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CPU
int *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？
