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最近经常有小伙伴问到的一些问题,比较集中的是关于CPU切换.
实际用C/C++,go开发,你会特别注意内存和CPU的使用情况,那些对于CPU使用情况特别关注,或者性能特别关注的朋友可以看看这篇文章,相信看完结尾的示例,能对你优化CPU资源使用有帮助。
我们都知道CPU上下文切换,会增加系统负载。那什么是CPU上下文,为什么要切换?
什么是CPU切换
我们都知道,Linux 是一个多任务操作系统,它支持远大于 CPU 数量的任务同时运行。当然,这些任务实际上并不是真的在同时运行,而是因为系统在很短的时间内,将 CPU 轮流分配给它们,造成多任务同时运行的错觉。
而在每个任务运行前,CPU 都需要知道任务从哪里加载、又从哪里开始运行,也就是说,需要系统事先帮它设置好 CPU 寄存器和程序计数器(Program Counter,PC)。
CPU 寄存器,是 CPU 内置的容量小、但速度极快的内存。而程序计数器,则是用来存储 CPU 正在执行的指令位置、或者即将执行的下一条指令位置。它们都是 CPU 在运行任何任务前,必须的依赖环境,因此也被叫做 CPU 上下文。
而这些保存下来的上下文,会存储在系统内核中,并在任务重新调度执行时再次加载进来。这样就能保证任务原来的状态不受影响,让任务看起来还是连续运行。
根据任务的不同,CPU的上下文切换可以分为不同的场景,也就是进程上下文切换、线程上下文切换、中断上下文切换。
进程上下文切换
Linux 按照特权等级,把进程的运行空间分为内核空间和用户空间,分别对应着下图中, CPU 特权等级的 Ring 0 和 Ring 3。
- 内核空间(Ring 0)具有最高权限,可以直接访问所有资源;
- 用户空间(Ring 3)只能访问受限资源,不能直接访问内存等硬件设备,必须通过系统调用陷入到内核中,才能访问这些特权资源。
换个角度看,也就是说,进程既可以在用户空间运行,又可以在内核空间中运行。进程在用户空间运行时,被称为进程的用户态,而陷入内核空间的时候,被称为进程的内核态。
从用户态到内核态的转变,需要通过系统调用来完成。比如,当我们查看文件内容时,就需要多次系统调用来完成:首先调用 open() 打开文件,然后调用 read() 读取文件内容,并调用 write() 将内容写到标准输出,最后再调用 close() 关闭文件。
那么,系统调用的过程有没有发生 CPU 上下文的切换呢?答案自然是肯定的。
CPU 寄存器里原来用户态的指令位置,需要先保存起来。接着,为了执行内核态代码,CPU 寄存器需要更新为内核态指令的新位置。最后才是跳转到内核态运行内核任务。而系统调用结束后,CPU 寄存器需要恢复原来用户保存的状态,然后再切换到用户空间,继续运行进程。所以,一次系统调用的过程,其实是发生了两次 CPU 上下文切换。不过,需要注意的是,系统调用过程中,并不会涉及到虚拟内存等进程用户态的资源,也不会切换进程。这跟我们通常所说的进程上下文切换是不一样的:
- 进程上下文切换,是指从一个进程切换到另一个进程运行。
- 而系统调用过程中一直是同一个进程在运行。
所以,系统调用过程通常称为特权模式切换,而不是上下文切换。但实际上,系统调用过程中,CPU 的上下文切换还是无法避免的。
那么,进程上下文切换跟系统调用又有什么区别呢?
