Merging upstream version 6.9.2.

Signed-off-by: Daniel Baumann <daniel.baumann@progress-linux.org>

7 files changed, 397 insertions, 53 deletions

diff --git a/Documentation/translations/zh_CN/admin-guide/mm/damon/usage.rst b/Documentation/translations/zh_CN/admin-guide/mm/damon/usage.rst
index 17b9949d9b..da2745464e 100644
--- a/Documentation/translations/zh_CN/admin-guide/mm/damon/usage.rst
+++ b/Documentation/translations/zh_CN/admin-guide/mm/damon/usage.rst
@@ -344,7 +344,7 @@ debugfs接口
   :ref:`sysfs接口<sysfs_interface>`。
 
 DAMON导出了八个文件, ``attrs``, ``target_ids``, ``init_regions``,
-``schemes``, ``monitor_on``, ``kdamond_pid``, ``mk_contexts`` 和
+``schemes``, ``monitor_on_DEPRECATED``, ``kdamond_pid``, ``mk_contexts`` 和
 ``rm_contexts`` under its debugfs directory, ``<debugfs>/damon/``.
 
 
@@ -521,15 +521,15 @@ DAMON导出了八个文件, ``attrs``, ``target_ids``, ``init_regions``,
 开关
 ----
 
-除非你明确地启动监测，否则如上所述的文件设置不会产生效果。你可以通过写入和读取 ``monitor_on``
+除非你明确地启动监测，否则如上所述的文件设置不会产生效果。你可以通过写入和读取 ``monitor_on_DEPRECATED``
 文件来启动、停止和检查监测的当前状态。写入 ``on`` 该文件可以启动对有属性的目标的监测。写入
 ``off`` 该文件则停止这些目标。如果每个目标进程被终止，DAMON也会停止。下面的示例命令开启、关
 闭和检查DAMON的状态::
 
     # cd <debugfs>/damon
-    # echo on > monitor_on
-    # echo off > monitor_on
-    # cat monitor_on
+    # echo on > monitor_on_DEPRECATED
+    # echo off > monitor_on_DEPRECATED
+    # cat monitor_on_DEPRECATED
     off
 
 请注意，当监测开启时，你不能写到上述的debugfs文件。如果你在DAMON运行时写到这些文件，将会返
@@ -543,11 +543,11 @@ DAMON通过一个叫做kdamond的内核线程来进行请求监测。你可以�
 得该线程的 ``pid`` 。当监测被 ``关闭`` 时，读取该文件不会返回任何信息::
 
     # cd <debugfs>/damon
-    # cat monitor_on
+    # cat monitor_on_DEPRECATED
     off
     # cat kdamond_pid
     none
-    # echo on > monitor_on
+    # echo on > monitor_on_DEPRECATED
     # cat kdamond_pid
     18594
 
@@ -574,7 +574,7 @@ DAMON通过一个叫做kdamond的内核线程来进行请求监测。你可以�
     # ls foo
     # ls: cannot access 'foo': No such file or directory
 
-注意， ``mk_contexts`` 、 ``rm_contexts`` 和 ``monitor_on`` 文件只在根目录下。
+注意， ``mk_contexts`` 、 ``rm_contexts`` 和 ``monitor_on_DEPRECATED`` 文件只在根目录下。
 
 
 监测结果的监测点
@@ -583,9 +583,9 @@ DAMON通过一个叫做kdamond的内核线程来进行请求监测。你可以�
 DAMON通过一个tracepoint ``damon:damon_aggregated`` 提供监测结果.  当监测开启时，你可
 以记录追踪点事件，并使用追踪点支持工具如perf显示结果。比如说::
 
