從Java視角理解系統結構(一)CPU上下文切換

杜老師說 2022-01-07 16:35:52 阅读数:291

java 理解 cpu 上下文 下文

作者:Minzhou  本文是從Java視角理解系統結構連載文章

在高性能編程時,經常接觸到多線程. 起初我們的理解是, 多個線程並行地執行總比單個線程要快, 就像多個人一起幹活總比一個人幹要快. 然而實際情况是, 多線程之間需要競爭IO設備, 或者競爭鎖資源,導致往往執行速度還不如單個線程. 在這裏有一個經常提及的概念就是: 上下文切換(Context Switch).

上下文切換的精確定義可以參考: http://www.linfo.org/context_switch.html。下面做個簡單的介紹. 多任務系統往往需要同時執行多道作業.作業數往往大於機器的CPU數, 然而一顆CPU同時只能執行一項任務, 如何讓用戶感覺這些任務正在同時進行呢? 操作系統的設計者巧妙地利用了時間片輪轉的方式, CPU給每個任務都服務一定的時間, 然後把當前任務的狀態保存下來, 在加載下一任務的狀態後, 繼續服務下一任務. 任務的狀態保存及再加載, 這段過程就叫做上下文切換. 時間片輪轉的方式使多個任務在同一顆CPU上執行變成了可能, 但同時也帶來了保存現場和加載現場的直接消耗。

(Note. 更精確地說, 上下文切換會帶來直接和間接兩種因素影響程序性能的消耗. 直接消耗包括: CPU寄存器需要保存和加載, 系統調度器的代碼需要執行, TLB實例需要重新加載, CPU 的pipeline需要刷掉; 間接消耗指的是多核的cache之間得共享數據, 間接消耗對於程序的影響要看線程工作區操作數據的大小).

在linux中可以使用vmstat觀察上下文切換的次數. 執行命令如下:

$ vmstat 1procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ----cpu---- r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa 1 0 0 4593944 453560 1118192 0 0 14 12 238 30 6 1 92 1 0 0 0 4593212 453568 1118816 0 0 0 96 958 1108 4 1 94 2 0 0 0 4593360 453568 1118456 0 0 0 0 895 1044 3 1 95 0 1 0 0 4593408 453568 1118456 0 0 0 0 929 1073 4 1 95 0 0 0 0 4593496 453568 1118456 0 0 0 0 1133 1363 6 1 93 0 0 0 0 4593568 453568 1118476 0 0 0 0 992 1190 4 1 95 0

vmstat 1指每秒統計一次, 其中cs列就是指上下文切換的數目. 一般情况下, 空閑系統的上下文切換每秒大概在1500以下.

對於我們經常使用的搶占式操作系統來說, 引起上下文切換的原因大概有以下幾種: 1. 當前執行任務的時間片用完之後, 系統CPU正常調度下一個任務 2. 當前執行任務碰到IO阻塞, 調度器將掛起此任務, 繼續下一任務 3. 多個任務搶占鎖資源, 當前任務沒有搶到,被調度器掛起, 繼續下一任務 4. 用戶代碼掛起當前任務, 讓出CPU時間 5. 硬件中斷. 前段時間發現有人在使用futex的WAIT和WAKE來測試context switch的直接消耗(鏈接), 也有人使用阻塞IO來測試context switch的消耗(鏈接).那麼Java程序怎麼測試和觀察上下文切換的消耗呢?

我做了一個小實驗, 代碼很簡單, 有兩個工作線程. 開始時,第一個線程掛起自己; 第二個線程喚醒第一個線程,再掛起自己; 第一個線程醒來之後喚醒第二個線程, 再掛起自己. 就這樣一來一往,互相喚醒對方, 掛起自己. 代碼如下:

import java.util.concurrent.atomic.AtomicReference;import java.util.concurrent.locks.LockSupport;public final class ContextSwitchTest { static final int RUNS = 3; static final int ITERATES = 1000000; static AtomicReference turn = new AtomicReference(); static final class WorkerThread extends Thread { volatile Thread other; volatile int nparks; public void run() { final AtomicReference t = turn; final Thread other = this.other; if (turn == null || other == null) throw new NullPointerException(); int p = 0; for (int i = 0; i < ITERATES; ++i) { while (!t.compareAndSet(other, this)) { LockSupport.park(); ++p; } LockSupport.unpark(other); } LockSupport.unpark(other); nparks = p; System.out.println("parks: " + p); } } static void test() throws Exception { WorkerThread a = new WorkerThread(); WorkerThread b = new WorkerThread(); a.other = b; b.other = a; turn.set(a); long startTime = System.nanoTime(); a.start(); b.start(); a.join(); b.join(); long endTime = System.nanoTime(); int parkNum = a.nparks + b.nparks; System.out.println("Average time: " + ((endTime - startTime) / parkNum) + "ns"); } public static void main(String[] args) throws Exception { for (int i = 0; i < RUNS; i++) { test(); } }}