首先,你需要知道,进程是由内核来管理和调度的,进程的切换只能发生在内核态。所以,进程的上下文不仅包括了虚拟内存、栈、全局变量等用户空间的资源,还包括了内核堆栈、寄存器等内核空间的状态。
因此,进程的上下文切换就比系统调用时多了一步:在保存当前进程的内核状态和 CPU 寄存器之前,需要先把该进程的虚拟内存、栈等保存下来;而加载了下一进程的内核态后,还需要刷新进程的虚拟内存和用户栈。
如下图所示,保存上下文和恢复上下文的过程并不是“免费”的,需要内核在 CPU 上运行才能完成。
根据测试报告,每次上下文切换都需要几十纳秒到数微秒的 CPU 时间。这个时间还是相当可观的,特别是在进程上下文切换次数较多的情况下,很容易导致 CPU 将大量时间耗费在寄存器、内核栈以及虚拟内存等资源的保存和恢复上,进而大大缩短了真正运行进程的时间。这也正是上一节中我们所讲的,导致平均负载升高的一个重要因素。
另外,我们知道, Linux 通过 TLB(Translation Lookaside Buffer)来管理虚拟内存到物理内存的映射关系。当虚拟内存更新后,TLB 也需要刷新,内存的访问也会随之变慢。特别是在多处理器系统上,缓存是被多个处理器共享的,刷新缓存不仅会影响当前处理器的进程,还会影响共享缓存的其他处理器的进程。
知道了进程上下文切换潜在的性能问题后,我们再来看,究竟什么时候会切换进程上下文。
显然,进程切换时才需要切换上下文,换句话说,只有在进程调度的时候,才需要切换上下文。Linux 为每个 CPU 都维护了一个就绪队列,将活跃进程(即正在运行和正在等待 CPU 的进程)按照优先级和等待 CPU 的时间排序,然后选择最需要 CPU 的进程,也就是优先级最高和等待 CPU 时间最长的进程来运行。
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那么,进程在什么时候才会被调度到 CPU 上运行呢?
最容易想到的一个时机,就是进程执行完终止了,它之前使用的 CPU 会释放出来,这个时候再从就绪队列里,拿一个新的进程过来运行。其实还有很多其他场景,也会触发进程调度,在这里我给你逐个梳理下。
其一,为了保证所有进程可以得到公平调度,CPU 时间被划分为一段段的时间片,这些时间片再被轮流分配给各个进程。这样,当某个进程的时间片耗尽了,就会被系统挂起,切换到其它正在等待 CPU 的进程运行。
其二,进程在系统资源不足(比如内存不足)时,要等到资源满足后才可以运行,这个时候进程也会被挂起,并由系统调度其他进程运行。
其三,当进程通过睡眠函数 sleep 这样的方法将自己主动挂起时,自然也会重新调度。
其四,当有优先级更高的进程运行时,为了保证高优先级进程的运行,当前进程会被挂起,由高优先级进程来运行。
最后一个,发生硬件中断时,CPU 上的进程会被中断挂起,转而执行内核中的中断服务程序。
了解这几个场景是非常有必要的,因为一旦出现上下文切换的性能问题,它们就是幕后凶手。
线程上下文切换
说完了进程的上下文切换,我们再来看看线程相关的问题。
线程与进程最大的区别在于,线程是调度的基本单位,而进程则是资源拥有的基本单位。说白了,所谓内核中的任务调度,实际上的调度对象是线程;而进程只是给线程提供了虚拟内存、全局变量等资源。所以,对于线程和进程,我们可以这么理解:
- 当进程只有一个线程时,可以认为进程就等于线程。
- 当进程拥有多个线程时,这些线程会共享相同的虚拟内存和全局变量等资源。这些资源在上下文切换时是不需要修改的。
- 另外,线程也有自己的私有数据,比如栈和寄存器等,这些在上下文切换时也是需要保存的。
这么一来,线程的上下文切换其实就可以分为两种情况:
第一种, 前后两个线程属于不同进程。此时,因为资源不共享,所以切换过程就跟进程上下文切换是一样。
第二种,前后两个线程属于同一个进程。此时,因为虚拟内存是共享的,所以在切换时,虚拟内存这些资源就保持不动,只需要切换线程的私有数据、寄存器等不共享的数据。
到这里你应该也发现了,虽然同为上下文切换,但同进程内的线程切换,要比多进程间的切换消耗更少的资源,而这,也正是多线程代替多进程的一个优势。
中断上下文切换
为了快速响应硬件的事件,中断处理会打断进程的正常调度和执行,转而调用中断处理程序,响应设备事件。而在打断其他进程时,就需要将进程当前的状态保存下来,这样在中断结束后,进程仍然可以从原来的状态恢复运行。
对同一个 CPU 来说,中断处理比进程拥有更高的优先级,所以中断上下文切换并不会与进程上下文切换同时发生。同样道理,由于中断会打断正常进程的调度和执行,所以大部分中断处理程序都短小精悍,以便尽可能快的执行结束。
