利用cpu特性优化高性能程序

曾经终败给现在 2022-08-06 01:21 159阅读 0赞

在高性能、高并发程序编写过程中，如果合理利用cpu本身特性，能够大幅提供程序的性能，降低cpu占用。本文将介绍利用cache、numa特性，降低cpu占用的手段

在linux命令行中，执行lscpu，可以看到cpu的详细信息，如下所示：

Architecture:          x86_64                        //系统架构x86_64
    CPU op-mode(s):        32-bit, 64-bit      //可以工作在32、64位环境下
    Byte Order:            Little Endian              //小端字节序，ibm的powerpc是大端字节序
    CPU(s):                24                                  //一个有24颗逻辑cpu
    On-line CPU(s) list:   0-23                       //在线的cpu为0~24，使cpu下线的方法是echo 0 > /sys/devices/system/cpu/cpuX/online
    Thread(s) per core:    2                            //超线程，每个cpu核运行2个线程
    Core(s) per socket:    6                            //每个物理cpu包含6个核，即12个逻辑cpu
    Socket(s):             2                                    //主板上2个cpu插槽，共有2个物理cpu
    NUMA node(s):          2                              //有2个numa结点
    Vendor ID:             GenuineIntel
    CPU family:            6
    Model:                 45
    Stepping:              7
    CPU MHz:               2000.121                  //cpu主频2000MHz
    BogoMIPS:              3999.47
    Virtualization:        VT-x                            // 支持虚拟化
    L1d cache:             32K                           //L1数据cache 32KB
    L1i cache:             32K                             //L1指令cache 32KB 
    L2 cache:              256K                           //L2 cache 256KB
    L3 cache:              15360K                      //L3 cache 15MB
    NUMA node0 CPU(s):     0,2,4,6,8,10,12,14,16,18,20,22   //node0 上的cpu序号
    NUMA node1 CPU(s):     1,3,5,7,9,11,13,15,17,19,21,23

可以通过下图看出cpu内部的缓存分布：

![Center][]

![Center 1][]

在图中可以看出，每个socket即物理cpu，管理16GB的内存，并且每个物理cpu共享15MB的L3缓存。每个cpu核拥有单独的L1i、L1d、L2缓存，这个cpu核上的两个线程（超线程cpu核）共享这些缓存。

### 1. cache line ###

cpu cache line的概念可以参考：http://blog.csdn.net/zdl1016/article/details/8882092

cpu不会直接访问内存，都是通过将内存数据load到缓存中，再从cache间接获得数据。在64位的cpu上cache line的大小通常为64字节，也就是说每次cpu的cache会将64字节的数据从主存中加载到cache line中。但是，如果当程序的多个线程运行在不同的cpu核上，并且这几个线程要并发访问同一个全局结构体中的变量，就会导致SMP同步竞争、缓存失效等问题。

比如存在如下结构体

struct test\{

int readNum;

int  writeNum;

\};

struct test  testA;

在cpu0中，线程1对testA.readNum++，而在cpu1中，线程2对testA.writeNum++。线程1、线程2的每次操作，都会导致另外一个cpu核上对应的cache line无效，另外一个cpu需要重新从主存中将结构体load到cache中。

与之相比：

struct test\{

int readNum;

char hole1\[64\];

int writeNum;

\};

struct test testB;

这次，由于结构体中存在一个64字节的空洞，所以cpu0加载到缓存中的数据中，是不含有writeNum的，也就是无论线程0对testB.readNum如何操作，也影响不到cpu1中的cache的有效性。从而避免了cache频繁地从主存中读取数据

### 2. 绑核 ###

对于cpu占用比较高的线程，可以使用绑核的手段将其与固定的cpu核绑定。由于进程在不同的核切换过程耗费cpu，并且，切换cpu也导致了之前cpu的cache中数据失效，在新的cpu核中，还要重新load数据的cache。所以对于性能要求很高的线程进行绑核，是非常必要的。

绑核的函数如下所示：

void setThreadAffinity(long _id)
    {
      long thread_id = (long)_id;
      u_int numCPU = sysconf( _SC_NPROCESSORS_ONLN );
    
      if(numCPU > 1) {
    
        int s;
        /* Bind this thread to a specific core */
        cpu_set_t cpuset;
        u_long core_id = thread_id % numCPU;
    
        CPU_ZERO(&cpuset);
        CPU_SET(core_id, &cpuset);
        if((s = pthread_setaffinity_np(pthread_self(), sizeof(cpu_set_t), &cpuset)) != 0)
          printf("Error while binding thread %ld to core %ld: errno=%i\n",
    	     thread_id, core_id, s);
        else {
          printf("Set thread %lu on core %lu/%u\n", thread_id, core_id, numCPU);
        }
      }
    }

### 3. 多线程并发，也要利用好cache ###

在一般的概念里，多个线程跑在不同的cpu核上性能一定比跑在一个cpu核上性能要好，但是在实际运行环境中未必如此。

比如说典型的缓存程序场景中，一个线程作为生产者，向缓存中put数据，另外一个线程作为消费者，从缓存中读取数据并通过socket发送给其他客户端。由于只有同一个cpu核（或者同一个核上的2个超线程核）能够使用32KB的L1d、256KB的L2缓存，所以当生产者线程、消费者线程的步调高度一致的时候，就能最大限度的利用L1、L2缓存。如果生产者、消费者线程耗费的cpu很多，如果共存在一个cpu上会导致cpu占率100%，也可以退而求其次，将这两个线程部署在同一个numa node上，也就是同一个物理cpu上，这样就可以最大限度的利用L3 cache。

并且还要注意，很多情况下，cpu0、cpu1并不一定在一个物理cpu上，比如本文所示的图中，cpu 核0,2,4,6,8,10,12,14,16,18,20,22位于一个物理cpu中，cpu核1,3,5,7,9,11,13,15,17,19,21,23位于另外一个物理cpu中。

### 4. 利用好numa架构的特点 ###

通常较新的服务器cpu都是numa架构的，当一台服务器中，是使用了2个物理cpu以后，就要在编程中考虑numa架构带来的影响。在多个cpu的numa环境中，cpu访问的内存分为近端内存、远端内存。比如在两个cpu的服务中，每个物理cpu都是一个numa node，每个numa node都直接管理一部分内存，有本numa node管理的内存就被称为近端内存，当cpu访问这种内存的开销较小时延较低；远端内存是指另外一个numa node管理的内存，当cpu访问远端内存时，就要通过QPI总线访问另一cpu，由另一个cpu读取内存，所以访问远端内存的开销较大，cpu占用较高。

为了解决这种问题，系统提供了一系列的numa api，通过numa api可以干预内存的分配，将线程所需的内存分配到近端内存区域。   最简单的用法是使用numa\_setlocal\_memory函数，这个函数的两个参数是内存的起始地址、长度，通过这个函数可以将这部分内存移动到近端内存区域，加速对这部分内存的访问。

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