雙核心CPU大殺器，讓你的Linux進程跑得更快！

在使用Linux系統時，我們經常會遇到一些CPU密集型任務，如資料處理、編譯程式等，這些任務需要大量的運算資源來完成。然而，如果我們的系統硬體配置較低，就會導致任務執行速度緩慢，嚴重影響我們的工作效率。針對這個問題，本文將介紹一種名為「CPU綁定」的技術，它可以將進程綁定到特定的CPU核心上，從而提高進程的執行效率。

#對於普通的應用，作業系統的預設調度機制是沒有問題的。但是，當某個進程需要較高的運行效率時，就有必要考慮將其綁定到單獨的核上運行，以減小由於在不同的核上調度造成的開銷。

把某個行程/執行緒綁定到特定的cpu核上後，該行程就會一直在此核上運行，不會再被作業系統調度到其他核上。但綁定的這個核上還是可能會被調度運行其他應用程式的。

作業系統對多核心cpu的調度

目前windows和linux都支援對多核心cpu進行調度管理。

軟體開發在多核心環境下的核心是多執行緒開發。這個多線程不僅代表了軟體實作上多線程，要求在硬體上也採用多線程技術。

多核心作業系統的關注點在於進程的分配和調度。進程的分配將進程分配到合理的物理核上，因為不同的核心在共享性和歷史運行情況都是不同的。有的物理核能夠共享二級cache，而有的卻是獨立的。如果將有資料共享的程序分配給有共享二級cache的核上，將大大提升效能；反之，就有可能影響效能。

進程排程會涉及即時性、負載平衡等問題，目前研究的熱門議題主要集中在以下方面：

1. 程式的平行開發設計
2. 多進程的時間相關性
3. 任務的分配和調度
4. 快取的錯誤共享
5. 一致性存取問題
6. 進程間通訊
7. 多處理器核內部資源競爭

多行程和多執行緒在cpu核上執行時情況如下：
每個 CPU 核運行一個進程的時候，由於每個進程的資源都獨立，所以 CPU 核心之間切換的時候無需考慮上下文
每個 CPU 核運行一個執行緒的時候，有時執行緒之間需要共享資源，所以這些資源必須從 CPU 的一個核心被複製到另一個核心，這會造成額外的開銷

綁定程序到cpu核上運行

查看cpu有幾個核

使用cat /proc/cpuinfo查看cpu訊息，以下兩個訊息：

processor，指明第幾個cpu處理器
cpu cores，指明每個處理器的核心數
也可以使用系統呼叫sysconf來取得cpu核心數：

#include 

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 

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 */

我使用的是虛擬機，有2個處理器，每個處理器只有一個核，等於一個處理器兩個核心。

使用taskset指令

#取得進程pid

-> % ps
PID TTY TIME CMD
2683 pts/1 00:00:00 zsh
2726 pts/1 00:00:00 dgram_servr
2930 pts/1 00:00:00 ps

查看進程目前運行在哪個cpu上

-> % taskset -p 2726
pid 2726's current affinity mask: 3

顯示的十進位數字3轉換為2進位為最低兩個是1，每個1對應一個cpu，所以行程運行在2個cpu上。

指定進程運行在cpu1上

-> % taskset -pc 1 2726
pid 2726's current affinity list: 0,1
pid 2726's new affinity list: 1

注意，cpu的標號是從0開始的，所以cpu1表示第二個cpu（第一個cpu的標號是0）。

至此，就把應用程式綁定到了cpu1上運行，查看如下：

-> % taskset -p 2726
pid 2726's current affinity mask: 2

啟動程式時綁定cpu

#启动时绑定到第二个cpu
-> % taskset -c 1 ./dgram_servr&
[1] 3011

#查看确认绑定情况
-> % taskset -p 3011
pid 3011's current affinity mask: 2

使用sched_setaffinity系統呼叫

#sched_setaffinity可以將某個行程綁定到一個特定的CPU。

#define _GNU_SOURCE /* See feature_test_macros(7) */
#include 

/* 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 */

實例

#include
#include
#include
#include
#include

#define __USE_GNU
#include
#include
#include
#include
#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 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;ifor(i=0; ireturn 0;
}

運行結果

-> % ./a.out
system has 2 processor(s).
the thread is:0
the thread is:1
this thread 0 is running processor : 0
this thread 1 is running processor : 1

綁定執行緒到cpu核上執行

綁定執行緒到cpu核上使用pthread_setaffinity_np函數，其原型定義如下：

#define _GNU_SOURCE /* See feature_test_macros(7) */
#include 

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.

各參數的意義與sched_setaffinity相似。

實例

#define _GNU_SOURCE
#include 
#include 
#include 
#include
 

#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 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 if (CPU_ISSET(j, &cpuset))
printf(" CPU %d\n", j);

exit(EXIT_SUCCESS);
}

運行結果

-> % ./a.out
Set returned by pthread_getaffinity_np() contained:
CPU 0
CPU 1

透過本文的介紹，我們了解如何使用CPU綁定技術將進程綁定到特定的CPU核心，從而顯著提高了進程的執行效率。在實際應用中，我們可以根據不同的場景和需求來選擇合適的CPU綁定方案，以達到最佳的效能提升效果。希望本文能幫助讀者更能理解並應用CPU綁定技術，並在Linux系統的使用過程中取得更高的工作效率。

以上是雙核心CPU大殺器，讓你的Linux進程跑得更快！的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！