另外,跟进程上下文切换一样,中断上下文切换也需要消耗 CPU,切换次数过多也会耗费大量的 CPU,甚至严重降低系统的整体性能。所以,当你发现中断次数过多时,就需要注意去排查它是否会给你的系统带来严重的性能问题。
进程/线程CPU的亲缘性
何为CPU的亲和性
CPU的亲和性,进程要在某个给定的 CPU 上尽量长时间地运行而不被迁移到其他处理器的倾向性,进程迁移的频率小就意味着产生的负载小。亲和性一词是从affinity翻译来的,实际可以称为CPU绑定。
在多核运行的机器上,每个CPU本身自己会有缓存,在缓存中存着进程使用的数据,而没有绑定CPU的话,进程可能会被操作系统调度到其他CPU上,如此CPU cache(高速缓冲存储器)命中率就低了,也就是说调到的CPU缓存区没有这类数据,要先把内存或硬盘的数据载入缓存。而当缓存区绑定CPU后,程序就会一直在指定的CPU执行,不会被操作系统调度到其他CPU,性能上会有一定的提高。
另外一种使用CPU绑定考虑的是将关键的进程隔离开,对于部分实时进程调度优先级提高,可以将其绑定到一个指定CPU核上,可以保证实时进程的调度,也可以避免其他CPU上进程被该实时进程干扰。
我们可以手动地为其分配CPU核,而不会过多的占用同一个CPU,所以设置CPU亲和性可以使某些程序提高性能。
CPU亲缘性可以分为两大类:软亲缘性和硬亲缘性。
Linux 内核进程调度器天生就具有被称为 CPU 软亲缘性(soft affinity) 的特性,这意味着进程通常不会在处理器之间频繁迁移。这种状态正是我们希望的,因为进程迁移的频率小就意味着产生的负载小。但不代表不会进行小范围的迁移。
CPU 硬亲缘性是指通过Linux提供的相关CPU亲缘性设置接口,显示的指定某个进程固定的某个处理器上运行。本文所提到的CPU亲缘性主要是指硬亲缘性。
使用CPU亲缘性的好处
目前主流的服务器配置都是SMP架构,在SMP的环境下,每个CPU本身自己会有缓存,缓存着进程使用的信息,而进程可能会被kernel调度到其他CPU上(即所谓的core migration),如此,CPU cache命中率就低了。设置CPU亲缘性,程序就会一直在指定的cpu运行,防止进程在多SMP的环境下的core migration,从而避免因切换带来的CPU的L1/L2 cache失效。从而进一步提高应用程序的性能。
Linux CPU亲缘性的使用
我们有两种办法指定程序运行的CPU亲缘性。
- 通过Linux提供的taskset工具指定进程运行的CPU。
- 方式二,glibc本身也为我们提供了这样的接口,借来的内容主要为大家讲解如何通过编程的方式设置进程的CPU亲缘性。
绑定进程到cpu核上运行
- 查看cpu有几个核
使用cat /proc/cpuinfo查看cpu信息
如下两个信息:
- processor,指明第几个cpu处理器
- cpu cores,指明每个处理器的核心数
也可以使用系统调用sysconf获取cpu核心数:
#include <unistd.h>
int sysconf(_SC_NPROCESSORS_CONF);/* 返回系统可以使用的核数,但是其值会包括系统中禁用的核的数目,因 此该值并不代表当前系统中可用的核数 */
int sysconf(_SC_NPROCESSORS_ONLN);/* 返回值真正的代表了系统当前可用的核数 */
/* 以下两个函数与上述类似 */
#include <sys/sysinfo.h>
int get_nprocs_conf (void);/* 可用核数 */
int get_nprocs (void);/* 真正的反映了当前可用核数 */
使用taskset指令
- 获取进程pid
- 查看进程当前运行在哪个cpu上
显示的十进制数字3转换为2进制为最低两个是1,每个1对应一个cpu,这里的f表示的是随机分配的。
指定进程运行在cpu1上
注意,cpu的标号是从0开始的,所以cpu1表示第二个cpu(第一个cpu的标号是0)。
至此,就把应用程序绑定到了cpu1上运行,查看如下:
使用sched_setaffinity系统调用
sched_setaffinity可以将某个进程绑定到一个特定的CPU。
