基础知识
CPU 上下文切换,就是先把前一个任务的 CPU 上下文(也就是 CPU 寄存器和程序计数器)保存起来,然后加载新任务的上下文到这些寄存器和程序计数器,最后再跳转到程序计数器所指的新位置,运行新任务。
根据任务的不同,CPU 的上下文切换就可以分为几个不同的场景,也就是进程上下文切换、线程上下文切换以及中断上下文切换。
进程上下文切换
Linux 按照特权等级,把进程的运行空间分为内核空间和用户空间,分别对应着下图中, CPU 特权等级的 Ring 0 和 Ring 3。
内核空间(Ring 0)具有最高权限,可以直接访问所有资源;
用户空间(Ring 3)只能访问受限资源,不能直接访问内存等硬件设备,必须通过系统调用陷入到内核中,才能访问这些特权资源。

换个角度看,也就是说,进程既可以在用户空间运行,又可以在内核空间中运行。进程在用户空间运行时,被称为进程的用户态,而陷入内核空间的时候,被称为进程的内核态。
进程是由内核来管理和调度的,进程的切换只能发生在内核态。
为了保证所有进程可以得到公平调度,CPU 时间被划分为一段段的时间片,这些时间片再被轮流分配给各个进程。这样,当某个进程的时间片耗尽了,就会被系统挂起,切换到其它正在等待 CPU 的进程运行。
进程在系统资源不足(比如内存不足)时,要等到资源满足后才可以运行,这个时候进程也会被挂起,并由系统调度其他进程运行。
当进程通过睡眠函数 sleep 这样的方法将自己主动挂起时,自然也会重新调度。
当有优先级更高的进程运行时,为了保证高优先级进程的运行,当前进程会被挂起,由高优先级进程来运行。
发生硬件中断时,CPU 上的进程会被中断挂起,转而执行内核中的中断服务程序。
线程上下文切换
线程与进程最大的区别在于,线程是调度的基本单位,而进程则是资源拥有的基本单位。
当进程只有一个线程时,可以认为进程就等于线程。
当进程拥有多个线程时,这些线程会共享相同的虚拟内存和全局变量等资源。这些资源在上下文切换时是不需要修改的。
另外,线程也有自己的私有数据,比如栈和寄存器等,这些在上下文切换时也是需要保存的。
这么一来,线程的上下文切换其实就可以分为两种情况:
第一种, 前后两个线程属于不同进程。此时,因为资源不共享,所以切换过程就跟进程上下文切换是一样。
第二种,前后两个线程属于同一个进程。此时,因为虚拟内存是共享的,所以在切换时,虚拟内存这些资源就保持不动,只需要切换线程的私有数据、寄存器等不共享的数据。
到这里你应该也发现了,虽然同为上下文切换,但同进程内的线程切换,要比多进程间的切换消耗更少的资源,而这,也正是多线程代替多进程的一个优势。
中断上下文切换
为了快速响应硬件的事件,中断处理会打断进程的正常调度和执行,转而调用中断处理程序,响应设备事件。而在打断其他进程时,就需要将进程当前的状态保存下来,这样在中断结束后,进程仍然可以从原来的状态恢复运行。
对同一个 CPU 来说,中断处理比进程拥有更高的优先级,所以中断上下文切换并不会与进程上下文切换同时发生。同样道理,由于中断会打断正常进程的调度和执行,所以大部分中断处理程序都短小精悍,以便尽可能快的执行结束。
非自愿/自愿上下文切换
所谓自愿上下文切换,是指进程无法获取所需资源,导致的上下文切换。比如说, I/O、内存等系统资源不足时,就会发生自愿上下文切换。
而非自愿上下文切换,则是指进程由于时间片已到等原因,被系统强制调度,进而发生的上下文切换。比如说,大量进程都在争抢 CPU 时,就容易发生非自愿上下文切换。
套路总结
用户 CPU 和 Nice CPU 高,说明用户态进程占用了较多的 CPU,所以应该着重排查进程的性能问题。
系统 CPU 高,说明内核态占用了较多的 CPU,所以应该着重排查内核线程或者系统调用的性能问题。
I/O 等待 CPU 高,说明等待 I/O 的时间比较长,所以应该着重排查系统存储是不是出现了 I/O 问题。
软中断和硬中断高,说明软中断或硬中断的处理程序占用了较多的 CPU,所以应该着重排查内核中的中断服务程序。
