可以通过在工作队列上
 设置标志来影响工作项执行方式的某些方面，他们把工作项放在那里。这些
@@ -95,9 +102,9 @@ cmwq设计区分了面向用户的工作队列，子系统和驱动程序在上
 否则一个绑定的工作队列的工作项将被排在与发起线程运行的CPU相关的普
 通或高级工作工作者池的工作项列表中。
 
-对于任何工作者池的实施，管理并发水平（有多少执行上下文处于活动状
-态）是一个重要问题。最低水平是为了节省资源，而饱和水平是指系统被
-充分使用。
+对于任何线程池的实施，管理并发水平（有多少执行上下文处于活动状
+态）是一个重要问题。cmwq试图将并发保持在一个尽可能低且充足的
+水平。最低水平是为了节省资源，而充足是为了使系统能被充分使用。
 
 每个与实际CPU绑定的worker-pool通过钩住调度器来实现并发管理。每当
 一个活动的工作者被唤醒或睡眠时，工作者池就会得到通知，并跟踪当前可
@@ -140,6 +147,17 @@ workqueue将自动创建与属性相匹配的后备工作者池。调节并发
 ``flags``
 ---------
 
+``WQ_BH``
+  BH工作队列可以被看作软中断的便捷接口。它总是每个CPU一份，
+  其中的各个工作项也会按在队列中的顺序，被所属CPU在软中断
+  上下文中执行。
+
+  BH工作队列的 ``max_active`` 值必须为0，且只能单独或和
+  ``WQ_HIGHPRI`` 标志组合使用。
+
+  BH工作项不可以睡眠。像延迟排队、冲洗、取消等所有其他特性
+  都是支持的。
+
 ``WQ_UNBOUND``
   排队到非绑定wq的工作项由特殊的工作者池提供服务，这些工作者不
   绑定在任何特定的CPU上。这使得wq表现得像一个简单的执行环境提
@@ -184,25 +202,21 @@ workqueue将自动创建与属性相匹配的后备工作者池。调节并发
 --------------
 
 ``@max_active`` 决定了每个CPU可以分配给wq的工作项的最大执行上
-下文数量。例如，如果 ``@max_active为16`` ，每个CPU最多可以同
-时执行16个wq的工作项。
+下文数量。例如，如果 ``@max_active`` 为16 ，每个CPU最多可以同
+时执行16个wq的工作项。它总是每CPU属性，即便对于未绑定 wq。
 
-目前，对于一个绑定的wq， ``@max_active`` 的最大限制是512，当指
-定为0时使用的默认值是256。对于非绑定的wq，其限制是512和
-4 * ``num_possible_cpus()`` 中的较高值。这些值被选得足够高，所
-以它们不是限制性因素，同时会在失控情况下提供保护。
+``@max_active`` 的最大限制是512，当指定为0时使用的默认值是256。
+这些值被选得足够高，所以它们不是限制性因素，同时会在失控情况下提供
+保护。
 
 一个wq的活动工作项的数量通常由wq的用户来调节，更具体地说，是由用
 户在同一时间可以排列多少个工作项来调节。除非有特定的需求来控制活动
 工作项的数量，否则建议指定 为"0"。
 
-一些用户依赖于ST wq的严格执行顺序。 ``@max_active`` 为1和 ``WQ_UNBOUND``
-的组合用来实现这种行为。这种wq上的工作项目总是被排到未绑定的工作池
-中，并且在任何时候都只有一个工作项目处于活动状态，从而实现与ST wq相
-同的排序属性。
-
-在目前的实现中，上述配置只保证了特定NUMA节点内的ST行为。相反，
-``alloc_ordered_workqueue()`` 应该被用来实现全系统的ST行为。
+一些用户依赖于任意时刻最多只有一个工作项被执行，且各工作项被按队列中
+顺序处理带来的严格执行顺序。``@max_active`` 为1和 ``WQ_UNBOUND``
+的组合曾被用来实现这种行为，现在不用了。请使用
+``alloc_ordered_workqueue()`` 。
 
 
 执行场景示例
@@ -285,7 +299,7 @@ And with cmwq with ``@max_active`` >= 3, ::
 * 除非有特殊需要，建议使用0作为@max_active。在大多数使用情
   况下，并发水平通常保持在默认限制之下。
 
