teng sterling <sterlingteng@xxxxxxxxx> 于2021年4月19日周一 上午11:32写道：
>
> Wu XiangCheng <bobwxc@xxxxxxxx> 于2021年4月19日周一 上午12:11写道：
> >
> > Add a new translation
> > Documentation/translations/zh_CN/kernel-hacking/locking.rst
> > and link it to zh_CN/kernel-hacking/index.rst
> >
> > Signed-off-by: Wu XiangCheng <bobwxc@xxxxxxxx>
> > ---
> > .../zh_CN/kernel-hacking/index.rst | 5 +-
> > .../zh_CN/kernel-hacking/locking.rst | 1249 +++++++++++++++++
> > 2 files changed, 1250 insertions(+), 4 deletions(-)
> > create mode 100644 Documentation/translations/zh_CN/kernel-hacking/locking.rst
> >
> > diff --git a/Documentation/translations/zh_CN/kernel-hacking/index.rst b/Documentation/translations/zh_CN/kernel-hacking/index.rst
> > index df530de2278d..230439ae21de 100644
> > --- a/Documentation/translations/zh_CN/kernel-hacking/index.rst
> > +++ b/Documentation/translations/zh_CN/kernel-hacking/index.rst
> > @@ -16,7 +16,4 @@
> > :maxdepth: 2
> >
> > hacking
> > -
> > -TODO
> > -
> > -- locking
> > + locking
> > diff --git a/Documentation/translations/zh_CN/kernel-hacking/locking.rst b/Documentation/translations/zh_CN/kernel-hacking/locking.rst
> > new file mode 100644
> > index 000000000000..66f144e48d0c
> > --- /dev/null
> > +++ b/Documentation/translations/zh_CN/kernel-hacking/locking.rst
> > @@ -0,0 +1,1249 @@
> > +.. SPDX-License-Identifier: GPL-2.0
> > +
> > +.. include:: ../disclaimer-zh_CN.rst
> > +
> > +:Original: Documentation/kernel-hacking/locking.rst
> > +
> > +:译者:
> > +
> > + 吴想成 Wu XiangCheng <bobwxc@xxxxxxxx>
> > +
> > +.. _kernel_hacking_lock_zh:
> > +
> > +==========
> > +锁操作指北
> > +==========
> 指北 -> 指南？
> I think kernel documents are publications, and the words used here are
> not formal, especially the title.
> ”指北“和”指南“在词义上有等同的地方，”指南“较为正式、严肃且使用范围广泛，”指北“较为轻松随意。
> 我们应该在不同的场合使用不同的词。详情请参阅：
> [1]李德龙.“指北”与“指南”[J].语文建设,2003(05):40.
> [2]牛津高阶双语词典
> [1]张鹏.指南针为什么不叫指北针[J].数学大世界(小学三四年级适用),2011(03):20.
> > +
> > +:Author: Rusty Russell
> > +
> > +前言
> > +====
> > +
> > +欢迎来到Rusty的不靠谱内核锁操作问题指南。本文档描述了Linux内核2.6版本的锁系统。
> > +
> > +随着Linux内核中超线程和抢占的广泛可用，进行内核编程的每个人都需要了解SMP
> > +（Symmetrical Multi-Processing，对称多处理）的并发与锁的基本原理。
> > +
> > +并发问题
> > +========
> > +
> > +*（如果您知道什么是竞态[Race Condition]，请跳过。）*
> delete *
> > +
> > +在普通程序中，可以按如下方式递增计数器：
> > +
> > +::
> > +
> > + very_important_count++;
> > +
> > +
> > +以下是他们预期会发生的：
> > +
> > +.. table:: 预期结果
> > +
> > + +------------------------------------+------------------------------------+
> > + | 实例 1 | 实例 2 |
> > + +====================================+====================================+
> > + | 读取 very_important_count (5) | |
> > + +------------------------------------+------------------------------------+
> > + | 加 1 (6) | |
> > + +------------------------------------+------------------------------------+
> > + | 写回 very_important_count (6) | |
> > + +------------------------------------+------------------------------------+
> > + | | 读取 very_important_count (6) |
> > + +------------------------------------+------------------------------------+
> > + | | 加 1 (7) |
> > + +------------------------------------+------------------------------------+
> > + | | 写回 very_important_count (7) |
> > + +------------------------------------+------------------------------------+
> very_important_count Is not a file or storage hardware, it is just a
> variable in a program segment, so it should be translated as：
> read -> 读
> write -> 写
> > +
> > +以下是可能会发生的：
> > +
> > +.. table:: 可能的结果
> > +
> > + +------------------------------------+------------------------------------+
> > + | 实例 1 | 实例 2 |
> > + +====================================+====================================+
> > + | 读取 very_important_count (5) | |
> > + +------------------------------------+------------------------------------+
> > + | | 读取 very_important_count (5) |
> > + +------------------------------------+------------------------------------+
> > + | 加 1 (6) | |
> > + +------------------------------------+------------------------------------+
> > + | | 加 1 (6) |
> > + +------------------------------------+------------------------------------+
> > + | 写回 very_important_count (6) | |
> > + +------------------------------------+------------------------------------+
> > + | | 写回 very_important_count (6) |
> > + +------------------------------------+------------------------------------+
> ”读“ and "写”
> > +
> > +
> > +竞争态势与临界区域
> 竞态？ 竞争态势？
> Please be consistent
> > +------------------
> > +
> > +这种重叠会导致结果取决于多个任务的相对时间，称为竞争态势（Race Condition，
> Appeared for the third time
> delete ()
> > +竞态）。包含并发问题的代码段称为临界区域（Critical Region）。特别是从Linux
> > +开始在SMP机器上运行以来，它们成为内核设计和实现中的主要问题之一。
> > +
> > +抢占（Preemption）可以产生相同的效果，即使只有一个CPU：通过在关键区域抢占一个
> 关键区域？临界区域（Critical Region）？
> Please be consistent
> > +任务，就会出现一样的竞争条件。在这种情况下，抢占的线程可能会运行关键区域本身。
> > +
> > +解决方案是识别这些同步访问何时发生，并使用锁来确保任意时刻只有一个实例可以进
> > +入关键区域。Linux内核中有许多友好的原语可以帮助您做到这一点。也有一些不好使的
> > +原语，不过我会假装他们不存在。
> > +
> There's a thread called Hungry, which preemptions me. ~>_<~
> The afternoon continues。
> > +Linux内核的锁操作
> > +=================
> > +
Is there a word missing here?
> > +如果非要我给你关于锁的建议，那就是**保持简单**。
> > +
> > +不要轻易引入新锁。
Is there a word missing here?