-    # echo on > monitor_on
+    # echo on > monitor_on_DEPRECATED
     # perf record -e damon:damon_aggregated &
     # sleep 5
     # kill 9 $(pidof perf)
-    # echo off > monitor_on
+    # echo off > monitor_on_DEPRECATED
     # perf script
diff --git a/Documentation/translations/zh_CN/core-api/workqueue.rst b/Documentation/translations/zh_CN/core-api/workqueue.rst
index 7fac6f75d0..fe0ff5a127 100644
--- a/Documentation/translations/zh_CN/core-api/workqueue.rst
+++ b/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。
diff --git a/Documentation/translations/zh_CN/dev-tools/kasan.rst b/Documentation/translations/zh_CN/dev-tools/kasan.rst
index 8fdb20c966..2b1e8f7490 100644
--- a/Documentation/translations/zh_CN/dev-tools/kasan.rst
+++ b/Documentation/translations/zh_CN/dev-tools/kasan.rst
@@ -137,7 +137,7 @@ KASAN受到通用 ``panic_on_warn`` 命令行参数的影响。当它被启用�
 典型的KASAN报告如下所示::
 
     ==================================================================
-    BUG: KASAN: slab-out-of-bounds in kmalloc_oob_right+0xa8/0xbc [test_kasan]
+    BUG: KASAN: slab-out-of-bounds in kmalloc_oob_right+0xa8/0xbc [kasan_test]
     Write of size 1 at addr ffff8801f44ec37b by task insmod/2760
 
     CPU: 1 PID: 2760 Comm: insmod Not tainted 4.19.0-rc3+ #698
@@ -147,8 +147,8 @@ KASAN受到通用 ``panic_on_warn`` 命令行参数的影响。当它被启用�
      print_address_description+0x73/0x280
      kasan_report+0x144/0x187
      __asan_report_store1_noabort+0x17/0x20
-     kmalloc_oob_right+0xa8/0xbc [test_kasan]
-     kmalloc_tests_init+0x16/0x700 [test_kasan]
+     kmalloc_oob_right+0xa8/0xbc [kasan_test]
+     kmalloc_tests_init+0x16/0x700 [kasan_test]
      do_one_initcall+0xa5/0x3ae
      do_init_module+0x1b6/0x547
      load_module+0x75df/0x8070
@@ -168,8 +168,8 @@ KASAN受到通用 ``panic_on_warn`` 命令行参数的影响。当它被启用�
      save_stack+0x43/0xd0
      kasan_kmalloc+0xa7/0xd0
      kmem_cache_alloc_trace+0xe1/0x1b0
-     kmalloc_oob_right+0x56/0xbc [test_kasan]
-     kmalloc_tests_init+0x16/0x700 [test_kasan]
+     kmalloc_oob_right+0x56/0xbc [kasan_test]
+     kmalloc_tests_init+0x16/0x700 [kasan_test]
      do_one_initcall+0xa5/0x3ae
      do_init_module+0x1b6/0x547
      load_module+0x75df/0x8070
@@ -421,15 +421,15 @@ KASAN连接到vmap基础架构以懒清理未使用的影子内存。
 
 当由于 ``kmalloc`` 失败而导致测试失败时::
 
-        # kmalloc_large_oob_right: ASSERTION FAILED at lib/test_kasan.c:163
+        # kmalloc_large_oob_right: ASSERTION FAILED at mm/kasan/kasan_test.c:245
         Expected ptr is not null, but is
-        not ok 4 - kmalloc_large_oob_right
+        not ok 5 - kmalloc_large_oob_right
 
 当由于缺少KASAN报告而导致测试失败时::
 
-        # kmalloc_double_kzfree: EXPECTATION FAILED at lib/test_kasan.c:974
+        # kmalloc_double_kzfree: EXPECTATION FAILED at mm/kasan/kasan_test.c:709
         KASAN failure expected in "kfree_sensitive(ptr)", but none occurred
-        not ok 44 - kmalloc_double_kzfree
+        not ok 28 - kmalloc_double_kzfree
 
 
 最后打印所有KASAN测试的累积状态。成功::
@@ -445,7 +445,7 @@ KASAN连接到vmap基础架构以懒清理未使用的影子内存。
 1. 可加载模块
 
