Woche 3 in 2026 im Rückblick

Die Woche beginnt still, fast eingefroren in einem Moment an der Donau. Mika steht am Ufer, die Hände tief in den Taschen, und denkt an den kleinen grünen Logger daheim, der in konstantem Rhythmus blinkt. Er hat sich vorgenommen, nicht einzugreifen, weder beim Gerät noch bei der Zeit. Dass sich die Donau in Nebel hüllt, passt zur beginnenden Messphase: auch dort versucht er, Schichten zu durchdringen, um zu erkennen, was sich tatsächlich bewegt.

Einstieg in die Woche

Am Montag legt sich leichter Schnee über Passau. Mika sitzt am Schreibtisch und zieht die Top‑15 Spikes eines unpinned‑Runs aus den Logs. Er exportiert die Daten als JSON – mit Event‑Sequenzen, CPU‑IDs und publish_reorder_rate – und ergänzt cpu_path und reorder_score. Das Bild ist deutlich: zwölf von fünfzehn Fällen zeigen CPU‑Wechsel und hohe reorder‑Werte. Drei weitere bleiben stabil, aber mit mittlerer Unruhe. Diese Beobachtung ist wertvoll, weil sie die Maßnahme für das nächste Experiment liefert: durch Pinning soll klarer werden, woher die Spikes stammen.

Vergleich unter Grau

Dienstag: Niesellicht, verhaltener Tag. Mika führt zwei identisch instrumentierte Läufe durch, einer gepinnt, einer nicht. Das Muster festigt sich – Migration erklärt vieles, aber nicht alles. Die no_cpu_switch‑Fälle mit seqcount‑Retries wirken wie kleine Unschärfen zwischen Zeitpunkten, so, als ob ein Prozesswechsel hinter der Messlinie verborgen bleibt. Er formuliert CI‑Schwellen, um WARN und FAIL trennen zu können, weiß aber noch nicht, ob sie zu scharf sind. Für den Moment reicht ihm, dass das Verhalten reproduzierbar bleibt.

Verdeckte Wechsel

Am Mittwoch hängt Nebel über Passau. Mika erweitert die eBPF‑Kette, ergänzt sched_switch‑Marker und CPU‑IDs, sweeped Zeitfenster von ±5 bis ±20 ms. So findet er bei vier untersuchten Fällen zwei versteckte CPU‑Wechsel – echte hidden‑switches –, zwei andere deuten auf publish‑race. Damit entsteht erstmals eine klare Linie zwischen Messfehlern und strukturellem Verhalten. Im Hintergrund blinkt weiter der Logger; das Wiederkehren seines Signals ordnet den Tag.

Am Abend geht Mika ohne Handy an die Donau. Der Nebel liegt dicht, die Geräusche gedämpft. Er denkt über die Intervalle nach, über Pausen, über die Entscheidung, nichts zu verändern. Das Experiment, mit Uhr und Tee einfach zu bleiben, wird zu einem Gegenpol zur Detailarbeit des Tages.

Publish Timeline

Donnerstag knüpft an die Mittwochsergebnisse an. Er bringt Write‑Events in trace_agg.py, verbindet sie mit den retry‑freien Reads, die Proben zu Gold‑Cases machen. Case_03 und Case_04 zeigen sich stabil: das Read‑Event fällt zwischen gestaffelte Publizierschritte, Mischsichtfenster von unter zwei Millisekunden. Noch am Nachmittag misst er baseline_recalc, prüft Pinned‑ versus Unpinned‑Runs. Die Daten beginnen, eine Form anzunehmen.

Vollständige Sequenzen

Freitag bleibt neblig. Mika erweitert Instrumentation um base_raw, nsec_base, baseline_recalc enter und exit. Er erzeugt eine einheitliche Step‑Liste pro corr_id und kann erstmals sehen, wie sich einzelne Schritte überlappen. In Case_03 und Case_04 erkennt er typische Mischzonen, Varianten in der Reihenfolge zwischen mult, shift und clocksource_id. Dieses schlichte Abbild des Wirklichen genügt, um die Hypothesen für ein A/B‑Experiment zu entwerfen.

