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# Probe-Konfiguration für Read-/Write-Sides zur Präzisierung von no_cpu_switch-Analysen
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## Purpose
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Dokumentation der erweiterten eBPF-Probing-Strategie zur Erkennung und Klassifikation von no_cpu_switch-Spikes.
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**Problemstellung:** Unklare Ursachen für no_cpu_switch-Spikes erfordern differenzierte Erfassung von Kontextwechseln und seqcount-Aktivität.
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**Ziele:**
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- Erweiterung der Messung um Kontext-Marker für Scheduler- und Interrupt-Ereignisse
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- Unterscheidung echter publish-race-Vorkommen von Messartefakten
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- Zielgerichtete Platzierung neuer Read-/Write-Probes zur zeitlichen Präzisierung
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## Kontext & Hintergrund
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Trace-Daten aus Ep-521 mit identifizierten no_cpu_switch-Spikes (case01–case04).
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**Gruppierung:**
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- case_01
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- case_02
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- case_03
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- case_04
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**Trace-Metadaten / zusätzliche Tags:**
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- Correlation-ID zur Zusammenführung von Eventdaten
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- CPU-ID-Erfassung pro Ereignisfenster
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**Domänenkontext:**
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- Scheduling und Interrupt Handling im Linux-Kernel
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- eBPF-Tracing von Kernel-Events via sched und irq-Tracepoints
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**Outlier-Definition:**
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- Methode: Kontextbasierte Klassifikation
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- Beschreibung: Abweichende Events ohne sched_switch oder IRQ-Aktivität gelten als publish-race-suspect.
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- Metrik: Kombination aus had_sched_switch, had_irq, seqcount_Retries
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**Motivation:**
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- Reduktion von Fehldiagnosen durch unzureichende Kontextsignale
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- Systematische Ermittlung versteckter CPU-Kontextwechsel
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- Ableitung belastbarer Hypothesen für Publish-Race-Erkennung
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## Methode / Spezifikation
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**Übersicht:**
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- Erweiterung des Trace-Setups um eBPF-basierte Marker in festem Zeitfenster (±5ms, ±20ms).
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- Aufzeichnung von sched_switch-, irq_handler- und softirq-Ereignissen pro Correlation-ID.
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- Automatische Klassifikation anhand einfacher Entscheidungsregel in trace_agg.py.
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**Algorithmen / Verfahren:**
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- Definiere event window (±5 ms und ±20 ms).
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- Erfasse Events: sched:sched_switch, irq:irq_handler_entry/exit, softirq:softirq_entry/exit.
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- Konstruiere JSON-Zusammenfassung pro Correlation-ID: { had_sched_switch, had_irq, had_softirq, cpu_ids_seen[]. }
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- Klassifiziere anhand Entscheidungsbaum A/B-Regel.
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### Bootstrap-Übersicht
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Kein statistisches Resampling – deterministische Zuordnung der Eventklassen.
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**Zielgrößen:**
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- Hidden-Switch-Erkennung
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- Publish-Race-Verdachtsklassifikation
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### C-State-Kontrolle
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**Ziel:** Erkennung indirekter Scheduler-Kontextwechsel ohne C-State-Wechsel.
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**Vorgehen:**
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- Analyse von IRQ- und SoftIRQ-Aktivität als Proxy für verdeckte Kontextwechsel.
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- Abgleich sichtbarer CPU-IDs mit erwarteter Ausführungsumgebung.