-* 一个wq作为前进进度保证（WQ_MEM_RECLAIM，冲洗（flush）和工
+* 一个wq作为前进进度保证，``WQ_MEM_RECLAIM`` ，冲洗（flush）和工
   作项属性的域。不涉及内存回收的工作项，不需要作为工作项组的一
   部分被刷新，也不需要任何特殊属性，可以使用系统中的一个wq。使
   用专用wq和系统wq在执行特性上没有区别。
@@ -294,6 +308,337 @@ And with cmwq with ``@max_active`` >= 3, ::
   益的，因为wq操作和工作项执行中的定位水平提高了。
 
 
+亲和性作用域
+============
+
+一个非绑定工作队列根据其亲和性作用域来对CPU进行分组以提高缓存
+局部性。比如如果一个工作队列使用默认的“cache”亲和性作用域，
+它将根据最后一级缓存的边界来分组处理器。这个工作队列上的工作项
+将被分配给一个与发起CPU共用最后级缓存的处理器上的工作者。根据
+``affinity_strict`` 的设置，工作者在启动后可能被允许移出
+所在作用域，也可能不被允许。
+
+工作队列目前支持以下亲和性作用域。
+
+``default``
+  使用模块参数 ``workqueue.default_affinity_scope`` 指定
+  的作用域，该参数总是会被设为以下作用域中的一个。
+
+``cpu``
+  CPU不被分组。一个CPU上发起的工作项会被同一CPU上的工作者执行。
+  这使非绑定工作队列表现得像是不含并发管理的每CPU工作队列。
+
+``smt``
+  CPU被按SMT边界分组。这通常意味着每个物理CPU核上的各逻辑CPU会
+  被分进同一组。
+
+``cache``
+  CPU被按缓存边界分组。采用哪个缓存边界由架构代码决定。很多情况
+  下会使用L3。这是默认的亲和性作用域。
+
+``numa``
+  CPU被按NUMA边界分组。
+
+``system``
+  所有CPU被放在同一组。工作队列不尝试在临近发起CPU的CPU上运行
+  工作项。
+
+默认的亲和性作用域可以被模块参数 ``workqueue.default_affinity_scope``
+修改，特定工作队列的亲和性作用域可以通过 ``apply_workqueue_attrs()``
+被更改。
+
+如果设置了 ``WQ_SYSFS`` ，工作队列会在它的 ``/sys/devices/virtual/workqueue/WQ_NAME/``
+目录中有以下亲和性作用域相关的接口文件。
+
+``affinity_scope``
+  读操作以查看当前的亲和性作用域。写操作用于更改设置。
+
+  当前作用域是默认值时，当前生效的作用域也可以被从这个文件中
+  读到（小括号内），例如 ``default (cache)`` 。
+
+``affinity_strict``
+  默认值0表明亲和性作用域不是严格的。当一个工作项开始执行时，
+  工作队列尽量尝试使工作者处于亲和性作用域内，称为遣返。启动后，
+  调度器可以自由地将工作者调度到系统中任意它认为合适的地方去。
+  这使得在保留使用其他CPU（如果必需且有可用）能力的同时，
+  还能从作用域局部性上获益。
+
+  如果设置为1，作用域内的所有工作者将被保证总是处于作用域内。
+  这在跨亲和性作用域会导致如功耗、负载隔离等方面的潜在影响时
+  会有用。严格的NUMA作用域也可用于和旧版内核中工作队列的行为
+  保持一致。
+
+
+亲和性作用域与性能
+==================
+
+如果非绑定工作队列的行为对绝大多数使用场景来说都是最优的，
+不需要更多调节，就完美了。很不幸，在当前内核中，重度使用
+工作队列时，需要在局部性和利用率间显式地作一个明显的权衡。
+
+更高的局部性带来更高效率，也就是相同数量的CPU周期内可以做
+更多工作。然而，如果发起者没能将工作项充分地分散在亲和性
+作用域间，更高的局部性也可能带来更低的整体系统利用率。以下
+dm-crypt 的性能测试清楚地阐明了这一取舍。
+
+测试运行在一个12核24线程、4个L3缓存的处理器（AMD Ryzen
+9 3900x）上。为保持一致性，关闭CPU超频。 ``/dev/dm-0``
+是NVME SSD（三星 990 PRO）上创建，用 ``cryptsetup``
+以默认配置打开的一个 dm-crypt 设备。
+
+
+场景 1: 机器上遍布着有充足的发起者和工作量
+------------------------------------------
+
+使用命令：::
+
+  $ fio --filename=/dev/dm-0 --direct=1 --rw=randrw --bs=32k --ioengine=libaio \
+    --iodepth=64 --runtime=60 --numjobs=24 --time_based --group_reporting \
+    --name=iops-test-job --verify=sha512
+
+这里有24个发起者，每个同时发起64个IO。 ``--verify=sha512``
+使得 ``fio`` 每次生成和读回内容受发起者和 ``kcryptd``
+间的执行局部性影响。下面是基于不同 ``kcryptd`` 的亲和性
+作用域设置，各经过五次测试得到的读取带宽和CPU利用率数据。
+
+.. list-table::
+   :widths: 16 20 20
+   :header-rows: 1
+
+   * - 亲和性
+     - 带宽 (MiBps)
+     - CPU利用率（%）
+
+   * - system
+     - 1159.40 ±1.34
+     - 99.31 ±0.02
+
+   * - cache
+     - 1166.40 ±0.89
+     - 99.34 ±0.01
+
+   * - cache (strict)
+     - 1166.00 ±0.71
+     - 99.35 ±0.01
+
+在系统中分布着足够多发起者的情况下，不论严格与否，“cache”
+没有表现得更差。三种配置均使整个机器达到饱和，但由于提高了
+局部性，缓存相关的两种有0.6%的（带宽）提升。
+
+
+场景 2: 更少发起者，足以达到饱和的工作量
+----------------------------------------
+
+使用命令：::
+
+  $ fio --filename=/dev/dm-0 --direct=1 --rw=randrw --bs=32k \
+    --ioengine=libaio --iodepth=64 --runtime=60 --numjobs=8 \