    启用 ``CONFIG_KUNIT`` 后，KASAN-KUnit测试可以构建为可加载模块，并通过使用
-   ``insmod`` 或 ``modprobe`` 加载 ``test_kasan.ko`` 来运行。
+   ``insmod`` 或 ``modprobe`` 加载 ``kasan_test.ko`` 来运行。
 
 2. 内置
 
diff --git a/Documentation/translations/zh_CN/power/opp.rst b/Documentation/translations/zh_CN/power/opp.rst
index 8d6e3f6f62..7470fa2d4c 100644
--- a/Documentation/translations/zh_CN/power/opp.rst
+++ b/Documentation/translations/zh_CN/power/opp.rst
@@ -274,7 +274,7 @@ dev_pm_opp_get_opp_count
 	 {
 		/* 做一些事情 */
 		num_available = dev_pm_opp_get_opp_count(dev);
-		speeds = kzalloc(sizeof(u32) * num_available, GFP_KERNEL);
+		speeds = kcalloc(num_available, sizeof(u32), GFP_KERNEL);
 		/* 按升序填充表 */
 		freq = 0;
 		while (!IS_ERR(opp = dev_pm_opp_find_freq_ceil(dev, &freq))) {
diff --git a/Documentation/translations/zh_CN/process/coding-style.rst b/Documentation/translations/zh_CN/process/coding-style.rst
index fa28ef0a7f..3bc2810b15 100644
--- a/Documentation/translations/zh_CN/process/coding-style.rst
+++ b/Documentation/translations/zh_CN/process/coding-style.rst
@@ -523,9 +523,9 @@ Linux 里这是提倡的做法，因为这样可以很简单的给读者提供�
 
 .. code-block:: c
 
-	 err_free_bar:
+	err_free_bar:
 		kfree(foo->bar);
-	 err_free_foo:
+	err_free_foo:
 		kfree(foo);
 		return ret;
 
diff --git a/Documentation/translations/zh_CN/process/embargoed-hardware-issues.rst b/Documentation/translations/zh_CN/process/embargoed-hardware-issues.rst
index cf5f1fca3d..c90ecb5578 100644
--- a/Documentation/translations/zh_CN/process/embargoed-hardware-issues.rst
+++ b/Documentation/translations/zh_CN/process/embargoed-hardware-issues.rst
@@ -177,7 +177,7 @@ CVE分配
   AMD		Tom Lendacky <thomas.lendacky@amd.com>
   IBM
   Intel		Tony Luck <tony.luck@intel.com>
-  Qualcomm	Trilok Soni <tsoni@codeaurora.org>
+  Qualcomm	Trilok Soni <quic_tsoni@quicinc.com>
 
   Microsoft	Sasha Levin <sashal@kernel.org>
   VMware
diff --git a/Documentation/translations/zh_CN/userspace-api/accelerators/ocxl.rst b/Documentation/translations/zh_CN/userspace-api/accelerators/ocxl.rst
index 845b932bf9..aefad87e90 100644
--- a/Documentation/translations/zh_CN/userspace-api/accelerators/ocxl.rst
+++ b/Documentation/translations/zh_CN/userspace-api/accelerators/ocxl.rst
@@ -53,7 +53,7 @@ OpenCAPI定义了一个在物理链路层上实现的数据链路层（TL）和�
 
   Processor：处理器
   Memory：内存
-  Accelerated Function Unit：加速函数单元
+  Accelerated Function Unit：加速功能单元
 
 
 
@@ -97,7 +97,7 @@ OpenCAPI拥有AFU向主机进程发送中断的可能性。它通过定义在传
 ========
 
 驱动为每个在物理设备上发现的AFU创建一个字符设备。一个物理设备可能拥有多个
-函数，一个函数可以拥有多个AFU。不过编写这篇文档之时，只对导出一个AFU的设备
+功能，一个功能可以拥有多个AFU。不过编写这篇文档之时，只对导出一个AFU的设备
 测试过。
 
 字符设备可以在 /dev/ocxl/ 中被找到，其命名为：