> > +
> > +两种主要的内核锁：自旋锁和互斥锁
> > +--------------------------------
> > +
> > +内核锁主要有两种类型。
> > +
> > +最基本的类型是自旋锁（spinlock， ``include/asm/spinlock.h`` ），这是一个非常
> > +简单的单持有者锁：如果无法获得自旋锁，则继续尝试（自旋）直到可以。自旋锁非常
> > +小且快速，可以在任何地方使用。
> > +
> > +第二种类型是互斥锁（mutex， ``include/linux/mutex.h`` ）：它类似于自旋锁，但
> > +是您可以阻止持有互斥锁。如果无法加上互斥锁，则任务将挂起，并在释放互斥锁时被
block -> 阻塞，这是一个计算机术语。
The sentence was mistranslated。
> > +唤醒。这意味着CPU可以在您等待时执行其他操作。在很多情况下，你无法睡眠（见
> > +`从中断中调用哪些函数是安全的？`_ ），此时必须改用自旋锁。
> > +
> > +这两种锁都不是递归的：请参阅 `死锁：入门与进阶`_ 。
> > +
> > +锁和单处理器内核
> > +----------------
> > +
> > +对于编译时未启用 ``CONFIG_SMP`` 和 ``CONFIG_PREEMPT`` 的内核，自旋锁根本不存在。
> > +这是一个很好的设计决策：当没有其他进程可以同时运行时，锁就没有存在意义了。
> > +
> > +如果编译内核时未启用 ``CONFIG_SMP`` ，但是启用了 ``CONFIG_PREEMPT`` ，那么自旋
> > +锁只会禁用抢占，这足以防止任何竞争。在大多数情况下，我们可以将抢占权视为等同于
> > +SMP，而不必单独担心它。
> > +
> > +您应该始终在启用 ``CONFIG_SMP`` 和 ``CONFIG_PREEMPT`` 的情况下测试锁代码，即使
> > +您没有SMP测试设备，因为这仍然能捕获某些类型的锁缺陷。
> > +
> > +互斥锁仍然存在，因为它们是在用户上下文之间进行同步所必需的，我们将在下面看到。
> > +
> > +仅在用户上下文中的锁操作
> > +------------------------
> > +
> > +如果您有一个只能从用户上下文访问的数据结构，那么可以使用一个简单的互斥锁（
> > +``include/linux/mutex.h`` ）来保护它。这是最简单的情形：初始化互斥锁。然后调用
> > +mutex_lock_interruptible()来获取互斥锁，或调用mutex_unlock()来释放它。还有一个
> > +应避免使用的mutex_lock()，因为当收到信号时它不会返回。
> > +
> > +示例： ``net/netfilter/nf_sockopt.c`` 允许使用nf_register_sockopt()注册新的
> > +setsockopt()和getsockopt() 调用。注册和取消注册仅在模块加载和卸载时（以及引导
> > +时，在没有并发的情况下）完成，并且注册列表仅用于未知的setsockopt()或
> > +getsockopt()系统调用。 ``nf_sockopt_mutex`` 非常适合用来保护此情况，尤其是因为
> > +setsockopt和getsockopt调用可能会睡眠。
> > +
> > +用户上下文和软中断之间的锁操作
> > +------------------------------
> > +
> > +如果软中断（softirq）需要与用户上下文共享数据，则会产生两个问题。首先，当前
> > +用户上下文可以被软中断中断；其次，关键区域可以从另一个CPU进入。此时应当使用
> > +spin_lock_bh()（ ``include/linux/spinlock.h`` ）。它禁用此CPU上的软中断，然后
> > +获取锁。spin_unlock_bh()执行相反的操作（“_bh”后缀是对“下半部[Bottom Halves]”
> > +的历史性引用，这是软中断的旧名称。它实际上应该被称为spin_lock_softirq()）。
> > +
> > +请注意，您也可以在此处使用 spin_lock_irq()或spin_lock_irqsave()，它们可以停止
> > +硬中断，请参阅 `硬中断上下文`_ 。
> > +
> > +这对UP也非常有效：自旋锁消失，这个宏会直接变成local_bh_disable()（
> > +``include/linux/interrupt.h`` ），保护您不受正在运行的软中断的影响。
> > +
> > +用户上下文和子任务之间的锁操作
> > +------------------------------
> > +
> > +这与上面的完全相同，因为子任务（Tasklet）实际上是从软中断运行的。
> > +
> > +用户上下文和计时器之间的锁操作
> > +------------------------------
> > +
> > +这也与上面完全相同，因为计时器实际上也是从软中断运行的。
> > +从锁的角度来看，子任务和计时器是相同的。
> > +
> > +子任务/计时器之间的锁操作
> > +-------------------------
> > +
> > +有时，一个子任务或计时器可能希望与另一个子任务或计时器共享数据。
> > +
> > +相同的子任务/计时器
> > +~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
> > +
> > +由于子任务永远不会同时在两个CPU上运行，因此您不必担心您的子任务是可重入的
> > +（一下运行两次），即使是在SMP上。
> > +
> > +不同的子任务/计时器
> > +~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
> > +
> > +如果另一个子任务/计时器希望与您的子任务或计时器共享数据，则您需要使用
> > +use spin_lock()和spin_unlock()调用。这里无需使用spin_lock_bh()，因为您已经在
> > +一个子任务中，并且不会有另一个在同一个CPU上运行。
> > +
> > +软中断之间的锁操作
> > +------------------
> > +
> > +软中断常常可能希望与自己或子任务/计时器共享数据。
> > +
> > +相同的软中断
> > +~~~~~~~~~~~~
> > +
> > +同样的软中断可以在其他CPU上运行：您可以使用逐CPU数组（参见 `逐CPU数据`_ ）来
逐CPU数据 -> 每CPU数据？
> > +获得更好的性能。如果您打算使用软中断，那么您可能非常关心可伸缩性能，足以处理
> > +额外的复杂性。
> > +
> > +对于共享数据，您需要使用spin_lock()和spin_unlock()。
> > +
> > +不同的软中断
> > +~~~~~~~~~~~~
> > +
> > +对于共享数据，您需要使用spin_lock()和spin_unlock()，无论是计时器、子任务、
> > +相同/不同的软中断或另一个软中断：它们中的任何一个都可以在不同的CPU上运行。
> > +
> > +硬中断上下文
> > +============
> > +
> > +硬件中断通常与子任务或软中断通信。这常常涉及到将工作放入队列中，然后软中断会
> > +将其取出。
> > +
> > +硬中断和软中断/子任务之间的锁操作
> > +---------------------------------
> > +
> > +如果硬件中断处理程序需要与软中断共享数据，则有两个问题。首先，通过硬件中断
> > +可以中断软中断处理；其次，通过另一CPU上的硬件中断可以进入关键区域。此时应
> > +使用spin_lock_irq()。它定义为禁用该CPU上的中断，然后获取锁。spin_unlock_irq()
> > +执行相反的操作。
> > +
> > +中断处理程序无需使用spin_lock_irq()，因为在中断处理程序运行时软中断不能运行：
> > +它可以使用spin_lock()，会稍微快一点。唯一的例外是，如果不同的硬件中断处理程序
> > +使用相同的锁：spin_lock_irq()将阻止它中断我们。
> > +
> > +这对UP也非常有效：自旋锁消失，这个宏会直接变成local_irq_disable()（
> > +``include/asm/smp.h`` ），它保护您不受软中断/子任务/下半部运行的影响。
> > +
> > +spin_lock_irqsave()（ ``include/linux/spinlock.h`` ）是一个变体，它会在一个
> > +标志字中保存中断是打开还是关闭，此标志字将被传递给spin_unlock_irqrestore()。
> > +这意味着可以在硬中断处理程序（中断已经关闭时）和软中断（需要禁用中断）中使用
> > +相同的代码。
> > +
> > +请注意，软中断（以及其产生的子任务和计时器）是在硬件中断返回时运行的，因此
> > +spin_lock_irq()也会停止这些操作。从这个意义上说，spin_lock_irqsave()是最通用、
> > +最强大的锁操作函数。
> > +
> > +两个硬中断处理器之间的锁操作
> > +----------------------------
> > +
> > +在两个中断处理程序之间共享数据是很少见的，但是如果这样做，则应该使用
> > +spin_lock_irqsave() ：是否在中断处理程序内部禁用所有中断取决于特定体系结构。
> > +
> > +锁操作速查表
> > +============
> > +
> > +Pete Zaitcev给出了以下总结：
> > +
> > +- 如果您处于进程上下文（任何系统调用）中，并且希望加锁排除其他进程，请使用
> > + 互斥锁。您可以持有互斥锁并休眠（ ``copy_from_user*()`` 或
> > + ``kmalloc(x,GFP_KERNEL)`` ）。
> > +
> > +- 否则（即数据可在中断中被访问）请使用spin_lock_irqsave()和
> > + spin_unlock_irqrestore()。
> > +
> > +- 避免在超过5行代码和任何函数调用中使用自旋锁（readb()之类的访问器除外）。
> > +
> > +最低要求表
> > +----------
