Linux多核CPU中断：提高效能、减少延迟(linux多核CPU中断)

在当今的计算机系统中，多核处理器已经成为了一种常见的形式。在基于多核处理器的系统中，如何更有效地利用多个核心以提高性能和减少延迟成为了研究的焦点之一。在这方面，Linux系统中的多核CPU中断技术已经成为了一种非常重要的技术，同时也是原理比较简单的一种技术。

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多核CPU中断是通过在多个CPU核心之间分配中断的处理来提高CPU性能和减少延迟的一种技术。在单核CPU中，中断通常被分配给单个核心，但是在多核CPU中，每个核心都可以处理中断，并且中断可以根据需求在核心之间分配。这意味着，在多核CPU中，中断可以同时由多个核心处理，因此可以减少系统的延迟并提高系统的性能。

在多核CPU中，中断分配通常由Linux内核处理。内核负责将中断分配给每个CPU核心，并监控每个核心的状态。内核还负责协调任务和中断之间的调度，以确保任务可以及时得到处理。

多核CPU中断技术具有许多优点。它可以提高系统的性能。由于中断可以同时由多个核心处理，因此可以加快系统的响应速度，并且可以更快地处理多个任务。此外，因为多个核心可以同时处理中断，所以可以减少和避免单个核心出现瓶颈的情况。这意味着，即使某个核心出现了问题，系统仍然可以继续运行，并且可以根据需要动态地重新分配中断。

另一个优点是多核CPU中断技术可以减少系统的延迟。在单核CPU中，因为只有一个核心可以处理中断，所以当多个中断同时到达时，就会产生延迟。但是，在多核CPU中，中断可以同时由多个核心处理，因此可以大大减少延迟。

多核CPU中断技术通过分配任务和中断，以及动态地重新分配中断，实现了系统的负载均衡。这使得不同的CPU核心可以以不同的方式处理任务，以便更好地满足特定应用程序的需求。同时，多核CPU中断技术还可以提高系统的可扩展性。因为它可以动态地分配中断，并且可以根据需要调整系统的配置，因此可以更好地适应大规模系统部署的需求。

尽管多核CPU中断技术有很多优点，但是它也存在一些缺点。其中最重要的是，在高负载情况下，分配和重新分配中断可能会导致系统的性能下降。这是因为在高负载情况下，内核需要花费更多的时间来管理中断。此外，在多核CPU中使用中断有时可能也会引入新的问题，例如竞争条件和死锁等。

总体而言，多核CPU中断技术已成为了一种非常重要的技术，它可以提高系统的性能，减少系统的延迟，并实现负载均衡和可扩展性。然而，我们也需要注意其缺点，并适当地对其进行配置和管理，以确保系统的稳定运行。

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如何在linux系统下查看cpu使用率

在linux的系统维护中，可能需要经常查看cpu使用率，分析系统整体的运行情况。而监控CPU的性能一般包括以下3点：运行队列、CPU使用率和上下文切换。

对于每一个CPU来说运行队列更好不要超过3，例如，如果是双核CPU就不要超过6。如果队列长期保持在3以上，说明任何一个进程运行时都不能马上得到cpu的响应，这时可能需要考虑升级cpu。另外满负荷运行cpu的使用率更好是user空间保持在65%～70%，system空间保持在30%，空闲保持在0%~5% 。

下面总结下查看CPU使用率常用碧誉锋的几个命令。

1、top

这个命令很常用，在第三行有显示CPU当前的使用情况。

# top -bn 1 -i -c

top – 14:19:51 up 138 days, 7:15, 1 user, load average: 0.20, 0.33, 0.39

Tasks: 115 total, 1 running, 114 sleeping, 0 stopped, 0 zombie

Cpu(s): 4.5%us, 3.8%sy, 0.0%ni, 91.0%id, 0.6%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st