+    --time_based --group_reporting --name=iops-test-job --verify=sha512
+
+与上一个场景唯一的区别是 ``--numjobs=8``。 发起者数量
+减少为三分之一，但仍然有足以使系统达到饱和的工作总量。
+
+.. list-table::
+   :widths: 16 20 20
+   :header-rows: 1
+
+   * - 亲和性
+     - 带宽 (MiBps)
+     - CPU利用率（%）
+
+   * - system
+     - 1155.40 ±0.89
+     - 97.41 ±0.05
+
+   * - cache
+     - 1154.40 ±1.14
+     - 96.15 ±0.09
+
+   * - cache (strict)
+     - 1112.00 ±4.64
+     - 93.26 ±0.35
+
+这里有超过使系统达到饱和所需的工作量。“system”和“cache”
+都接近但并未使机器完全饱和。“cache”消耗更少的CPU但更高的
+效率使其得到和“system”相同的带宽。
+
+八个发起者盘桓在四个L3缓存作用域间仍然允许“cache (strict)”
+几乎使机器饱和，但缺少对工作的保持（不移到空闲处理器上）
+开始带来3.7%的带宽损失。
+
+
+场景 3: 更少发起者，不充足的工作量
+----------------------------------
+
+使用命令：::
+
+  $ fio --filename=/dev/dm-0 --direct=1 --rw=randrw --bs=32k \
+    --ioengine=libaio --iodepth=64 --runtime=60 --numjobs=4 \
+    --time_based --group_reporting --name=iops-test-job --verify=sha512
+
+再次，唯一的区别是 ``--numjobs=4``。由于发起者减少到四个，
+现在没有足以使系统饱和的工作量，带宽变得依赖于完成时延。
+
+.. list-table::
+   :widths: 16 20 20
+   :header-rows: 1
+
+   * - 亲和性
+     - 带宽 (MiBps)
+     - CPU利用率（%）
+
+   * - system
+     - 993.60 ±1.82
+     - 75.49 ±0.06
+
+   * - cache
+     - 973.40 ±1.52
+     - 74.90 ±0.07
+
+   * - cache (strict)
+     - 828.20 ±4.49
+     - 66.84 ±0.29
+
+现在，局部性和利用率间的权衡更清晰了。“cache”展示出相比
+“system”2%的带宽损失，而“cache (strict)”跌到20%。
+
+
+结论和建议
+----------
+
+在以上试验中，虽然一致并且也明显，但“cache”亲和性作用域
+相比“system”的性能优势并不大。然而，这影响是依赖于作用域
+间距离的，在更复杂的处理器拓扑下可能有更明显的影响。
+
+虽然这些情形下缺少工作保持是有坏处的，但比“cache (strict)”
+好多了，而且最大化工作队列利用率的需求也并不常见。因此，
+“cache”是非绑定池的默认亲和性作用域。
+
+* 由于不存在一个适用于大多数场景的选择，对于可能需要消耗
+  大量CPU的工作队列，建议通过 ``apply_workqueue_attrs()``
+  进行（专门）配置，并考虑是否启用 ``WQ_SYSFS``。
+
+* 设置了严格“cpu”亲和性作用域的非绑定工作队列，它的行为与
+  ``WQ_CPU_INTENSIVE`` 每CPU工作队列一样。后者没有真正
+  优势，而前者提供了大幅度的灵活性。
+
+* 亲和性作用域是从Linux v6.5起引入的。为了模拟旧版行为，
+  可以使用严格的“numa”亲和性作用域。
+
+* 不严格的亲和性作用域中，缺少工作保持大概缘于调度器。内核
+  为什么没能维护好大多数场景下的工作保持，把事情作对，还没有
+  理论上的解释。因此，未来调度器的改进可能会使我们不再需要
+  这些调节项。
+
+
+检查配置
+========
+
+使用 tools/workqueue/wq_dump.py（drgn脚本） 来检查未
+绑定CPU的亲和性配置，工作者池，以及工作队列如何映射到池上: ::
+
+  $ tools/workqueue/wq_dump.py
+  Affinity Scopes
+  ===============
+  wq_unbound_cpumask=0000000f
+
+  CPU
+    nr_pods  4
+    pod_cpus [0]=00000001 [1]=00000002 [2]=00000004 [3]=00000008
+    pod_node [0]=0 [1]=0 [2]=1 [3]=1
+    cpu_pod  [0]=0 [1]=1 [2]=2 [3]=3
+
+  SMT
+    nr_pods  4
+    pod_cpus [0]=00000001 [1]=00000002 [2]=00000004 [3]=00000008
+    pod_node [0]=0 [1]=0 [2]=1 [3]=1
+    cpu_pod  [0]=0 [1]=1 [2]=2 [3]=3
+
+  CACHE (default)
+    nr_pods  2
+    pod_cpus [0]=00000003 [1]=0000000c
+    pod_node [0]=0 [1]=1
+    cpu_pod  [0]=0 [1]=0 [2]=1 [3]=1
+
+  NUMA
+    nr_pods  2
+    pod_cpus [0]=00000003 [1]=0000000c
+    pod_node [0]=0 [1]=1
+    cpu_pod  [0]=0 [1]=0 [2]=1 [3]=1
+
+  SYSTEM
+    nr_pods  1
+    pod_cpus [0]=0000000f
+    pod_node [0]=-1
+    cpu_pod  [0]=0 [1]=0 [2]=0 [3]=0
+
+  Worker Pools
+  ============
+  pool[00] ref= 1 nice=  0 idle/workers=  4/  4 cpu=  0
+  pool[01] ref= 1 nice=-20 idle/workers=  2/  2 cpu=  0
+  pool[02] ref= 1 nice=  0 idle/workers=  4/  4 cpu=  1