> > +
> > +下表列出了不同上下文之间的 **最低** 锁操作要求。在某些情况下，同一上下文一次
> > +只能在一个CPU上运行，因此该上下文无需加锁（例如，特定线程一次只能在一个CPU上
> > +运行，但如果它需要与另一个线程共享数据，则需要加锁）。
> > +
> > +记住上面的建议：您总是可以使用spin_lock_irqsave()，它是所有其他自旋锁原语的超集。
> > +
> > +.. table:: 锁操作要求表
> > +
> > + ============== ============= ============= ========= ========= ========= ========= ======= ======= ============== ==============
> > + 中断处理程序A 中断处理程序B 软中断A 软中断B 子任务A 子任务B 计时器A 计时器B 用户上下文A 用户上下文B
> > + ============== ============= ============= ========= ========= ========= ========= ======= ======= ============== ==============
> > + 中断处理程序A None
> > + 中断处理程序B SLIS None
> > + 软中断A SLI SLI SL
> > + 软中断B SLI SLI SL SL
> > + 子任务A SLI SLI SL SL None
> > + 子任务B SLI SLI SL SL SL None
> > + 计时器A SLI SLI SL SL SL SL None
> > + 计时器B SLI SLI SL SL SL SL SL None
> > + 用户上下文A SLI SLI SLBH SLBH SLBH SLBH SLBH SLBH None
> > + 用户上下文B SLI SLI SLBH SLBH SLBH SLBH SLBH SLBH MLI None
> > + ============== ============= ============= ========= ========= ========= ========= ======= ======= ============== ==============
> > +
> > +.. table:: 锁操作要求表 注释
> > +
> > + +--------+----------------------------+
> > + | SLIS | spin_lock_irqsave |
> > + +--------+----------------------------+
> > + | SLI | spin_lock_irq |
> > + +--------+----------------------------+
> > + | SL | spin_lock |
> > + +--------+----------------------------+
> > + | SLBH | spin_lock_bh |
> > + +--------+----------------------------+
> > + | MLI | mutex_lock_interruptible |
> > + +--------+----------------------------+
> > +
> > +试锁（trylock）函数
> > +===================
> > +
> > +这些函数只尝试获取一次锁，并立即返回一个值说明获取锁成功或失败。如果你无需
> > +访问受其他线程持有的锁保护的数据，可以使用它们。如果需要访问受锁保护的数据，
> > +则应稍后获取锁。
> > +
> > +spin_trylock()不会自旋，但若在首次尝试时获得自旋锁则返回非零，否则返回零。此
> > +函数可以像spin_lock()一样在所有上下文中使用：您必须禁用可能中断您并获取自旋锁
> > +的上下文。
> > +
> > +mutex_trylock()不会挂起任务，但若其在首次尝试时获得互斥锁，则返回非零，否则
> > +返回零。尽管未休眠，但此功能在硬件或软件中断上下文中无法安全使用。
> > +
> > +常见例子
> > +========
> > +
> > +让我们来看一个简单的例子：一个数字到名称映射的缓存。
一个数字到名称映射的缓存。
I don't understand the meaning of this sentence
cache 建议保留英文
> > +缓存记录每个对象的使用频率，当缓存满了时，抛出最少使用的对象。
> > +
> > +完全在用户上下文中
> > +------------------
> > +
> > +对于第一个示例，我们假设所有操作都在用户上下文中（即来自系统调用），因此我们
> > +可以休眠。这意味着我们可以使用互斥锁来保护缓存和其中的所有对象。代码如下::
> > +
> > + #include <linux/list.h>
> > + #include <linux/slab.h>
> > + #include <linux/string.h>
> > + #include <linux/mutex.h>
> > + #include <asm/errno.h>
> > +
> > + struct object
> > + {
> > + struct list_head list;
> > + int id;
> > + char name[32];
> > + int popularity;
> > + };
> > +
> > + /* Protects the cache, cache_num, and the objects within it */
> > + static DEFINE_MUTEX(cache_lock);
> > + static LIST_HEAD(cache);
> > + static unsigned int cache_num = 0;
> > + #define MAX_CACHE_SIZE 10
> > +
> > + /* Must be holding cache_lock */
> > + static struct object *__cache_find(int id)
> > + {
> > + struct object *i;
> > +
> > + list_for_each_entry(i, &cache, list)
> > + if (i->id == id) {
> > + i->popularity++;
> > + return i;
> > + }
> > + return NULL;
> > + }
> > +
> > + /* Must be holding cache_lock */
> > + static void __cache_delete(struct object *obj)
> > + {
> > + BUG_ON(!obj);
> > + list_del(&obj->list);
> > + kfree(obj);
> > + cache_num--;
> > + }
> > +
> > + /* Must be holding cache_lock */
> > + static void __cache_add(struct object *obj)
> > + {
> > + list_add(&obj->list, &cache);
> > + if (++cache_num > MAX_CACHE_SIZE) {
> > + struct object *i, *outcast = NULL;
> > + list_for_each_entry(i, &cache, list) {
> > + if (!outcast || i->popularity < outcast->popularity)
> > + outcast = i;
> > + }
> > + __cache_delete(outcast);
> > + }
> > + }
> > +
> > + int cache_add(int id, const char *name)
> > + {
> > + struct object *obj;
> > +
> > + if ((obj = kmalloc(sizeof(*obj), GFP_KERNEL)) == NULL)
> > + return -ENOMEM;
> > +
> > + strscpy(obj->name, name, sizeof(obj->name));
> > + obj->id = id;
> > + obj->popularity = 0;
> > +
> > + mutex_lock(&cache_lock);
> > + __cache_add(obj);
> > + mutex_unlock(&cache_lock);
> > + return 0;
> > + }
> > +
> > + void cache_delete(int id)
> > + {
> > + mutex_lock(&cache_lock);
> > + __cache_delete(__cache_find(id));
> > + mutex_unlock(&cache_lock);
> > + }
> > +
> > + int cache_find(int id, char *name)
> > + {
> > + struct object *obj;
> > + int ret = -ENOENT;
> > +
> > + mutex_lock(&cache_lock);
> > + obj = __cache_find(id);
> > + if (obj) {
> > + ret = 0;
> > + strcpy(name, obj->name);
> > + }
> > + mutex_unlock(&cache_lock);
> > + return ret;
> > + }
> > +
> > +请注意，在添加、删除或查找缓存时，我们始终确保拥有cache_lock缓存锁：缓存基础
> > +结构本身和对象的内容都受到锁的保护。本例中这很容易，因为我们为用户复制数据，
> > +不会让他们直接访问对象。
从不会？ 对象 -> 数据？
The cache operation is in the kernel state.