#define _GNU_SOURCE /* See feature_test_macros(7) */#include <sched.h>/* 设置进程号为pid的进程运行在mask所设定的CPU上 * 第二个参数cpusetsize是mask所指定的数的长度 * 通常设定为sizeof(cpu_set_t)* 如果pid的值为0,则表示指定的是当前进程 */int sched_setaffinity(pid_t pid, size_t cpusetsize, cpu_set_t *mask);int sched_getaffinity(pid_t pid, size_t cpusetsize, cpu_set_t *mask);/* 获得pid所指示的进程的CPU位掩码,并将该掩码返回到mask所指向的结构中 */
- 实例
#include<stdlib.h>
#include<stdio.h>
#include<sys/types.h>
#include<sys/sysinfo.h>
#include<unistd.h>
#define __USE_GNU
#include<sched.h>
#include<ctype.h>
#include<string.h>
#include<pthread.h>
#define THREAD_MAX_NUM 200 //1个CPU内的最多进程数
int num=0; //cpu中核数
void* threadFun(void* arg) //arg 传递线程标号(自己定义)
{cpu_set_t mask; //CPU核的集合cpu_set_t get; //获取在集合中的CPUint *a = (int *)arg; int i;printf("the thread is:%d\n",*a); //显示是第几个线程CPU_ZERO(&mask); //置空CPU_SET(*a,&mask); //设置亲和力值if (sched_setaffinity(0, sizeof(mask), &mask) == -1)//设置线程CPU亲和力{printf("warning: could not set CPU affinity, continuing...\n");}CPU_ZERO(&get);if (sched_getaffinity(0, sizeof(get), &get) == -1)//获取线程CPU亲和力{printf("warning: cound not get thread affinity, continuing...\n");}for (i = 0; i < num; i++){if (CPU_ISSET(i, &get))//判断线程与哪个CPU有亲和力{printf("this thread %d is running processor : %d\n", i,i);}}return NULL;
}
int main(int argc, char* argv[])
{int tid[THREAD_MAX_NUM];int i;pthread_t thread[THREAD_MAX_NUM];num = sysconf(_SC_NPROCESSORS_CONF); //获取核数if (num > THREAD_MAX_NUM) {printf("num of cores[%d] is bigger than THREAD_MAX_NUM[%d]!\n", num, THREAD_MAX_NUM);return -1;}printf("system has %i processor(s). \n", num);for(i=0;i<num;i++){tid[i] = i; //每个线程必须有个tid[i]pthread_create(&thread[i],NULL,threadFun,(void*)&tid[i]);}for(i=0; i< num; i++){pthread_join(thread[i],NULL);//等待所有的线程结束,线程为死循环所以CTRL+C结束}return 0;
}
- 绑定线程到cpu核上运行
绑定线程到cpu核上使用pthread_setaffinity_np函数,其原型定义如下:
#define _GNU_SOURCE /* See feature_test_macros(7) */#include <pthread.h>int pthread_setaffinity_np(pthread_t thread, size_t cpusetsize,const cpu_set_t *cpuset);int pthread_getaffinity_np(pthread_t thread, size_t cpusetsize, cpu_set_t *cpuset);Compile and link with -pthread.