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## Input / Output
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### Input-Anforderungen
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**Hardware:**
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- Mehrkernprozessor mit aktiviertem eBPF-Support
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**Software:**
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- Linux Kernel ≥ 5.x
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- bpftrace oder custom eBPF collector
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- Python 3 für trace_agg.py
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**Konfiguration:**
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- trace-cmd Setup mit aktivierten sched_* und irq_* Tracepoints
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- Zielprozesse mit Correlation-ID versehen
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### Erwartete Rohdaten
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**Felder pro Run:**
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- correlation_id
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- had_sched_switch
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- had_irq
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- had_softirq
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- cpu_ids_seen
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**Formatbeispiele:**
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- { "had_sched_switch":1, "had_irq":0, "had_softirq":0, "cpu_ids_seen":[2,3] }
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**Trace-Daten:**
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- Format: JSON aggregierte Eventdaten pro Correlation-ID
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- Hinweis: Ergebnisse nach Fenstergröße getrennt (±5ms, ±20ms)
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### Analyse-Ausgaben
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**Pro Gruppe / pro Governor:**
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- Anteil hidden-switch
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- Anteil publish-race-suspect
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**Vergleichsausgaben:**
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- window_5ms vs window_20ms
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- Δ: Sensitivitätsdifferenz für sched_switch-Erkennung
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- Trace-Muster: Sequenzanalyse mult→shift→id/baseline_recalc in publish-race-Suspects
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## Workflow / Nutzung
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**Analyse-Workflow:**
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- Starte erweiterten eBPF-Trace mit definierten Tracepoints.
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- Führe trace_agg.py zur Aggregation aus.
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- Analysiere Event-Zusammenfassungen pro Correlation-ID.
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- Klassifiziere Ergebnisse nach Entscheidungsregel.
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- Setze gezielte Read-/Write-Probes auf identifizierte publish-race-Suspects.
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### Trace-Template-Anforderungen
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**Ziel:** Standardisierung der Event-Erfassung für korrelierte Trace-Analysen.
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**Erforderliche Tags & Metadaten:**
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- correlation_id
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- cpu_id
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- timestamp
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- event_type
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**trace-cmd-Setup:**
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- trace-cmd record -e sched:sched_switch -e irq:irq_handler_entry -e softirq:softirq_entry
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- exportiere Rohdaten für trace_agg.py
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## Interpretation & erwartete Ergebnisse
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**Kernbefunde:**
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- case_01–02 zeigen hidden-switch durch Kontextmarker im erweiterten Fenster.
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- case_03–04 bleiben clean, aber publish-race-suspect nach seqcount-Retries.
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**Implikationen für Experimente:**
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- Fehlende CPU-Wechsel-Signale können durch IRQ-Aktivität kaschiert sein.
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- Fensterweitung erhöht Erkennungssensitivität für versteckte Scheduler-Events.
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**Planungsziel:**
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- Ziel: Stabilisierung der Klassifikation von no_cpu_switch-Phänomenen.
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- Vorgehen:
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- Einführung zusätzlicher Read-/Write-Side-Probes zur Feinanalyse.
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- Trennung von Race-Verdacht und Scheduler-Artefakten in zukünftigen Runs.
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## Limitationen & Fallstricke
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**Datenbezogene Limitationen:**
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- Fenstergröße beeinflusst Sensitivität und Specificity der Klassifikation.
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- Fehlende Preempt-Tracepoints können Kontextwechsel unerkannt lassen.
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**Kausalität & Generalisierbarkeit:**
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- Korrelation zwischen Kontextevent und Race-Verdacht nicht kausal belegbar.
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- Ergebnisse restriktiv auf getestetes Kernelsetup übertragbar.
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**Praktische Fallstricke:**
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- Hohe Ereignisdichte kann Aggregation in trace_agg.py verlangsamen.
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- Unscharfe Zeitkorrelationen bei multiplen CPUs möglich.
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## Nächste Schritte & Erweiterungen
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**Geplante Experimente:**
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- Integration von sched_preempt_disable/enable zur Feinkleinmessung von Preempt-Signalen.
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**Analyseziele:**
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- Validierung der publish-race-Hypothese durch erweiterte Sequenzanalyse.
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**Regression & Modellierung:**
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- Automatische Erkennung von Hidden-Switch-Mustern durch regelbasiertes Scoring.
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**Community-Beiträge:**
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- Abstimmung geeigneter Kernel/Tracepoint-Kombinationen für Preempt-Überwachung.
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