> > +
> > +这里有一个小（也是常见的）优化：在cache_add()中，我们在获取锁之前设置对象的
> > +字段。这是安全的，因为在我们将它放入缓存之前，其他人无法访问它。
> > +
> > +从中断上下文访问
> > +----------------
> > +
> > +现在考虑可以从中断上下文调用cache_find()的情况：可以是硬中断或软中断。
> > +例如从缓存中删除对象的计时器。
> > +
> > +下面以标准补丁格式显示了更改： ``-`` 是删除的行，而 ``+`` 是增加的行。
> > +
> > +::
> > +
> > + --- cache.c.usercontext 2003-12-09 13:58:54.000000000 +1100
> > + +++ cache.c.interrupt 2003-12-09 14:07:49.000000000 +1100
> > + @@ -12,7 +12,7 @@
> > + int popularity;
> > + };
> > +
> > + -static DEFINE_MUTEX(cache_lock);
> > + +static DEFINE_SPINLOCK(cache_lock);
> > + static LIST_HEAD(cache);
> > + static unsigned int cache_num = 0;
> > + #define MAX_CACHE_SIZE 10
> > + @@ -55,6 +55,7 @@
> > + int cache_add(int id, const char *name)
> > + {
> > + struct object *obj;
> > + + unsigned long flags;
> > +
> > + if ((obj = kmalloc(sizeof(*obj), GFP_KERNEL)) == NULL)
> > + return -ENOMEM;
> > + @@ -63,30 +64,33 @@
> > + obj->id = id;
> > + obj->popularity = 0;
> > +
> > + - mutex_lock(&cache_lock);
> > + + spin_lock_irqsave(&cache_lock, flags);
> > + __cache_add(obj);
> > + - mutex_unlock(&cache_lock);
> > + + spin_unlock_irqrestore(&cache_lock, flags);
> > + return 0;
> > + }
> > +
> > + void cache_delete(int id)
> > + {
> > + - mutex_lock(&cache_lock);
> > + + unsigned long flags;
> > + +
> > + + spin_lock_irqsave(&cache_lock, flags);
> > + __cache_delete(__cache_find(id));
> > + - mutex_unlock(&cache_lock);
> > + + spin_unlock_irqrestore(&cache_lock, flags);
> > + }
> > +
> > + int cache_find(int id, char *name)
> > + {
> > + struct object *obj;
> > + int ret = -ENOENT;
> > + + unsigned long flags;
> > +
> > + - mutex_lock(&cache_lock);
> > + + spin_lock_irqsave(&cache_lock, flags);
> > + obj = __cache_find(id);
> > + if (obj) {
> > + ret = 0;
> > + strcpy(name, obj->name);
> > + }
> > + - mutex_unlock(&cache_lock);
> > + + spin_unlock_irqrestore(&cache_lock, flags);
> > + return ret;
> > + }
> > +
> > +请注意，若中断打开，spin_lock_irqsave()会将其关闭，否则什么也不做（如果我们
> > +已经在中断处理程序中），因此这些函数可以从任何上下文安全调用。
> > +
> > +不幸的是，cache_add()使用 ``GFP_KERNEL`` 标志调用kmalloc()，这只在用户上下文
> > +中是合法的。我假设cache_add()仍然只在用户上下文中调用，否则这应该成为
> > +cache_add()的参数。
> > +
> > +暴露于此文件之外的对象
> > +----------------------
> > +
> > +如果我们的对象包含更多的信息，那么只将信息复制进复制出可能是不够的：例如，
> > +代码的其他部分可能希望保留指向这些对象的指针，而不是每次都查找id。这就产生了
> > +两个问题。
> > +
> > +第一个问题是我们使用 ``cache_lock`` 来保护对象：这需要使它成为非静态的，以便
> > +代码的其余部分可以使用它。这使得加锁变得更加棘手，因为它不再是全在一处。
> > +
> > +第二个问题是生命周期问题：如果另一个结构保留一个指向对象的指针，它可能希望该
> > +指针保持有效。但这只能在您持有锁时保证有效，否则有人可能会调用cache_delete()，
> > +或更糟的是添加了另一个重新使用相同地址的对象。
> > +
> > +因为只有一把锁，你不能永远持有它：这会导致别人没法完成其他工作。
> > +
> > +此问题的解决方案是使用引用计数：每个有指向对象的指针的程序在第一次得到对象时
> > +都会增加引用计数，而在处理完对象时会减少引用计数。当引用计数归零时，对象就是
> > +未使用的且可以被删除。
> > +
> > +代码如下::
> > +
> > + --- cache.c.interrupt 2003-12-09 14:25:43.000000000 +1100
> > + +++ cache.c.refcnt 2003-12-09 14:33:05.000000000 +1100
> > + @@ -7,6 +7,7 @@
> > + struct object
> > + {
> > + struct list_head list;
> > + + unsigned int refcnt;
> > + int id;
> > + char name[32];
> > + int popularity;
> > + @@ -17,6 +18,35 @@
> > + static unsigned int cache_num = 0;
> > + #define MAX_CACHE_SIZE 10
> > +
> > + +static void __object_put(struct object *obj)
> > + +{
> > + + if (--obj->refcnt == 0)
> > + + kfree(obj);
> > + +}
> > + +
> > + +static void __object_get(struct object *obj)
> > + +{
> > + + obj->refcnt++;
> > + +}
> > + +
> > + +void object_put(struct object *obj)
> > + +{
> > + + unsigned long flags;
> > + +
> > + + spin_lock_irqsave(&cache_lock, flags);
> > + + __object_put(obj);
> > + + spin_unlock_irqrestore(&cache_lock, flags);
> > + +}
> > + +
> > + +void object_get(struct object *obj)
> > + +{
> > + + unsigned long flags;
> > + +
> > + + spin_lock_irqsave(&cache_lock, flags);
> > + + __object_get(obj);
> > + + spin_unlock_irqrestore(&cache_lock, flags);
> > + +}
> > + +
> > + /* Must be holding cache_lock */
> > + static struct object *__cache_find(int id)
> > + {
> > + @@ -35,6 +65,7 @@
> > + {
> > + BUG_ON(!obj);
> > + list_del(&obj->list);
> > + + __object_put(obj);
> > + cache_num--;
> > + }
> > +
> > + @@ -63,6 +94,7 @@
> > + strscpy(obj->name, name, sizeof(obj->name));
> > + obj->id = id;
> > + obj->popularity = 0;
> > + + obj->refcnt = 1; /* The cache holds a reference */
> > +
> > + spin_lock_irqsave(&cache_lock, flags);
> > + __cache_add(obj);
> > + @@ -79,18 +111,15 @@
> > + spin_unlock_irqrestore(&cache_lock, flags);
> > + }
> > +
> > + -int cache_find(int id, char *name)
> > + +struct object *cache_find(int id)
> > + {
> > + struct object *obj;
> > + - int ret = -ENOENT;
> > + unsigned long flags;
> > +
> > + spin_lock_irqsave(&cache_lock, flags);
> > + obj = __cache_find(id);
> > + - if (obj) {
> > + - ret = 0;
> > + - strcpy(name, obj->name);
> > + - }