碰到常规问题无法解释的 CPU 使用率情况时,首先要想到有可能是短时应用导致的问题,比如有可能是下面这两种情况。
第一,应用里直接调用了其他二进制程序,这些程序通常运行时间比较短,通过 top 等工具也不容易发现。
第二,应用本身在不停地崩溃重启,而启动过程的资源初始化,很可能会占用相当多的 CPU。
CPU 使用率描述了非空闲时间占总 CPU 时间的百分比,根据 CPU 上运行任务的不同,又被分为用户 CPU、系统 CPU、等待 I/O CPU、软中断和硬中断等。
用户 CPU 使用率,包括用户态 CPU 使用率(user)和低优先级用户态 CPU 使用率(nice),表示 CPU 在用户态运行的时间百分比。用户 CPU 使用率高,通常说明有应用程序比较繁忙。
系统 CPU 使用率,表示 CPU 在内核态运行的时间百分比(不包括中断)。系统 CPU 使用率高,说明内核比较繁忙。
等待 I/O 的 CPU 使用率,通常也称为 iowait,表示等待 I/O 的时间百分比。iowait 高,通常说明系统与硬件设备的 I/O 交互时间比较长。
软中断和硬中断的 CPU 使用率,分别表示内核调用软中断处理程序、硬中断处理程序的时间百分比。它们的使用率高,通常说明系统发生了大量的中断。
除了上面这些,还有在虚拟化环境中会用到的窃取 CPU 使用率(steal)和客户 CPU 使用率(guest),分别表示被其他虚拟机占用的 CPU 时间百分比,和运行客户虚拟机的 CPU 时间百分比。
思维导图




优化建议
应用程序优化
编译器优化:很多编译器都会提供优化选项,适当开启它们,在编译阶段就可以获得编译器的帮助,来提升性能。比如, gcc 就提供了优化选项 -O2,开启后会自动对应用程序的代码进行优化。
算法优化:使用复杂度更低的算法,可以显著加快处理速度。比如,在数据比较大的情况下,可以用 O(nlogn) 的排序算法(如快排、归并排序等),代替 O(n^2) 的排序算法(如冒泡、插入排序等)。
异步处理:使用异步处理,可以避免程序因为等待某个资源而一直阻塞,从而提升程序的并发处理能力。比如,把轮询替换为事件通知,就可以避免轮询耗费 CPU 的问题。
多线程代替多进程:前面讲过,相对于进程的上下文切换,线程的上下文切换并不切换进程地址空间,因此可以降低上下文切换的成本。
善用缓存:经常访问的数据或者计算过程中的步骤,可以放到内存中缓存起来,这样在下次用时就能直接从内存中获取,加快程序的处理速度。
系统优化
从系统的角度来说,优化 CPU 的运行,一方面要充分利用 CPU 缓存的本地性,加速缓存访问;另一方面,就是要控制进程的 CPU 使用情况,减少进程间的相互影响。
具体来说,系统层面的 CPU 优化方法也有不少,这里同样列举了最常见的一些方法,方便记忆和使用。
CPU 绑定:把进程绑定到一个或者多个 CPU 上,可以提高 CPU 缓存的命中率,减少跨 CPU 调度带来的上下文切换问题。
CPU 独占:跟 CPU 绑定类似,进一步将 CPU 分组,并通过 CPU 亲和性机制为其分配进程。这样,这些 CPU 就由指定的进程独占,换句话说,不允许其他进程再来使用这些 CPU。
优先级调整:使用 nice 调整进程的优先级,正值调低优先级,负值调高优先级。优先级的数值含义前面提到过,忘了的话及时复习一下。在这里,适当降低非核心应用的优先级,增高核心应用的优先级,可以确保核心应用得到优先处理。
为进程设置资源限制:使用 Linux cgroups 来设置进程的 CPU 使用上限,可以防止由于某个应用自身的问题,而耗尽系统资源。
NUMA(Non-Uniform Memory Access)优化:支持 NUMA 的处理器会被划分为多个 node,每个 node 都有自己的本地内存空间。NUMA 优化,其实就是让 CPU 尽可能只访问本地内存。
中断负载均衡:无论是软中断还是硬中断,它们的中断处理程序都可能会耗费大量的 CPU。开启 irqbalance 服务或者配置 smp_affinity,就可以把中断处理过程自动负载均衡到多个 CPU 上。
