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。
图1.jpg
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,这个开销就得拿出来说道说道了。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。
图2.png
一个简单的进程上下文切换开销测试实验
废话不多说,我们先用个实验测试一下,到底一次上下文切换需要多长的CPU时间!实验方法是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。
具体的实验代码参见test04
# gcc main.c -o main # ./main./main Before Context Switch Time1565352257 s, 774767 us After Context SWitch Time1565352257 s, 842852 us
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。当然了这个数字因机器而异,而且建议在实机上测试。
前面我们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。
进程上下文切换开销都有哪些
那么上下文切换的时候,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:
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。 其实我们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。
想了解更详细操作过程的同学请参考《深入理解Linux内核》中的第三章和第九章。
一个更为专业的测试工具-lmbench
lmbench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。使用方法简单,但就是跑有点慢,感兴趣的同学可以自己试一试。
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。我用他测了一下结果如下:
------------------------------------------------------------------------- Host OS 2p/0K 2p/16K 2p/64K 8p/16K 8p/64K 16p/16K 16p/64K ctxsw ctxsw ctxsw ctxsw ctxsw ctxsw ctxsw --------- ------------- ------ ------ ------ ------ ------ ------- ------- bjzw_46_7 Linux 2.6.32- 2.7800 2.7800 2.7000 4.3800 4.0400 4.75000 5.48000
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
前面我们测试了进程上下文切换的开销,我们再继续在Linux测试一下线程。看看究竟比进程能不能快一些,快的话能快多少。
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切到运行态而已。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、同一打开文件集合而已。
同一进程下的线程之所有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。
我们用一个实验来测试一下test06。其原理和进程测试差不多,创建了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。
# gcc -lpthread main.c -o main 0.508250 4.363495
每次实验结果会有一些差异,上面的结果是取了多次的结果之后然后平均的,大约每次线程切换开销大约是3.8us左右。从上下文切换的耗时上来看,Linux线程(轻量级进程)其实和进程差别不太大。
Linux相关命令
既然我们知道了上下文切换比较的消耗CPU时间,那么我们通过什么工具可以查看一下Linux里究竟在发生多少切换呢?如果上下文切换已经影响到了系统整体性能,我们有没有办法把有问题的进程揪出来,并把它优化掉呢?
# vmstat 1 procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu----- r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 2 0 0 595504 5724 190884 0 0 295 297 0 0 14 6 75 0 4 5 0 0 593016 5732 193288 0 0 0 92 19889 29104 20 6 67 0 7 3 0 0 591292 5732 195476 0 0 0 0 20151 28487 20 6 66 0 8 4 0 0 589296 5732 196800 0 0 116 384 19326 27693 20 7 67 0 7 4 0 0 586956 5740 199496 0 0 216 24 18321 24018 22 8 62 0 8
或者是
# sar -w 1 proc/s Total number of tasks created per second. cswch/s Total number of context switches per second. 11:19:20 AM proc/s cswch/s 11:19:21 AM 110.28 23468.22 11:19:22 AM 128.85 33910.58 11:19:23 AM 47.52 40733.66 11:19:24 AM 35.85 30972.64 11:19:25 AM 47.62 24951.43 11:19:26 AM 47.52 42950.50 ......
上图的环境是一台生产环境机器,配置是8核8G的KVM虚机,环境是在Nginx+fpm的,fpm数量为1000,平均每秒处理的用户接口请求大约100左右。其中cs列表示的就是在1s内系统发生的上下文切换次数,大约1s切换次数都达到4W次了。粗略估算一下,每核大约每秒需要切换5K次,则1s内需要花将近20ms在上下文切换上。要知道这是虚机,本身在虚拟化上还会有一些额外开销,而且还要真正消耗CPU在用户接口逻辑处理、系统调用内核逻辑处理、以及网络连接的处理以及软中断,所以20ms的开销实际上不低了。
那么进一步,我们看下到底是哪些进程导致了频繁的上下文切换?
# pidstat -w 1 11:07:56 AM PID cswch/s nvcswch/s Command 11:07:56 AM 32316 4.00 0.00 php-fpm 11:07:56 AM 32508 160.00 34.00 php-fpm 11:07:56 AM 32726 131.00 8.00 php-fpm ......
由于fpm是同步阻塞的模式,每当请求Redis、Memcache、Mysql的时候就会阻塞导致cswch/s自愿上下文切换,而只有时间片到了之后才会触发nvcswch/s非自愿切换。可见fpm进程大部分的切换都是自愿的、非自愿的比较少。
如果想查看具体某个进程的上下文切换总情况,可以在/proc接口下直接看,不过这个是总值。
grep ctxt /proc/32583/status voluntary_ctxt_switches: 573066 nonvoluntary_ctxt_switches: 89260
本节结论
上下文切换具体做哪些事情我们没有必要记,只需要记住一个结论既可,测得作者开发机上下文切换的开销大约是2.7-5.48us左右,你自己的机器可以用我提供的代码或工具进行一番测试。
lmbench相对更准确一些,因为考虑了切换后Cache miss导致的额外开销。
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参考文献