> > + + if (obj)
> > + + __object_get(obj);
> > + spin_unlock_irqrestore(&cache_lock, flags);
> > + - return ret;
> > + + return obj;
> > + }
> > +
> > +我们将引用计数封装进标准的“get”和“put”函数中。现在我们可以从cache_find()返回
> > +对象本身，这样做的好处是用户现在可以在持有对象时休眠（例如用copy_to_user()将
> > +name复制到userspace）。
> > +
> > +需要注意的另一点是，应为指向对象的每个指针保留一个引用：因此当首次插入缓存时，
> > +引用计数当是1。在某些版本中，框架不占用引用计数，但它们更复杂。
> > +
> > +对引用计数使用原子操作
> > +~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
> > +
> > +在实践中，:c:type:`atomic_t` 通常被用于引用计数。 ``include/asm/atomic.h`` 中
> > +定义了许多原子操作：这些操作可以保证在系统所有CPU中的原子可见性，因此不需要锁。
> > +这使它比使用自旋锁更简单，尽管对于任何非琐碎的事情，使用自旋锁更清楚。用
> > +atomic_inc()和atomic_dec_and_test()来代替标准的递增和递减运算符，就无需使用锁
> > +来保护引用计数本身了。
> > +
> > +::
> > +
> > + --- cache.c.refcnt 2003-12-09 15:00:35.000000000 +1100
> > + +++ cache.c.refcnt-atomic 2003-12-11 15:49:42.000000000 +1100
> > + @@ -7,7 +7,7 @@
> > + struct object
> > + {
> > + struct list_head list;
> > + - unsigned int refcnt;
> > + + atomic_t refcnt;
> > + int id;
> > + char name[32];
> > + int popularity;
> > + @@ -18,33 +18,15 @@
> > + static unsigned int cache_num = 0;
> > + #define MAX_CACHE_SIZE 10
> > +
> > + -static void __object_put(struct object *obj)
> > + -{
> > + - if (--obj->refcnt == 0)
> > + - kfree(obj);
> > + -}
> > + -
> > + -static void __object_get(struct object *obj)
> > + -{
> > + - obj->refcnt++;
> > + -}
> > + -
> > + void object_put(struct object *obj)
> > + {
> > + - unsigned long flags;
> > + -
> > + - spin_lock_irqsave(&cache_lock, flags);
> > + - __object_put(obj);
> > + - spin_unlock_irqrestore(&cache_lock, flags);
> > + + if (atomic_dec_and_test(&obj->refcnt))
> > + + kfree(obj);
> > + }
> > +
> > + void object_get(struct object *obj)
> > + {
> > + - unsigned long flags;
> > + -
> > + - spin_lock_irqsave(&cache_lock, flags);
> > + - __object_get(obj);
> > + - spin_unlock_irqrestore(&cache_lock, flags);
> > + + atomic_inc(&obj->refcnt);
> > + }
> > +
> > + /* Must be holding cache_lock */
> > + @@ -65,7 +47,7 @@
> > + {
> > + BUG_ON(!obj);
> > + list_del(&obj->list);
> > + - __object_put(obj);
> > + + object_put(obj);
> > + cache_num--;
> > + }
> > +
> > + @@ -94,7 +76,7 @@
> > + strscpy(obj->name, name, sizeof(obj->name));
> > + obj->id = id;
> > + obj->popularity = 0;
> > + - obj->refcnt = 1; /* The cache holds a reference */
> > + + atomic_set(&obj->refcnt, 1); /* The cache holds a reference */
> > +
> > + spin_lock_irqsave(&cache_lock, flags);
> > + __cache_add(obj);
> > + @@ -119,7 +101,7 @@
> > + spin_lock_irqsave(&cache_lock, flags);
> > + obj = __cache_find(id);
> > + if (obj)
> > + - __object_get(obj);
> > + + object_get(obj);
> > + spin_unlock_irqrestore(&cache_lock, flags);
> > + return obj;
> > + }
> > +
> > +保护对象本身
> > +------------
> > +
> > +在这些示例中，我们假设对象（引用计数除外）在创建后从未更改。如果我们想更改
> > +名称，则有三种可能：
> > +
> > +- 您可以使 ``cache_lock`` 成为非静态的，并告诉人们在更改任何对象的名称之前
> > + 获取该锁。
> > +
> > +- 您可以提供一个cache_obj_rename()函数来获取此锁并更改调用者的名称，并告诉
> > + 所有人使用该函数。
> > +
> > +- 您可以使 ``cache_lock`` 仅保护缓存本身，并使用另一个锁来保护名称。
> > +
> > +理论上来说，可以使锁的粒度精细到每一个字段、每一个对象。
> > +实际上，最常见的变体是：
> > +
> > +- 一个锁保护基础结构（本例中的 ``cache`` 缓存列表）和所有对象。这就是我们
> > + 现在所做的。
> > +
> > +- 一个锁保护基础结构（包括对象中的列表指针），一个锁保护对象中的其余部分。
> > +
> > +- 多个锁来保护基础设施（例如，每个哈希链一个锁），可能每个对象都有一个单独
> > + 的锁。
> > +
> > +以下是“每个对象一个锁”的实现：
> > +
> > +::
> > +
> > + --- cache.c.refcnt-atomic 2003-12-11 15:50:54.000000000 +1100
> > + +++ cache.c.perobjectlock 2003-12-11 17:15:03.000000000 +1100
> > + @@ -6,11 +6,17 @@
> > +
> > + struct object
> > + {
> > + + /* These two protected by cache_lock. */
> > + struct list_head list;
> > + + int popularity;
> > + +
> > + atomic_t refcnt;
> > + +
> > + + /* Doesn't change once created. */
> > + int id;
> > + +
> > + + spinlock_t lock; /* Protects the name */
> > + char name[32];
> > + - int popularity;
> > + };
> > +
> > + static DEFINE_SPINLOCK(cache_lock);
> > + @@ -77,6 +84,7 @@
> > + obj->id = id;
> > + obj->popularity = 0;
> > + atomic_set(&obj->refcnt, 1); /* The cache holds a reference */
> > + + spin_lock_init(&obj->lock);
> > +
> > + spin_lock_irqsave(&cache_lock, flags);
> > + __cache_add(obj);
> > +
> > +注意，我使用 ``cache_lock`` 来保护活跃度计数，而不是逐对象锁：这是因为它（像
> > +对象中的 :c:type:`struct list_head <list_head>` ）在逻辑上是基础结构的一部分。
> > +这样就不需要在寻找最不活跃的对象时获取__cache_add()中每个对象的锁。
> > +
> > +我还使id成员为不可更改，这样就无需一一获取__cache_find()中的对象锁来检查id：
> > +对象锁只由希望读取或写入名称字段的调用者使用。
> > +
> > +还要注意，我添加了一个描述哪些数据受哪些锁的保护的注释。这一点非常重要，因为
> > +它描述了代码运行时的行为，并且很难直接看出来。正如Alan Cox所说，“对数据加锁，
> > +而不是代码”。
> > +
> > +常见问题
> > +========
> > +
> > +死锁：入门与进阶
> > +----------------
> > +
> > +一段代码试图两次获取同一自旋锁会导致错误：它将永远自旋，等待锁被释放（自旋锁、
> > +读写锁[rwlocks]和互斥锁在Linux中不是递归的）。这诊断起来很简单琐碎：不是一个
> > +“我想了十天十夜……”的问题。
> > +
> > +对于稍微复杂一点的情况，假设您有一个由软中断和用户上下文共享的区域。如果您调用
