进程以及进程切换
进程是操作系统的伟大发明之一,对应用程序屏蔽了CPU调度、内存管理等硬件细节,而抽象出一个进程的概念,让应用程序专心于实现自己的业务逻辑既可,而且在有限的CPU上可以“同时”进行许多个任务。但是它为用户带来方便的同时,也引入了一些额外的开销。如下图,在进程运行中间的时间里,虽然CPU也在忙于干活,但是却没有完成任何的用户工作,这就是进程机制带来的额外开销。

在进程A切换到进程B的过程中,先保存A进程的上下文,以便于等A恢复运行的时候,能够知道A进程的下一条指令是啥。然后将要运行的B进程的上下文恢复到寄存器中。这个过程被称为上下文切换。上下文切换开销在进程不多、切换不频繁的应用场景下问题不大。但是现在Linux操作系统被用到了高并发的网络程序后端服务器。在单机支持成千上万个用户请求的时候,这个开销影响较大。因为用户进程在请求Redis、Mysql数据等网络IO阻塞掉的时候,或者在进程时间片到了,都会引发上下文切换。

测试
实验方法为创建两个进程并在它们之间传送一个令牌。其中一个进程在读取令牌时就会引起阻塞。另一个进程发送令牌后等待其返回时也处于阻塞状态。如此往返传送一定的次数,然后统计他们的平均单次切换时间开销。编译、运行
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| #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <sys/time.h> #include <time.h> #include <sched.h> #include <sys/types.h> #include <unistd.h> //pipe() int main() { int x, i, fd[2], p[2]; char send = 's'; char receive; pipe(fd); pipe(p); struct timeval tv; struct sched_param param; param.sched_priority = 0; while ((x = fork()) == -1); if (x==0) { sched_setscheduler(getpid(), SCHED_FIFO, ¶m); gettimeofday(&tv, NULL); printf("Before Context Switch Time%u s, %u us\n", tv.tv_sec, tv.tv_usec); for (i = 0; i < 10000; i++) { read(fd[0], &receive, 1); write(p[1], &send, 1); } exit(0); } else { sched_setscheduler(getpid(), SCHED_FIFO, ¶m); for (i = 0; i < 10000; i++) { write(fd[1], &send, 1); read(p[0], &receive, 1); } gettimeofday(&tv, NULL); printf("After Context SWitch Time%u s, %u us\n", tv.tv_sec, tv.tv_usec); } return 0; }
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每次执行的时间会有差异,多次运行后平均每次上下文切换耗时3.5us左右。当然这个数字因机器而异。
测试系统调用的时候,最低值是200ns。可见,上下文切换开销要比系统调用的开销要大。系统调用只是在进程内将用户态切换到内核态,然后再切回来,而上下文切换可是直接从进程A切换到了进程B。显然这个上下文切换需要完成的工作量更大。
进程切换开销
上下文切换的时候,CPU的开销都具体有哪些呢?开销分成两种,一种是直接开销、一种是间接开销。
直接开销就是在切换时,cpu必须做的事情,包括:
1、切换页表全局目录
2、切换内核态堆栈
3、切换硬件上下文(进程恢复前,必须装入寄存器的数据统称为硬件上下文)
- ip(instruction pointer):指向当前执行指令的下一条指令
- bp(base pointer): 用于存放执行中的函数对应的栈帧的栈底地址
- sp(stack poinger): 用于存放执行中的函数对应的栈帧的栈顶地址
- cr3:页目录基址寄存器,保存页目录表的物理地址
- ……
4、刷新TLB
5、系统调度器的代码执行
间接开销主要指的是虽然切换到一个新进程后,由于各种缓存并不热,速度运行会慢一些。如果进程始终都在一个CPU上调度还好一些,如果跨CPU的话,之前热起来的TLB、L1、L2、L3因为运行的进程已经变了,所以以局部性原理cache起来的代码、数据也都没有用了,导致新进程穿透到内存的IO会变多。上面的实验并没有很好地测量到这种情况,所以实际的上下文切换开销可能比3.5us要大。
测试工具
lmbench是用于评价系统综合性能的多平台开源benchmark,能够测试包括文档读写、内存操作、进程创建销毁开销、网络等性能。这个工具的优势是是进行了多组实验,每组2个进程、8个、16个。每个进程使用的数据大小也在变,充分模拟cache miss造成的影响。lmbench显示的进程上下文切换耗时从2.7us到5.48之间。
线程上下文切换耗时
在Linux下其实本并没有线程,只是为了迎合开发者口味,搞了个轻量级进程出来就叫做了线程。轻量级进程和进程一样,都有自己独立的task_struct
进程描述符,也都有自己独立的pid
。从操作系统视角看,调度上和进程没有什么区别,都是在等待队列的双向链表里选择一个task_struct
切到运行态。只不过轻量级进程和普通进程的区别是可以共享同一内存地址空间、代码段、全局变量、同一打开文件集合。
同一进程下的线程getpid()
看到的pid
是一样的,其实task_struct
里还有一个tgid
字段。对于多线程程序来说,getpid()
系统调用获取的实际上是这个tgid
,因此隶属同一进程的多线程看起来PID相同。
实际测试:
线程和进程测试差不多,创建20个线程,在线程之间通过管道来传递信号。接到信号就唤醒,然后再传递信号给下一个线程,自己睡眠。这个实验里单独考虑了给管道传递信号的额外开销,并在第一步就统计了出来。
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| #include <stdio.h> #include <unistd.h> #include <sys/time.h> #include<pthread.h>
int pipes[20][3]; char buffer[10]; int running = 1;
void inti() { int i =20; while(i--) { if(pipe(pipes[i])<0) exit(1); pipes[i][2] = i; } }
void distroy() { int i =20; while(i--) { close(pipes[i][0]); close(pipes[i][1]); } }
double self_test() { int i =20000; struct timeval start, end; gettimeofday(&start, NULL); while(i--) { if(write(pipes[0][1],buffer,10)==-1) exit(1); read(pipes[0][0],buffer,10); } gettimeofday(&end, NULL); return (double)(1000000*(end.tv_sec-start.tv_sec)+ end.tv_usec-start.tv_usec)/20000; }
void *_test(void *arg) { int pos = ((int *)arg)[2]; int in = pipes[pos][0]; int to = pipes[(pos + 1)%20][1]; while(running) { read(in,buffer,10); if(write(to,buffer,10)==-1) exit(1); } }
double threading_test() { int i = 20; struct timeval start, end; pthread_t tid; while(--i) { pthread_create(&tid,NULL,_test,(void *)pipes[i]); } i = 10000; gettimeofday(&start, NULL); while(i--) { if(write(pipes[1][1],buffer,10)==-1) exit(1); read(pipes[0][0],buffer,10); } gettimeofday(&end, NULL); running = 0; if(write(pipes[1][1],buffer,10)==-1) exit(1); return (double)(1000000*(end.tv_sec-start.tv_sec)+ end.tv_usec-start.tv_usec)/10000/20; }
int main() { inti(); printf("%6.6f\n",self_test()); printf("%6.6f\n",threading_test()); distroy(); exit(0); }
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| $ gcc xiancheng.c -o xiancheng -pthread dongshifu@dong:~/test$ ./xiancheng 1.332800 3.168695
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参考
https://mp.weixin.qq.com/s/uq5s5vwk5vtPOZ30sfNsOg