CPU性能优化
cpu粘合可以提高CPU效率
前言
提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:
CPU孤立或者将进程/线程与cpu绑定,最直观的好处就是提高了cpu cache的命中率,从而减少内存访问损耗,提高程序的速度。在NUMA架构下,这个操作对系统运行速度的提升有较大的意义,而在SMP架构下,这个提升可能就比较小。这主要是因为两者对于cache、总线这些资源的分配使用方式不同造成的,NUMA每个cpu有自己的一套资源体系, SMP中每个核心还是需要共享这些资源的,从这个角度来看,NUMA使用cpu绑定时,每个核心可以更专注地处理一件事情,资源体系被充分使用,减少了同步的损耗。SMP由于一部分资源的共享,在进行了绑定操作后,受到的影响还是很大的。
提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考
一、CPU绑定原理
1.1CPU核心
超线程技术
超线程技术(Hyper-Threading)是利用特殊的硬件指令,把两个逻辑内核(CPU core)模拟成两个物理芯片,让单个处理器都能使用线程级并行计算,进而兼容多线程操作系统和软件,减少了CPU的闲置时间,提高CPU的运行效率。
物理CPU是计算机主板上安装的CPU也就是主板上卡槽个数。
逻辑CPU是一颗物理CPU上的物理CPU核心,通常一颗物理CPU有多颗物理内核,即有多个逻辑CPU。如果支持Intel超线程技术(HT),可以在逻辑CPU上再分一倍数量的CPU Core。
1.1.1 linux 下CPU信息查看
在linux 下/proc 目录下可以查询到系统的很多信息
查看物理CPU个数
cat /proc/cpuinfo|grep "physical id"|sort -u|wc -l
查看每个物理CPU中core的个数(即核数)
cat /proc/cpuinfo|grep "cpu cores"|uniq
查看逻辑CPU的个数
cat /proc/cpuinfo|grep "processor"|wc -l
查看CPU的名称型号
cat /proc/cpuinfo|grep "name"|cut -f2 -d:|uniq
查看进程运行的逻辑CPU
ps -eo pid,args,psr
CPU 绑定
- CPU绑定是对进程或线程设置相应的CPU Affinity,确保进程或线程只会在设置有相应标志位的CPU上运行,进而提高应用程序对CPU的使用效率。如果应用进程可以在多个CPU上运行,操作系统会在CPU之间频繁切换应用,引起CPU缓存失效,降低缓存的命中率,导致CPU使用效率下降。使用CPU绑定技术可以在一定程度上会避免CPU Cache失效,提升系统性能。
- CPU affinity是一种调度属性(scheduler property),可以将一个进程绑定到一个或一组CPU上。在SMP(Symmetric
Multi-Processing对称多处理)架构下,Linux调度器(scheduler)会根据CPU affinity设置让指定进程运行在绑定的CPU上,而不会在其它CPU上运行。
- 为了避免频繁切换进程,造成进程上下文开销,可以手动地为进程分配CPU核,避免多个进程运行在一个CPU上。
- Linux内核进程调度器天生具有软CPU亲和性(affinity)特性,调度器会试图保持进程在相同的CPU上运行,
即进程通常不会在处理器之间频繁迁移。
查看所有进程CPU分配情况
ps -eo pid,cmd,psr
查看进程的所有线程的CPU分配情况
ps -To 'pid,lwp,psr,cmd' -p [PID]
CPU绑定特点
将进程/线程与CPU绑定,可以显著提高CPU Cache命中率
,从而减少内存访问损耗,提高应用性能。- 在NUMA架构下,CPU绑定操作对系统运行速度的提升有较大的意义,而在SMP架构下,提升可能就比较小。因为两者对于cache、总线资源的分配使用方式不同。NUMA架构下,每个CPU有自己的一套资源体系;SMP架构下,每个核需要共享资源。
- 每个CPU核运行一个进程时,由于每个进程的资源都独立,所以CPU核心之间切换时无需考虑上下文;每个CPU核运行一个线程的时候,有时线程之间需要共享资源,所以共享资源必须从CPU的一个核心被复制到另外一个核心,造成额外开销。
- 在内核中进程和线程是不分的都使用task_struct 结构体。
二、调试工具
2.1 taskset绑定进程
安装taskset工具
yum install util-linux
查看进程的CPU Affinity,使用-p选项指定PID,默认打印十六进制数,如果指定-cp选项打印CPU核列表。3的二进制形式是0011,对应-cp打印0和1,表示进程只能运行在CPU的第0个核和第1个核。
taskset [options] [mask] -p pid
查看指定进程的CPU Affinity
taskset -c -p pid
设置指定进程的CPU Affinity,对于孤立CPU,只有第一个CPU有效。
使用11,12,13,14,15号CPU运行进程
taskset -p mask pid taskset -c [CPU NUMBER] -p PID
Docker容器中,孤立CPU仍然可以被使用;创建Docker容器时可以通过参数–cpuset-cpus指定容器只能使用哪些CPU,实现Docker容器内孤立CPU。
taskset -c 11,12,13,14,15 python xx.py taskset -c 11-15 python xx.py
例子
(1)绑定进程至指定CPU
taskset -pc CPU_NUMBER PID taskset -p PID
查看进程的CPU Affinity
(2)进程启动时绑定至CPU
taskset -c CPU_NUMBER PROGRAM&
启动PROGRAM程序后台运行,绑定进程至CPU_NUMBER核心,
taskset -p PID
查看进程的CPU Affinity
2.2cset绑定进程
cset set --cpu CPU CPUSET NAME
定义CPU核心集合,对于独立CPU,只有第一个CPU核心有效。