> > +spin_lock()来保护它，那么当软中断持有锁时，用户上下文可能会被中断，然后软中断
> > +会一直旋转以试图获取同一锁。
> > +
> > +这两种情况都称为死锁，如上所示，即使只有一个CPU也会发生死锁（尽管在UP编译中不
> > +是这样，因为在 ``CONFIG_SMP = n`` 的内核编译中，自旋锁会消失。不过第二个示例中
> > +仍然会出现数据损坏）。
> > +
> > +这种完全锁定很容易诊断：在SMP计算机上发生这种情况时，看门狗计时器或开启
> > +``DEBUG_SPINLOCK`` 设置（ ``include/linux/spinlock.h`` ）编译会立即显示出来。
> > +
> > +更复杂的一种情况是所谓的“致命拥抱（deadly embrace）”，同时涉及两个或多个锁。
> > +假设您有一个哈希表：表中的每个条目都是一个自旋锁和一个哈希对象链。在软中断
> > +处理程序中，有时需要将对象从哈希中的一个位置更改为另一个位置：获取旧哈希链的
> > +自旋锁和新哈希链的自旋锁，然后从旧哈希链中删除对象，并将其插入新散列链中。
> > +
> > +这里有两个问题。首先，如果您的代码试图将对象移动到同一个链中，它将在两次尝试
> > +锁定对象时与自身死锁。其次，如果另一个CPU上的同一个软中断正试图反向移动另一个
> > +对象，则可能发生以下情况：
> > +
> > +.. table:: 结果表
> > +
> > + +-------------------+-------------------+
> > + | CPU 1 | CPU 2 |
> > + +===================+===================+
> > + | 获取锁A -> OK | 获取锁B -> OK |
> > + +-------------------+-------------------+
> > + | 获取锁B -> 自旋 | 获取锁A -> 自旋 |
> > + +-------------------+-------------------+
> > +
> > +两个CPU将永远自旋，等待另一个放弃锁。如果这看起来像事故、闻起来像事故、感觉
> > +起来也像事故，那十足是个事故。
> > +
> > +防止出现死锁
> > +------------
> > +
> > +教科书会告诉你，如果你总是按照固定顺序加锁，那永远不会出现死锁。
> > +但实践会告诉您，这种方法没有扩展性：当创建一个新锁时，我对内核的理解程度尚
> > +无法确定它在5000级锁层次结构中的位置。
> > +
> > +最好的锁是经过封装的：它们从不暴露在头文件中，也从不被对同一文件外的复杂函数
> > +的调用所持有。您可以通读这段代码并看到它永远不会死锁，因为它在持有某个锁时从不
> > +尝试获取另一个同样的锁。使用你代码的人甚至不需要知道你在使用锁。
> > +
> > +当您提供回调或钩子时，会出现一个经典的问题：如果您在持有锁的情况下调用这些
> > +回调或钩子，您将面临“简单的死锁”或“致命拥抱”（谁知道回调会做什么？）。记住，
> > +其他程序员都是来搞你的，所以不要这样做。
> > +
> > +过分防止死锁
> > +~~~~~~~~~~~~
> > +
> > +死锁是个问题，但没有数据损坏那么严重。获取读锁、搜索列表、找不到所需内容、
> > +放弃读锁、获取写锁以及插入对象这些操作的代码是具有竞争条件的。
> > +
> > +如果你尚未清楚原因，请不要轻易改动代码。
> > +
> > +竞争计时器：内核的空闲
> > +----------------------
> > +
> > +计时器会出现其特有的竞争问题。试想一个对象集合（列表、散列等），其中每个对象
> > +都有一个计时器，该计时器将销毁它。
> > +
> > +如果要销毁整个集合（例如在删除模块时），可以执行以下操作::
> > +
> > + /* 这段代码很糟糕：如果情况再糟一点点，
> > + 它将使用匈牙利符号（HUNGARIAN NOTATION）*/
> > + spin_lock_bh(&list_lock);
> > +
> > + while (list) {
> > + struct foo *next = list->next;
> > + del_timer(&list->timer);
> > + kfree(list);
> > + list = next;
> > + }
> > +
> > + spin_unlock_bh(&list_lock);
> > +
> > +
> > +这迟早会在SMP上崩溃，因为一个计时器可能在spin_lock_bh()之前刚刚关闭，它只会
> > +在我们spin_unlock_bh()之后获得锁，然后尝试释放 **已经释放了的** 元素。
> > +
> > +这可以通过检查del_timer()的结果来避免：如果它返回1，则表示计时器已被删除。
> > +如果为0，（在本例中）则表示它当前正在运行，因此我们可以这样做::
> > +
> > + retry:
> > + spin_lock_bh(&list_lock);
> > +
> > + while (list) {
> > + struct foo *next = list->next;
> > + if (!del_timer(&list->timer)) {
> > + /* Give timer a chance to delete this */
> > + spin_unlock_bh(&list_lock);
> > + goto retry;
> > + }
> > + kfree(list);
> > + list = next;
> > + }
> > +
> > + spin_unlock_bh(&list_lock);
> > +
> > +
> > +另一个常见问题是要删除会重启自己的计时器（计时器函数末尾调用了add_timer()）。
> > +这是一种很常见的容易引发竞争的情况，应该使用del_timer_sync()
> > +（ ``include/linux/timer.h`` ）来处理。它返回我们最终阻止计时器重新添加自身
> > +之前必须删除的次数。
> > +
> > +锁操作速度
> > +==========
> > +
> > +在考虑某些执行锁操作代码的速度时，主要有三个问题值得注意。首先是并发性：当某
> > +函数持有锁时，有多少事情要等待。其次是实际获取和释放非竞争锁所需的时间。第三
> > +是使用更少或更智能的锁。这里我假设锁使用得相当频繁，否则您就不太会关心效率。
> > +
> > +并发性取决于通常锁被持有的时间：您应该根据需要持有锁，不可无端获取。在cache
> > +示例中，我们总是在不持有锁的情况下创建对象，只有之后准备将其插入列表时才获取锁。
> > +
> > +获取时间取决于锁操作对管线（pipeline）造成的破坏程度（管线暂停）以及该CPU最后
流水线
> > +一个获取锁的可能性（即该CPU的锁缓存是否热）：在具有更多CPU的机器上，这种可能性
> > +下降得很快。以700MHz Intel Pentium III为例：一条指令大约需要0.7ns，一个原子增
> > +加大约需要58ns，一个CPU上热缓存的锁需要160ns，从另一个CPU传输缓存线需要额外的
> > +170到360ns（这些数据来自Paul McKenney的 `Linux Journal RCU 文章
> > +<http://www.linuxjournal.com/article.php?sid=6993>`_ ）。
> > +
> > +这两个目标是冲突的：缩短锁的持有时间可以通过将锁分成几个部分来完成的（例如
> > +最后的逐对象锁示例），但是这会增加锁获取操作的数量，且结果通常比持有一个锁慢。
> > +这也是提倡简单锁操作的另一个原因。
> > +
> > +第三个问题如下：有一些方法可以减少需要执行的锁操作数量。
> > +
> > +读/写锁变体
> > +-----------
> > +
> > +自旋锁和互斥锁都有读/写变体： ``rwlock_t`` 和 :c:type:`struct rw_semaphore
> > +<rw_semaphore>` 。这将操作分为两类：读和写。如果只读取数据，则可以获得读锁；
> > +但要写入数据，则需要写锁。读锁可由多人持有，但写锁持有者必须唯一。
> > +
> > +如果您的代码读/写器清晰分离（就像我们的缓存代码那样），并且锁由读写器持有相当
> > +长的时间，那么使用这些锁会有所帮助。不过它们比普通锁稍慢，因此在实践中
> > +``rwlock_t`` 通常不值得使用。
> > +
> > +避免加锁：读-复制-更新
> > +----------------------
> > +
> > +有一种特殊的读/写锁定方法称为读-复制-更新（Read Copy Update，RCU）。使用RCU，
> > +读取程序可以完全避免使用锁：因为我们期望缓存的读取频率比更新频率高（否则缓存
> > +是浪费时间），所以它适用这种优化。
> > +
> > +那我们如何摆脱读锁呢？摆脱读锁意味着写程序可能会更改读程序下面的列表。这实际
> > +上非常简单：如果写程序非常小心地添加元素，我们可以在添加元素时读取链表。
> > +例如，向名为 ``list`` 的单链表添加 ``new`` ::
> > +
> > + new->next = list->next;
> > + wmb();
> > + list->next = new;
> > +
> > +
> > +wmb()是一个写内存屏障（write memory barrier）。它确保第一个操作（设置新元素的
> > +``next`` 指针）是完整的，并且在第二个操作（将新元素放入列表）之前所有CPU都可
> > +见。这一点很重要，因为现代编译器和现代CPU都可以对指令重新排序（除非另有说明）：
> > +我们希望读取程序要么根本看不到新元素，要么看到 ``next`` 指针正确指向列表其余
> > +部分的新元素。
> > +
> > +幸运的是，对于标准的 :c:type:`struct list_head <list_head>` 列表有一个函数可以
> > +做到这一点：list_add_rcu()（ ``include/linux/list.h`` ）。
> > +
> > +Fortunately, there is a function to do this for standard
> > +:c:type:`struct list_head <list_head>` lists:
> > +list_add_rcu() (``include/linux/list.h``).
