Alios之工作队列（work queue）

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1、前言在一个操作系统中，如果要进行一项工作处理，往往需要创建一个任务来加入内核的调度机制。一个任务对应一个处理函数，如果要进行不同的任务处理，则需要创建多个任务。任务作为CPU调度的基础单元，数量越大，则调度成本越高。work queue机制简化了基本的任务创建和处理机制，一个work实体对应一个实体task的处理，work queue下面可以挂接多个work实体，每一个work实体都能对应不同的处理接口，即用户只需要创建一个work queue，就可以完成多个挂接不同处理函数的work queue。
在某些实时性要求较高的任务中，需要进行比较繁重钩子处理时（hook）处理时，可以将其处理函数挂在work queue中，其执行过程将位于work queue的上下文，而不会占用原有任务的处理资源。
另外，work queue还提供了work的延时处理机制，用户可以选择立即执行或是延时处理。
由此可见，在需要创建大量实时性要求不高的任务时，可以使用work queue来统一调度；或者将任务中实时性要求不高的部分处理延后到work queue中处理。如果需要设置延后处理，则需要使用work机制，即用户在创建work时需要指定work的延迟执行时间。work机制不支持周期work的处理。
2、work queue机制原理work queue的处理依赖于task。一个work queue会创建关联其对应的task，一个work queue会挂载多个work处理，每个work处理对应一个处理函数。当work queue得到调度，即其关联的task得到运行，在每次task的调度期间，都会从work queue中按照先后顺序取出一个work来进行处理。下面是work queue的基本数据结构。
参考kworkqueue_t的结构体定义：

1. typedef struct{
   
2. klist_t                 workqueue_node;  /*挂载workqueue列表*/
   
3. klist_t                 work_list; /*workqueue下挂载的work列表*/
   
4. kwork_t             *work_current;  /*正在被处理的work*/
   
5. const name_t    *name;
   
6. ktask_t               worker;  /*workqueue关联并创建的任务*/
   
7. ksem_t               sem; /*workqueue创建并阻塞执行的信号量*/
   
8. }kworkqueue_t;

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（1）work queue的初始化
初始化函数：void workqueue_init(void)
该函数首先初始化名为g_workqueue_list_head的工作队列链表，该链表将挂接所有的workqueue。同时还通过krhino_workqueue_create接口创建一个工作队列g_workqueue_default。
（2）work queue的创建
函数原型：

1. kstart_t krhino_workqueue_create(
   
2. kworkqueue_t *workqueue,
   
3. const name_t *name,
   
4. uint8_t pri,
   
5. cpu_stack_t *stack_buf,
   
6. size_t stack_size
   
7. )

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参数中有优先级、栈起始和栈大小，这三个参数用来在work queue内部创建对应的调度任务。另外，该函数还创建了一个信号量（sem），初始信号值为0。
该任务将会循环获取此信号量，当获取不到时，则该任务永久阻塞；一旦获取信号量，就从work queue中取出一个work来进行处理。
3、work的创建与触发（1）work的创建
函数原型：kstart_t krhino_work_init(kwork_t work,work_handle_t handle,void arg,tick_t dly)
此函数用例创建一个work单元，参数包含处理函数钩子，处理参数，dly表示work是否需要延时。
（2）work的触发
函数原型：kstart_t krhino_work_run(kworkqueue_t workqueue,kwork_t work)
该函数的目的是将某个work推送到一个work queue中，并通过释放workqueue阻塞的信号量来触发work的调度处理。每释放一次信号量，处理一个work。
（3）work queue资源释放
work queue的资源释放：kstart_t krhino_workqueue_del(kworkqueue_t workqueue)
该函数首先判断当前work queue中是否存在待处理的work，如果存在，则释放失败；释放资源包括work queue关联任务、信号量，并将自身从g_workqueue_list_head队列中删除。
work的资源释放：kstart_t krhino_work_cancel(kwork_t  work)