Mem:k total,k used,k free,k buffers

Swap:k total, 34788k used,k free,k cached

PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND

12760 rootR 2.0 0.2 0:00.01 top -bn 1 -i -c

如上所示，top命令可以看到总体的系统运行状态和cpu的使用率 。

%us：表示用户空间程序的cpu使用率（悔晌没有通过nice调度）

%sy：表示系统空间的cpu使用率，主要是内核程序。

%ni：表示用户空间且通过nice调度过的程序的cpu使用率。

%id：空闲cpu

%wa：cpu运行时在等待io的时间

%hi：cpu处理硬中断的数量

%si：cpu处理软中断的数量

%st：被虚拟机偷走的cpu

2、vmstat

之前在本博客中有介绍过vmstat的使用，详细使用和参数介绍参考网址：

。

# vmstat 1 5

procemoryswapiosystemcpu—–

r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st

1 0

0

0 0

0 0

3、sar

sar命令语法和vmstat一样。命令虚蠢不存在时需要安装sysstat包，这个包很有用。

CPU使用率

例如每1秒采集一次CPU使用率，共采集5次。

# sar -u 1 5

Linux 3.18.5-x86_64-linode52 (li) 07/20/2023 _x86_64_ (1 CPU)

02:41:25 PM CPU %user %nice %system %iowait %steal %idle

02:41:26 PM all 64.71 0.00 18.63 0.00 0.98 15.69

02:41:27 PM all 29.47 0.00 22.11 14.74 0.00 33.68

02:41:28 PM all 67.33 0.00 31.68 0.99 0.00 0.00

02:41:29 PM all 7.00 0.00 2.00 0.00 0.00 91.00

02:41:30 PM all 69.00 0.00 23.00 0.00 0.00 8.00

Average: all 47.79 0.00 19.48 3.01 0.20 29.52

和top一样，可以看到所有cpu的使用情况。如果需要查看某颗cpu的使用可以用-P参数。例如指定显示0号cpu 的使用情况。

# sar -P 0 -u 1 5

Linux 3.18.5-x86_64-linode52 (li) 07/20/2023 _x86_64_ (1 CPU)

02:45:14 PM CPU %user %nice %system %iowait %steal %idle

02:45:15 PM 0 44.00 0.00 52.00 4.00 0.00 0.00

02:45:16 PM 0 9.28 0.00 26.80 62.89 1.03 0.00

02:45:17 PM 0 3.06 0.00 14.29 81.63 1.02 0.00

02:45:18 PM 0 4.12 0.00 22.68 72.16 1.03 0.00

02:45:19 PM 0 4.12 0.00 22.68 72.16 1.03 0.00

Average: 0 13.09 0.00 27.81 58.28 0.82 0.00

进程队列长度和平均负载状态

例如每1秒采集一次，共采集5次。

# sar -q 1 5

Linux 3.18.5-x86_64-linode52 (li) 07/20/2023 _x86_64_ (1 CPU)

02:48:47 PM runq-sz plist-sz ldavg-1 ldavg-5 ldavg-15

02:48:48 PM.34 0.43 0.41

02:48:49 PM.34 0.43 0.41

02:48:50 PM.34 0.43 0.41

02:48:51 PM.31 0.42 0.40

02:48:52 PM.31 0.42 0.40

Average:.33 0.43 0.41

输出项：

runq-sz：运行队列的长度（等待运行的进程数）

plist-sz：进程列表中进程（processes）和线程（threads）的数量

ldavg-1：最后1分钟的系统平均负载（System load average）

ldavg-5：过去5分钟的系统平均负载

ldavg-15：过去15分钟的系统平均负载

进程创建的平均值和上下文切换的次数

例如每1秒收集一次，共收集5次。

# sar -w 1 5

Linux 3.18.5-x86_64-linode52 (li) 07/20/2023 _x86_64_ (1 CPU)

02:54:03 PM proc/s cswch/s

02:54:04 PM 1.01 156.57

02:54:05 PM 1.00 132.00

02:54:06 PM 2.00 201.00

02:54:07 PM 2.02 126.26

02:54:08 PM 2.00 114.00

Average: 1.61 145.98

sar命令也可以获取过去指定日期的性能参数。

# sar -u -f /var/log/sa/sa20

Linux 3.18.5-x86_64-linode52 (li) 07/20/2023 _x86_64_ (1 CPU)

01:10:01 PM CPU %user %nice %system %iowait %steal %idle

01:20:02 PM all 25.78 0.00 8.88 3.59 0.15 61.60

01:30:01 PM all 26.06 0.00 9.96 3.33 0.10 60.55

01:40:01 PM all 25.73 0.00 9.17 3.70 0.09 61.32

01:50:01 PM all 25.70 0.00 9.50 2.79 0.12 61.89

02:00:01 PM all 26.70 0.00 9.73 2.20 0.10 61.28

02:10:01 PM all 26.16 0.00 9.56 4.34 0.11 59.82

02:20:01 PM all 25.49 0.00 9.61 2.76 0.07 62.07

02:30:01 PM all 26.47 0.00 9.94 0.64 0.30 62.65

02:40:02 PM all 27.32 0.00 10.37 3.86 0.15 58.30

02:50:02 PM all 26.98 0.00 10.38 4.56 0.13 57.95

Average: all 26.24 0.00 9.71 3.18 0.13 60.74

4、mpstat

这个命令也在sysstat包中，语法类似。

例如每1秒收集一次，共5次。

# mpstat 1 5

Linux 3.18.5-x86_64-linode52 (li) 07/20/2023 _x86_64_ (1 CPU)