編譯後,在我自己的筆記本上( Intel(R) Core(TM) i5 CPU M 460 @ 2.53GHz, 2 core, 3M L3 Cache) 用測試幾輪,結果如下:

java -cp . ContextSwitchTestparks: 953495parks: 953485Average time: 11373nsparks: 936305parks: 936302Average time: 11975nsparks: 965563parks: 965560Average time: 13261ns

我們會發現這麼簡單的for循環, 線性執行會非常快,不需要1秒, 而執行這段程序需要幾十秒的耗時. 每個上下文切換需要耗去十幾us的時間,這對於程序吞吐量的影響很大.

同時我們可以執行vmstat 1 觀查一下上下文切換的頻率是否變快

$ vmstat 1procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ----cpu---- r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa 1 0 0 4424988 457964 1154912 0 0 13 12 252 80 6 1 92 1 0 0 0 4420452 457964 1159900 0 0 0 0 1586 2069 6 1 93 0 1 0 0 4407676 457964 1171552 0 0 0 0 1436 1883 8 3 89 0 1 0 0 4402916 457964 1172032 0 0 0 84 22982 45792 9 4 85 2 1 0 0 4416024 457964 1158912 0 0 0 0 95382 198544 17 10 73 0 1 1 0 4416096 457964 1158968 0 0 0 116 79973 159934 18 7 74 0 1 0 0 4420384 457964 1154776 0 0 0 0 96265 196076 15 10 74 1 1 0 0 4403012 457972 1171096 0 0 0 152 104321 213537 20 12 66 2

再使用strace觀察以上程序中Unsafe.park()究竟是哪道系統調用造成了上下文切換:

$strace -f java -cp . ContextSwitchTest[pid 5969] futex(0x9571a9c, FUTEX_WAKE_OP_PRIVATE, 1, 1, 0x9571a98, {FUTEX_OP_SET, 0, FUTEX_OP_CMP_GT, 1}) = 1[pid 5968] ) = 0[pid 5969] futex(0x9571ad4, FUTEX_WAIT_PRIVATE, 949, NULL[pid 5968] futex(0x9564368, FUTEX_WAKE_PRIVATE, 1) = 0[pid 5968] futex(0x9571ad4, FUTEX_WAKE_OP_PRIVATE, 1, 1, 0x9571ad0, {FUTEX_OP_SET, 0, FUTEX_OP_CMP_GT, 1}[pid 5969] ) = 0[pid 5968] ) = 1[pid 5969] futex(0x9571628, FUTEX_WAIT_PRIVATE, 2, NULL

果然還是futex.

再使用perf看看上下文對於Cache的影響:

$ perf stat -e cache-misses java -cp . ContextSwitchTestparks: 999999parks: 1000000Average time: 16201nsparks: 998930parks: 998926Average time: 14426nsparks: 998034parks: 998204Average time: 14489ns Performance counter stats for 'java -cp . ContextSwitchTest': 2,550,605 cache-misses 90.221827008 seconds time elapsed

1分半鐘內有255萬多次cache未命中.

嗯, 貌似太長了, 可以結束了. 接下來會繼續幾篇博文繼續分析一些有意思的東西.
(1) 從Java視角看內存屏障 (Memory Barrier)
(2) 從java視角看CPU親緣性 (CPU Affinity)
等..敬請關注

PS. 其實還做了一個實驗, 測試CPU Affinity對於Context Switch的影響.

$ taskset -c 0 java -cp . ContextSwitchTestparks: 992713parks: 1000000Average time: 2169nsparks: 978428parks: 1000000Average time: 2196nsparks: 989897parks: 1000000Average time: 2214ns

這個命令把進程綁定在0號CPU上,結果Context Switch的消耗小了一個數量級, 什麼原因呢? 賣個關子, 在談到CPU Affinity的博文再說 :)。

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