随着现代计算机的发展,多核处理器已经成为当前计算机系统中的主流设备。Linux是一种十分常用的操作系统,它可以很好地支持多核处理器的使用。对于多线程应用程序,为了充分利用多核处理器的计算能力,需要将线程绑定在CPU核心上。下面介绍Linux如何实现线程绑定CPU核。
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什么是线程绑定CPU核?
线程绑定CPU核也称为CPU亲和性(CPU affinity),它是指将线程与某个特定的CPU核心绑定在一起。这样,该线程就只能在指定的核心上运行,而不是在任意一个核心上运行。通过线程绑定CPU核,可以避免由于线程在不同的核心之间频繁切换而导致的性能损失。
为什么要实现线程绑定CPU核?
多核处理器在处理多进程或多线程应用程序时,通常会出现进程或线程之间相互抢占CPU核心的情况,从而使得处理时间增加,造成性能下降,不利于应用程序的高效运行。线程绑定CPU核就是为了解决这个问题,它可以将应用程序的线程和CPU核心进行绑定,减少线程之间的切换,提高运行效率,提高系统的性能。
如何实现线程绑定CPU核?
Linux系统提供了多种方式来实现线程绑定CPU核,下面介绍几种常见的方式:
1. taskset
taskset是一个Linux命令行工具,用于将进程或线程绑定到指定的CPU核。使用taskset实现线程绑定CPU核的命令如下:
“`
taskset -c
“`
其中,是要绑定的CPU核心ID,是要执行的命令。例如,要将一个名为test的线程绑定到第1个CPU核心上,可以使用以下命令:
“`
taskset -c 0 test
“`
2. pthread_setaffinity_np
pthread_setaffinity_np是一个Linux C语言库函数,用于将线程与指定的CPU核心绑定。使用pthread_setaffinity_np实现线程绑定CPU核的示例代码如下:
“`
#include
#include
#include
#include
void *thread_func(void *arg)
{
int i, j, k;
cpu_set_t mask;
CPU_ZERO(&mask);
CPU_SET(0, &mask); // 绑定到CPU0
// 获取调用线程的ID
pthread_t thread = pthread_self();
// 将线程绑定到指定的CPU核心
if (pthread_setaffinity_np(thread, sizeof(mask), &mask)
printf(“Thread binding error!\n”);
exit(1);
}
// 输出线程ID和所绑定的CPU核心
int cpu_id = sched_getcpu();
printf(“Thread %ld is running on CPU %d.\n”, (long)thread, cpu_id);
// 执行任务
for (i = 0; i
for (j = 0; j
k = i + j;
}
}
return NULL;
}
int mn()
{
int i;
// 创建5个线程
pthread_t threads[5];
for (i = 0; i
pthread_create(&threads[i], NULL, thread_func, NULL);
}
// 等待线程执行结束
for (i = 0; i
pthread_join(threads[i], NULL);
}
return 0;
}
“`
在上述代码中,CPU_ZERO(&mask)和CPU_SET(0, &mask)将mask设置为只包含CPU0。然后使用pthread_setaffinity_np将线程绑定到CPU0,以便在执行线程时,线程只能运行在CPU0上。
3. numactl
numactl也是一个Linux命令行工具,用于将进程或线程绑定到指定的CPU节点。numactl可以绑定线程到从NUMA(非统一存储器访问)架构管理的内存区域。
使用numactl实现线程绑定CPU核的命令如下:
“`
numactl –physcpubind=
“`
其中,是要绑定的CPU核心列表,是要执行的命令。例如,要将一个名为test的线程绑定到第0个和第1个CPU核心上,可以使用以下命令:
“`
numactl –physcpubind=0,1 test
“`
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linux让8核看起来是64核,操作步骤如下。
1、在BIOS中将超线程谈旅技术开启。
2、在Linux中安装hwloc工具,该工具可以用于查看系统硬件的拓扑结构和源。
3、使用hwloc-bind命令将当前进程绑定到所有的CPU核心上。
4、当前进程就会在所有的CPU核心上运行,从而让一颗8核心的物理CPU看起来像唤侍态是64核心。
UDP接收比TCP接收要简单很多,性能也要高很多
假设你要接受的UDP包都是更大MTU,不大于1500字节一个包,100万个UDP包也就是1.5GBps的流量,这个并不困难,当然首先网口要有足够的带宽。我以前开发的流媒体转发服务,在生产环境下,一台设备上游UDP包可以接收2.7GBps,并同时转发出去。
当然这个和程序运行的设备配置是有关系的,主要是网卡和CPU
给你几个建议:
1:多线程处理,单个线程处理能力还是有限的,同时尽量把线程绑定到CPU核上。
2:linux系统的网络参数要优化,包括读写缓冲区大小
3:如果非必要,可以采用阻塞模式接收,性能比非阻塞要好。
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