> > +
> > +从列表中删除元素更简单：我们将指向旧元素的指针替换为指向其后续元素的指针，读取
> > +程序要么可以看到它，要么跳过它。
> > +
> > +::
> > +
> > + list->next = old->next;
> > +
> > +list_del_rcu()（ ``include/linux/list.h`` ）函数可以做这个（普通版本会毒化旧
> > +对象，这是我们不希望的）。
> > +
> > +读取程序也必须小心：一些CPU可以查看 ``next`` 指针，以便尽早开始读取下一个元素
> > +的内容，但当 ``next`` 指针在其后更改时，无法发现到预读的内容是错误的。同样，
> > +list_for_each_entry_rcu()（ ``include/linux/list.h`` ）可以帮助您。当然，写入
> > +程序可以只使用list_for_each_entry()，因为不能同时有两个写入程序。
> > +
> > +最后一个难题是：我们什么时候才能真正销毁移除的元素？记住，读取程序可能正在列表
> > +中读到这个元素：如果释放这个元素并且 ``next`` 指针发生变化，读取程序就会跳进
> > +垃圾堆并崩溃。我们需要等到遍历列表的所有读取程序都完成了才可以删除元素。可使用
> > +call_rcu()注册一个回调，一旦所有预先存在的读取程序都完成，回调就会销毁该对象。
> > +或者，synchronize_rcu()可以用于阻止释放直到所有预先存在的读取程序完成。
> > +
> > +那么读-复制-更新如何知道读取程序何时完成？方法是：首先，读取程序总是遍历
> > +rcu_read_lock()/rcu_read_unlock()对中的列表：这直接禁用了抢占，以使读取程序
> > +在读取列表时不会休眠。
> > +
> > +然后RCU等待每个CPU至少休眠一次：由于读取程序无法休眠，这样我们就知道在删除过程
> > +中遍历列表的所有读取程序都已经完成，并且触发回调。真正的读-复制-更新代码比这
> > +更优化了一点，但基本原理相同。
> > +
> > +::
> > +
> > + --- cache.c.perobjectlock 2003-12-11 17:15:03.000000000 +1100
> > + +++ cache.c.rcupdate 2003-12-11 17:55:14.000000000 +1100
> > + @@ -1,15 +1,18 @@
> > + #include <linux/list.h>
> > + #include <linux/slab.h>
> > + #include <linux/string.h>
> > + +#include <linux/rcupdate.h>
> > + #include <linux/mutex.h>
> > + #include <asm/errno.h>
> > +
> > + struct object
> > + {
> > + - /* These two protected by cache_lock. */
> > + + /* This is protected by RCU */
> > + struct list_head list;
> > + int popularity;
> > +
> > + + struct rcu_head rcu;
> > + +
> > + atomic_t refcnt;
> > +
> > + /* Doesn't change once created. */
> > + @@ -40,7 +43,7 @@
> > + {
> > + struct object *i;
> > +
> > + - list_for_each_entry(i, &cache, list) {
> > + + list_for_each_entry_rcu(i, &cache, list) {
> > + if (i->id == id) {
> > + i->popularity++;
> > + return i;
> > + @@ -49,19 +52,25 @@
> > + return NULL;
> > + }
> > +
> > + +/* Final discard done once we know no readers are looking. */
> > + +static void cache_delete_rcu(void *arg)
> > + +{
> > + + object_put(arg);
> > + +}
> > + +
> > + /* Must be holding cache_lock */
> > + static void __cache_delete(struct object *obj)
> > + {
> > + BUG_ON(!obj);
> > + - list_del(&obj->list);
> > + - object_put(obj);
> > + + list_del_rcu(&obj->list);
> > + cache_num--;
> > + + call_rcu(&obj->rcu, cache_delete_rcu);
> > + }
> > +
> > + /* Must be holding cache_lock */
> > + static void __cache_add(struct object *obj)
> > + {
> > + - list_add(&obj->list, &cache);
> > + + list_add_rcu(&obj->list, &cache);
> > + if (++cache_num > MAX_CACHE_SIZE) {
> > + struct object *i, *outcast = NULL;
> > + list_for_each_entry(i, &cache, list) {
> > + @@ -104,12 +114,11 @@
> > + struct object *cache_find(int id)
> > + {
> > + struct object *obj;
> > + - unsigned long flags;
> > +
> > + - spin_lock_irqsave(&cache_lock, flags);
> > + + rcu_read_lock();
> > + obj = __cache_find(id);
> > + if (obj)
> > + object_get(obj);
> > + - spin_unlock_irqrestore(&cache_lock, flags);
> > + + rcu_read_unlock();
> > + return obj;
> > + }
> > +
> > +请注意，读取程序将更改__cache_find()中的活跃成员，现在它不持有锁。一种解决方案
> > +是让其成为 ``atomic_t`` ，但对于这种用法，我们并不真正关心竞争：近似的结果就
> > +足够了，所以我没有更改它。
> > +
> > +结果是cache_find（不需要与任何其他函数同步，因此在SMP上的速度几乎与在UP上的速
> > +度一样快。
> > +
> > +还有一个可以进一步优化的点：还记得我们原来的缓存代码吗，没有引用计数，调用者
> > +在使用对象时直接持有锁？这仍然是可能的：如果您持有锁，没有人可以删除对象，这样
> > +您就不需要获取并放置引用计数。
> > +
> > +现在，由于RCU中的“读取锁”只是禁用了抢占，所以在调用cache_find()和object_put()
> > +之间始终禁用了抢占的调用者不需要实际获取和放置引用计数：我们可以通过使其成为
> > +非静态来暴露__cache_find()，这样的调用者可以直接调用。
> > +
> > +这样的好处是引用计数不会被写入：对象不会以任何方式更改，这在SMP机器上由于缓存
> > +而快得多。
> > +
> > +逐CPU数据
> > +---------
> > +
> > +另一种被广泛使用的避免锁的技术是为每个CPU复制信息。例如，如果您想保持一个常见
> > +条件的计数，可以使用自旋锁和单个计数器。又好又简单。
> > +
> > +如果速度太慢（通常不会，但是如果你有一台非常大的机器可以测试就会发现这种情况），
> > +你可以为每个CPU使用一个计数器，那么它们都不需要独占锁。请参见DEFINE_PER_CPU()，
> > +get_cpu_var()和put_cpu_var()（ ``include/linux/percpu.h`` ）。
> > +
> > +对于简单的逐CPU计数器， ``local_t`` 类型、cpu_local_inc()和相关函数特别有用，
> > +它们在某些体系结构（ ``包括/asm/local.h`` ）上比简单代码更有效。
> > +
> > +请注意，如果不引入更多锁，就没有简单、可靠的方法来获取此类计数器的精确值。
> > +不过对于某些用途来说，这并不是问题。
> > +
> > +主要由中断处理程序使用的数据
> > +----------------------------
> > +
> > +如果总是从同一个中断处理程序中访问数据，则根本不需要锁：内核已经保证中断处理
> > +程序不会在多个CPU上同时运行。
> > +
> > +Manfred Spraul指出您仍然可以这样做，即使数据偶尔在用户上下文或软中断/子任务中
> > +访问。中断处理程序不使用锁，所有其他访问都是这样进行的::
> > +
> > + spin_lock(&lock);
> > + disable_irq(irq);
> > + ...