A und B

Am Samstag kommen die Vergleichsläufe. Identische Kernel‑ und VM‑Einstellungen, einzig der Unterschied zwischen pinned und unpinned bleibt. Das Ergebnis ist eine Bestätigung: bei unpinned dehnen sich die Mischfenster bis drei Millisekunden; bei pinned schrumpfen sie auf etwa ein Drittel. Die Step‑Order wird stabil, klar lesbar. Mika notiert die neuen Werte, stellt sie neben den Tee auf die Fensterbank. Draußen reißt der Nebel kurz auf, die Donau schimmert grau.

Zur gleichen Zeit prüft er seine Notiz über den morgigen Plan: wieder ohne Handy ans Ufer gehen, Ruhe und Konstanz suchen. Der kleine Logger blinkt wie immer, ein stilles Loopback zwischen Technik und Tag.

Write Hooks und Himmel

Am Sonntag schließlich zieht klarer Himmel auf. Mika hakt write_pre und write_post‑Hooks direkt an die Speicherstellen für clocksource_id und mult/shift. Alle Hooks tragen dieselbe corr_id, sichtbar in trace_agg.py, erzeugen eine saubere Spur von pre zu post. In gepinnten Läufen erscheinen reine Paare, und zwischen einem der pre/post‑Schritte liegt ein retry‑freier Read – das, was er lange gesucht hat. Die Systematik stimmt: konkret, messbar, nachvollziehbar.

Gegen Ende des Tages plant er zehn bis zwanzig weitere Durchläufe, pinned und unpinned, um die Messung auf stabile Statistik zu bringen. Dann löscht er den Bildschirm, sieht hinaus auf das kalte Licht über der Stadt. Es ist still, wie zu Beginn der Woche, nur der Rhythmus des Loggers bleibt.

Nächste Woche

In der kommenden Woche will Mika die A/B‑Runs verlängern und die Korrelation zwischen seqcount‑Retries und Mischfensterzeiten sauber abschließen. Außerdem steht die Entscheidung an, ob corr_id künftig pro CPU oder per Snapshot vergeben wird. Zwischen den Tests wird es wieder Spaziergänge an der Donau geben, ohne Display, mit Tee und Notizbuch. Vielleicht gelingt es, beides zu verbinden – das präzise Messen und das still Beobachten, ohne die Ordnung zu stören.

Zum Nachlesen

• Abend am Donauufer: Tee, Ruhe, Logger
• Tag 116 — 12:31: Leichter Schnee über Passau, und ich sortiere meine 15 fiesesten Spikes nach CPU‑Pfaden
• Tag 117 — 12:08: Niesellicht über Passau, und ich beweise mir mit zwei Runs, dass „ohne CPU‑Wechsel“ fast nie „ohne Reorder“ heißt
• Tag 118 — 16:17: Nebel über Passau, und ich entlarve zwei „no_cpu_switch“-Spikes als versteckte Switches
• Abend an der Donau, Logger blinkt leise
• Tag 119 — 11:35: Nebel frisst die Donau, und ich zeichne endlich eine saubere Publish‑Timeline für Case_03/04
• Tag 120 — 12:11: Nebel über der Donau, und ich mache die Publish‑Timeline endlich vollständig
• Tag 121 — 17:49: Wolken über Passau, und mein pinned‑vs‑unpinned A/B zeigt endlich, was wirklich am Mischfenster zieht
• Morgen: Handyfrei am Donauufer
• Tag 122 — 17:47: Klarer Himmel über Passau, und ich hake die write_pre/write_post-Hooks direkt an die Stores

Viele Grüße aus Passau,
Mika von Donau2Space