03:01:18 PM CPU %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %guest %idle

03:01:19 PM all 52.53 0.00 23.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 24.24

03:01:20 PM all 21.00 0.00 4.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 75.00

03:01:21 PM all 53.00 0.00 18.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 29.00

03:01:22 PM all 26.00 0.00 3.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 71.00

03:01:23 PM all 46.00 0.00 18.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 36.00

Average: all 39.68 0.00 13.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 47.09

cpu使用情况比sar更加详细些，也可以用-P指定某颗cpu 。

5、iostat

这个命令主要用来查看io使用情况，也可以来查看cpu，个人感觉不常用。

# iostat -c 1 2

Linux 3.18.5-x86_64-linode52 (li) 07/20/2023 _x86_64_ (1 CPU)

avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle

4.53 0.01 3.81 0.63 0.04 90.99

avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle

38.00 0.00 14.00 0.00 0.00 48.00

6、dstat

每秒cpu使用率情况获取

# dstat -c

—-total-cpu-usage—-

usr sys idl wai hiq siq

最占cpu的进程获取

# dstat –top-cpu

-most-expensive-

cpu process

mysqld 1.5

php-fpm: pool 24

mysqld 59

参考：

《sar命令详解》：

Linux查看cpu使用率可以使用top命令。

1、在终端输入top命令，如下伍敬图所示的位置即为cpu使用率。

现在的多核CPU，Linux操作系统是否能够实现单个进程（多线程）的多核调度（跨CPU核心调度）？

现在的技术，还是一个线程只能运行在一个 CPU 上。多核心，必须用多线程/进程来运行才能实现更大化。当然，你可以单个线程不停的在所有的 CPU 上来回跳。但是效率会很低很低。

因为 CPU 有寄存器和缓存的问题。如果你切换 CPU 运行，所有的数据都要进行一次传递。非常浪费时钟（在 CPU 上，程序执行不是一个时钟马上就能任意执行一个指令，而是流水线作业，一个指令需要很多个时钟才能处理完，数据存取也都要等）。

这也因为程序原本就都是顺序执行的。你没办法让一个程序的后面的结果可以跳过前面的结果而得出。

当然，现在 CPU 确实有这种技术，叫做乱序执行。也就是当前面的过程还没有计算时，后面的指令先计算。但是这种事情是要靠猜测的，而且这也仅仅是分支预测，依然不能预测某个计算的结果。即便猜的再准确，也有错的时候。奔腾4 最老的版本就有这个问题，流水线太长。计算后发现错了。整条流水线需要清空重新计算。有严重性能问题的奔腾4 CPU ，流水线长度是 31 级。也就是一个程序至少 31 个时钟周期才能从推到流水线后到真正执行。直接浪费了 31 个时钟周期。

所以目前的技术来说，单线程多旅灶核新协同计算，技术上不可能实现。

提高性能，就是整理数据处理的算法，把多次重复计算的过程，拆成多条线程分别计算。从而保证 CPU 多拆粗扮核新的效率更大化。每个线程可以共享凳困同一块数据，自己读取自己的数据计算使可以的。不过，这时候就有另外一个问题，数据寻址和传递的性能问题。

这个问题太专业，但是我就我的感觉，用这个程序，有些程序支持多核心，有的不支持，因此，该方案的任务，那里有许多小任务的任务，如果该程序支持多核心，该方案可以是小的任务可以被分配到不同的核心或线程来处理。

所以有些人会说很多游戏，尤其是大型单机游戏，运行好和坏，是密切相关的CPU的频率，双核多核看不出有明显宏袜滚的区别。因为这些大型单机游戏不支持多核心多进程。

而且实际使用的操作系统程序，是一个大的程序，就不可蔽余能有一个完整的单进程状态。 多核多进程的开放，很多时候会比单核CPU显著强。这个网络游戏是最明好喊显的，更开放

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