+  pool[03] ref= 1 nice=-20 idle/workers=  2/  2 cpu=  1
+  pool[04] ref= 1 nice=  0 idle/workers=  4/  4 cpu=  2
+  pool[05] ref= 1 nice=-20 idle/workers=  2/  2 cpu=  2
+  pool[06] ref= 1 nice=  0 idle/workers=  3/  3 cpu=  3
+  pool[07] ref= 1 nice=-20 idle/workers=  2/  2 cpu=  3
+  pool[08] ref=42 nice=  0 idle/workers=  6/  6 cpus=0000000f
+  pool[09] ref=28 nice=  0 idle/workers=  3/  3 cpus=00000003
+  pool[10] ref=28 nice=  0 idle/workers= 17/ 17 cpus=0000000c
+  pool[11] ref= 1 nice=-20 idle/workers=  1/  1 cpus=0000000f
+  pool[12] ref= 2 nice=-20 idle/workers=  1/  1 cpus=00000003
+  pool[13] ref= 2 nice=-20 idle/workers=  1/  1 cpus=0000000c
+
+  Workqueue CPU -> pool
+  =====================
+  [    workqueue \ CPU              0  1  2  3 dfl]
+  events                   percpu   0  2  4  6
+  events_highpri           percpu   1  3  5  7
+  events_long              percpu   0  2  4  6
+  events_unbound           unbound  9  9 10 10  8
+  events_freezable         percpu   0  2  4  6
+  events_power_efficient   percpu   0  2  4  6
+  events_freezable_power_  percpu   0  2  4  6
+  rcu_gp                   percpu   0  2  4  6
+  rcu_par_gp               percpu   0  2  4  6
+  slub_flushwq             percpu   0  2  4  6
+  netns                    ordered  8  8  8  8  8
+  ...
+
+参见命令的帮助消息以获取更多信息。
+
+
+监视
+====
+
+使用 tools/workqueue/wq_monitor.py 来监视工作队列的运行： ::
+
+  $ tools/workqueue/wq_monitor.py events
+                              total  infl  CPUtime  CPUhog CMW/RPR  mayday rescued
+  events                      18545     0      6.1       0       5       -       -
+  events_highpri                  8     0      0.0       0       0       -       -
+  events_long                     3     0      0.0       0       0       -       -
+  events_unbound              38306     0      0.1       -       7       -       -
+  events_freezable                0     0      0.0       0       0       -       -
+  events_power_efficient      29598     0      0.2       0       0       -       -
+  events_freezable_power_        10     0      0.0       0       0       -       -
+  sock_diag_events                0     0      0.0       0       0       -       -
+
+                              total  infl  CPUtime  CPUhog CMW/RPR  mayday rescued
+  events                      18548     0      6.1       0       5       -       -
+  events_highpri                  8     0      0.0       0       0       -       -
+  events_long                     3     0      0.0       0       0       -       -
+  events_unbound              38322     0      0.1       -       7       -       -
+  events_freezable                0     0      0.0       0       0       -       -
+  events_power_efficient      29603     0      0.2       0       0       -       -
+  events_freezable_power_        10     0      0.0       0       0       -       -
+  sock_diag_events                0     0      0.0       0       0       -       -
+
+  ...
+
+参见命令的帮助消息以获取更多信息。
+
+
 调试
 ====
 