- 各参数的意义与sched_setaffinity相似。
- 实例
#define _GNU_SOURCE
#include <pthread.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <errno.h>
#define handle_error_en(en, msg) \do { errno = en; perror(msg); exit(EXIT_FAILURE); } while (0)
int
main(int argc, char *argv[])
{int s, j;cpu_set_t cpuset;pthread_t thread;thread = pthread_self();/* Set affinity mask to include CPUs 0 to 7 */CPU_ZERO(&cpuset);for (j = 0; j < 8; j++)CPU_SET(j, &cpuset);s = pthread_setaffinity_np(thread, sizeof(cpu_set_t), &cpuset);if (s != 0)handle_error_en(s, "pthread_setaffinity_np");/* Check the actual affinity mask assigned to the thread */s = pthread_getaffinity_np(thread, sizeof(cpu_set_t), &cpuset);if (s != 0)handle_error_en(s, "pthread_getaffinity_np");printf("Set returned by pthread_getaffinity_np() contained:\n");for (j = 0; j < CPU_SETSIZE; j++)if (CPU_ISSET(j, &cpuset))printf(" CPU %d\n", j);exit(EXIT_SUCCESS);
}
- 通过亲缘性绑定,你可以用mpstat -P ALL 1 查看各个CPU core的使用情况,具体参数这里不做过多解释(相信你可以通过英文单词就可以理解各个参数的含义)。
结语
既然你知道了如何通过CPU资源绑定来减少CPU切换带来的性能问题,你有么有想过这又会带来什么问题吗?他的优缺点是什么?
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一文搞懂 什么是CPU上下文?为什么要切换?如何减少切换?
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CHAPTER 3 Jenkins SVN GItlab
Jenkins SVN GItlab3.1 JenkinsSVN3.1.1 搭建SVN服务器1. 安装svn server2. 查看svn安装位置3. 创建版本库目录4. 创建svn版本库5. 配置修改6. 防火墙开启3690端口7. 启动SVN-server8. 客户端访问svn服务器3.1.2 测试脚本提交3.1.3 jenkins下载代码配置1. 安装Subversion插件2.…...
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为什么Redis集群的最大槽数是16384个?
对于客户端请求的key,根据公式HASH_SLOTCRC16(key) mod 16384,计算出映射到哪个分片上,然后Redis会去相应的节点进行操作! 为什么有16384个槽? Redis集群并没有使用一致性hash而是引入了哈希槽的概念。Redis 集群有16…...
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餐饮企业数据可视化大屏(智慧餐饮)
随着信息技术的深入发展,数据大屏的适用场景日益广泛,集工作汇报、实时监控和预测分析等功能于一身。 数据可视化的本质是视觉对话,数据可视化将数据分析技术与图形技术结合,清晰有效地将分析结果信息进行解读和传达。 当前很多餐…...
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Kafka安装及zookeeper is not a recognized option问题解决
一安装JAVA JDK(略) 二安装ZooKeeper 下载安装包,建议bin版本 http://zookeeper.apache.org/releases.html#download解压并进入ZooKeeper,将“zoo_sample.cfg”重命名为“zoo.cfg” D:\Kafka\apache-zookeeper-3.7.1-bin\conf…...
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leetcode刷题 | 关于二叉树的题型总结1
leetcode刷题 | 关于二叉树的题型总结1 文章目录leetcode刷题 | 关于二叉树的题型总结1题目连接完全二叉树插入器在每个树行中找最大值找树左下角的值二叉树的右视图二叉树剪枝题目连接 919. 完全二叉树插入器 - 力扣(LeetCode) 515. 在每个树行中找最…...
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webpack新手入门
前言: 如何配置webpack呢? webpack概念有哪些呢? 怎么快速理解并使用webpack呢? 文章目录一. 什么是webpack二. 安装webpack三. webpack的五个核心概念四. webpack配置五. loader加载器1. css处理2. 处理文件(图片&…...
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Redis中有常见数据类型
Redis的数据类型 string数据类型 string是redis最基本的类型,而且string类型是二进制安全的。意思是redis的string可以包含任何 数据,比如jpg图片或者序列化的对象 String类型是最基本的数据类型,一个redis中字符串value最多可以是512M r…...
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【知识梳理】Go语言核心编程
基础知识 Go语言就是为了解决编程语言对并发支持不友好、编译速度慢、编程复杂这三个问题而诞生的 特点: Go语言选择组合思想,抛弃继承关系通过接口组合,自由组合成新接口,用接口实现层与层之间的解耦语言特性对比: package mainimport "fmt"func main() {fmt…...