cset proc --move --pid=PID,...,PID --toset=CPUSET NAME
移动多个进程到指定CPU集合
三、常用接口
3.1 设置掩码接口
CPU的掩码是采用位图方式存储的:
cpu_set_t //是一个掩码数组,一共有1024位,每一位都可以对应一个cpu核心 //以下宏,都是对这个掩码进行操作的。如果需要,一个进程是可以绑定多个cpu的。 void CPU_ZERO(cpu_set_t *set); void CPU_SET(int cpu, cpu_set_t *set); // CPU 掩码设置 , int cpu 表示绑定的cpu核。 void CPU_CLR(int cpu, cpu_set_t *set); int CPU_ISSET(int cpu, cpu_set_t *set); //以下是CPU核有关 sysconf(_SC_NPROCESSORS_CONF)//获取CPU核数 syscall(__NR_gettid); //系统调用后进程id
3.2 进程级别粘合
进程和CPU粘合接口:
#define _GNU_SOURCE #include <sched.h> //设定pid 绑定的cpu, int sched_setaffinity(pid_t pid, //进程号,如果pid值为0,则表示指定当前进程。 size_t cpusetsize, //mask参数所指定数的长度,通常设定为sizeof(cpu_set_t)。 cpu_set_t *mask); //CPU掩码 int sched_getaffinity(pid_t pid, size_t cpusetsize,cpu_set_t *mask); //查看pid 绑定的cpu。
3.3 线程级别粘合
线程和CPU粘合接口:
#define _GNU_SOURCE #include <pthread.h> int pthread_setaffinity_np(pthread_t thread, //线程id size_t cpusetsize, const cpu_set_t *cpuset); int pthread_getaffinity_np(pthread_t thread, size_t cpusetsize, cpu_set_t *cpuset);
Note : 可以通过htop查看CPU绑定情况
粘合例子
提示:这里对文章进行总结:
/** * @brief cpu的亲缘性 cpu 做到粘合作用 进程和线程都是可以绑定的 * 更大程度利用cpu ,多核cpu ,每个cpu上都有一个调度队列、进程粘合之后,不会发生进程切换到空闲cpu。 * 一定程度上节省进程切换的代价 */ //进程和线程都是可以做粘合的,进程和线程都是调用sched_setaffinity() 这个亲缘性。 //在内核中进程和线程是不分的都叫做task_struct; #define __USE_GNU #include <unistd.h> #include <sched.h> #include <sys/syscall.h> //task_struct void process_affinity(int num){ //gettid() pid_t selfid = syscall(__NR_gettid); //系统调用后 cpu_set_t mask; CPU_ZERO(&mask); CPU_SET(selfid%num, &mask); //mask 位图 sched_setaffinity(selfid, sizoef(mask), &mask); while(1); } int main(){ // 使用进程 int num = sysconf(_SC_NPROCESSORS_CONF); //cpu 数量 内核自带的_SC_NPROCESSORS_CONF int i = 0; pid_t pid = 0; for (i =0; i< num/2; i++){ pid = fork(); if (pid <= (ppid_t)0){ //创建出的进程返回掉 break; } } if (pid == 0) { process_affinity(num); } while(1) usleep(1); }
四、孤立CPU
41、孤立CPU简介
针对CPU密集型的任务,CPU负载较高,推荐设置CPU Affinity,以提高任务执行效率,避免CPU进行上下文切换,提高CPU Cache命中率。
默认情况下,Linux内核调度器可以使用任意CPU核心,如果特定任务(进程/线程)需要独占一个CPU核心并且不想让其它任务(进程/线程)使用时,可以把指定CPU孤立出来,不让其它进程使用。
4.2、孤立CPU的特点
孤立CPU可以有效地提高孤立CPU上任务运行的实时性,在保证孤立CPU上任务运行的同时会减少了其它任务可以运行的CPU资源,因此需要对计算机CPU资源进行规划。
4.3、孤立CPU设置
Linux Kernel中isolcpus启动参数用于在SMP均衡调度算法中将一个或多个CPU孤立出来,通过CPU Affinity设置将指定进程置于孤立CPU运行。
isolcpus= cpu_number [, cpu_number ,...]
(1)修改grub配置文件
默认grub配置为/etc/default/grub,GRUB_CMDLINE_LINUX值中加入isolcpus=11,12,13,14,15,所有CPU核心必须用逗号进行分隔,不支持区域范围。
GRUB_CMDLINE_LINUX="isolcpus=1,2 crashkernel=auto rd.lvm.lv=rhel/root rd.lvm.lv=rhel/swap rhgb quiet"
(2)更新grub
重新生成grub引导文件/boot/grub/grub.cfg,重启系统生效。
update-grub update-grub2 grub-mkconfig -o /boot/grub/grub.cfg
一旦Linux Kernel使用isolcpus参数启动,Linux Kernel任务均衡调度器不会再将进程调度给指定CPU核心,用户通常需要使用taskset或cset命令将进程绑定到CPU核心。