@@ -330,7 +675,6 @@ And with cmwq with ``@max_active`` >= 3, ::
 
 工作队列保证，如果在工作项排队后满足以下条件，则工作项不能重入：
 
-
         1. 工作函数没有被改变。
         2. 没有人将该工作项排到另一个工作队列中。
         3. 该工作项尚未被重新启动。

kernel/workqueue.c

@@ -1277,8 +1277,12 @@ static bool kick_pool(struct worker_pool *pool)
 	    !cpumask_test_cpu(p->wake_cpu, pool->attrs->__pod_cpumask)) {
 		struct work_struct *work = list_first_entry(&pool->worklist,
 						struct work_struct, entry);
-		p->wake_cpu = cpumask_any_distribute(pool->attrs->__pod_cpumask);
-		get_work_pwq(work)->stats[PWQ_STAT_REPATRIATED]++;
+		int wake_cpu = cpumask_any_and_distribute(pool->attrs->__pod_cpumask,
+							  cpu_online_mask);
+		if (wake_cpu < nr_cpu_ids) {
+			p->wake_cpu = wake_cpu;
+			get_work_pwq(work)->stats[PWQ_STAT_REPATRIATED]++;
+		}
 	}
 #endif
 	wake_up_process(p);
@@ -1594,6 +1598,15 @@ static void wq_update_node_max_active(struct workqueue_struct *wq, int off_cpu)
 	if (off_cpu >= 0)
 		total_cpus--;
 
+	/* If all CPUs of the wq get offline, use the default values */
+	if (unlikely(!total_cpus)) {
+		for_each_node(node)
+			wq_node_nr_active(wq, node)->max = min_active;
+
+		wq_node_nr_active(wq, NUMA_NO_NODE)->max = max_active;
+		return;
+	}
+
 	for_each_node(node) {
 		int node_cpus;
 
@@ -1606,7 +1619,7 @@ static void wq_update_node_max_active(struct workqueue_struct *wq, int off_cpu)
 			      min_active, max_active);
 	}
 
-	wq_node_nr_active(wq, NUMA_NO_NODE)->max = min_active;
+	wq_node_nr_active(wq, NUMA_NO_NODE)->max = max_active;
 }
 
 /**