> > + enable_irq(irq);
> > + spin_unlock(&lock);
> > +
> > +disable_irq()会阻止中断处理程序运行（如果它当前正在其他CPU上运行，则等待它
> > +完成）。自旋锁会阻止任何其他访问同时发生。当然，这比单个spin_lock_irq()调用
> > +要慢，所以只有在这种访问很少发生时才有意义。
> > +
> > +从中断中调用哪些函数是安全的？
> > +==============================
> > +
> > +
> > +内核休眠中的许多函数（即call schedule()）都是直接或间接的：在持有自旋锁或禁用
> > +抢占的情况下，永远不能调用它们。这也意味着您需要处于用户上下文中：从中断调用
> > +它们是不允许的。
> > +
> > +一些休眠的函数
> > +--------------
> > +
> > +下面列出了最常见的一些，但是您通常必须阅读代码才能确定其他调用是否安全。如果
> > +其他调用它的程序都可以休眠，你可能也可以休眠。特别是，注册和注销函数通常期望
> > +从用户上下文调用，并且可以休眠。
> > +
> > +- 访问用户空间：
> > +
> > + - copy_from_user()
> > +
> > + - copy_to_user()
> > +
> > + - get_user()
> > +
> > + - put_user()
> > +
> > +- :c:func:`kmalloc(GP_KERNEL) <kmalloc>`
> > +
> > +- mutex_lock_interruptible() 和 mutex_lock()
> > +
> > + mutex_trylock()不休眠；但是，不能在中断上下文中使用它，因为它的实现对此不
> > + 安全。mutex_unlock()也不会休眠；它也不能在中断上下文中使用，因为互斥锁必须
> > + 由获取它的同一个任务释放。
> > +
> > +一些不休眠的函数
> > +----------------
> > +
> > +有些函数可以从任何上下文调用，或者持有几乎任何锁。
> > +
> > +- printk()
> > +
> > +- kfree()
> > +
> > +- add_timer() 和 del_timer()
> > +
> > +互斥锁API参考
> > +===================
> > +
> > +.. kernel-doc:: include/linux/mutex.h
> > + :internal:
> > +
> > +.. kernel-doc:: kernel/locking/mutex.c
> > + :export:
> > +
> > +快速用户空间互斥锁（Futex）API参考
> > +==================================
> > +
> > +*译注：Futex，Fast Userspace Mutex*
> > +
> > +.. kernel-doc:: kernel/futex.c
> > + :internal:
> > +
> > +进一步阅读资料
> > +==============
> > +
> > +- Documentation/locking/spinlocks.rst ：Linus Torvalds的自旋锁教程。
> > +
> > +- 《现代体系结构上的UNIX系统——内核程序员的SMP和Caching技术》
> > +
> > + *Unix Systems for Modern Architectures: Symmetric Multiprocessing and
> > + Caching for Kernel Programmers*
> > +
> > + Curt Schimmel对内核级锁的上佳介绍（不是为Linux编写的，但是几乎所有的东西
> > + 都适用）。这本书是昂贵的，但花点钱去搞懂SMP锁定绝对不亏。
> > +
> > + 【英文原版 ISBN 0201633388】
> > + 【中译本 ISBN 7-155-10876-5 人民邮电出版社】
> > +
> > +致谢
> > +====
> > +
> > +感谢Telsa Gwynne帮助DocBooking、整理和添加格式。
> > +
> > +感谢Martin Pool，Philipp Rumpf，Stephen Rothwell，Paul Mackerras，
> > +Ruedi Aschwanden，Alan Cox，Manfred Spraul，Tim Waugh，Pete Zaitcev，
> > +JamesMorris，Robert Love，Paul McKenney，John Ashby的校对、更正、评论。
> > +
> > +感谢反对团体没有影响此文档。
> > +
> > +术语表
> > +======
> > +
> > +抢占 preemption
> > + 在2.5版本之前，或者当 ``CONFIG_PREEMPT`` 未设置时，内核里用户上下文中的进程
> > + 不会相互抢占（即在放弃CPU之前，除了中断之外，您一直拥有该CPU）。2.5.4版本中
> > + 增加的 ``CONFIG_PREEMPT`` 改变了此机制：在用户上下文中，更高优先级的任务可
> > + 以“切入”：自旋锁被更改为禁用抢占，即使是在UP上。
> > +
> > +下半部 bh
> > + *[Bottom Half]* 由于历史原因，带有“_bh”的函数现在通常指任何软件中断，例如
> > + spin_lock_bh()会阻止当前CPU上的任何软件中断。下半部已被弃用，最终将被子任务
> > + 取代。任何时候只有一个下半部会在运行。
> > +
> > +硬（件）中断 Hardware Interrupt / Hardware IRQ
> > + 硬件中断请求。in_irq()在硬件中断处理程序中返回true。
> > +
> > +中断上下文 Interrupt Context
> > + 非用户上下文：处理硬件中断或软件中断。由返回true的in_interrupt()宏指示。
> > +
> > +对称多处理器 SMP
> > + *[Symmetric Multi-Processor]* 为多CPU机器编译的内核（ ``CONFIG_SMP=y`` ）。
> > +
> > +软（件）中断 Software Interrupt / softirq
> > + 软件中断处理程序。in_irq()返回false；in_softirq()返回true。
> > + 子任务和软中断都属于“软件中断”的范畴。
> > +
> > + 严格来说，软中断是最多32个枚举软件中断之一，可以同时在多个CPU上运行。
> > + 有时也用来指子任务（即所有软件中断）。
> > +
> > +子任务 tasklet
> > + 一种可动态注册的软件中断，保证一次只能在一个CPU上运行。
> > +
> > +计时器 timer
> > + 一种可动态注册的软件中断，在给定时间（或接近给定时间）运行。
> > + 运行时，它就像一个子任务（实际上，它们是从 ``TIMER_SOFTIRQ`` 调用的）。
> > +
> > +单处理器 UP
> > + *[Uni-Processor]* 非SMP（ ``CONFIG_SMP=n`` ）。
> > +
> > +用户上下文 User Context
> > + 代表特定进程（即系统调用或陷阱[trap]）或内核线程执行的内核。您可以用
> > + ``current`` 宏来判断哪个进程）。不要与用户空间混淆。可被软件或硬件中断中断。
> > +
> > +用户空间 Userspace
> > + 在内核外执行自己代码的进程。
> > --
> > 2.20.1
> >
This document is too knowledgeable, and I can only review a small part
of it as a whole.
Thanks,
Yanteng
