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  • 如何提高多线程程序的cpu利用率

    千次阅读 2014-07-18 14:07:03
    然后,事情确实你发现创建多线程根本没有让程序快多少,也没有提高多少cpu利用率,甚至可能让cpu利用率下降。唯一能够确定的是多线程能够避免界面假死。为什么会是这样的了。本文将举一些例子和讲述一些原因。 首先...

      正如大家所知道的那样,多核多cpu越来越普遍了,而且编写多线程程序也是件很简单的事情。在Windows下面,调用CreateThread函数一次就能够以你想要的函数地址新建一个子线程运行。然后,事情确实你发现创建多线程根本没有让程序快多少,也没有提高多少cpu利用率,甚至可能让cpu利用率下降。唯一能够确定的是多线程能够避免界面假死。为什么会是这样的了。本文将举一些例子和讲述一些原因。


      首先,我来讲一下多处理的一些知识。如下图所示,
    SMP体系结构
      多处理器系统也只有一个待运行的线程队列,内存中也只有一个操作系统拷贝,而且也只有一个内存系统,但是会有多个cpu同时运行不同的线程。一个cpu运行一个线程,那么上图中的系统最多能在同一时间运行2个线程。其实,多处理系统需要掌握的知识不是这些,而是缓存一致性
      现在来解释下什么是缓存一致性。由于,还是只有一个内存系统。所有cpu都要和这个内存系统通信,但是只有一条总线,那么这无疑会造成总线紧张,限制整体的速度了。那么,你多个cpu也没多少意义了。解决这个问题的办法还是利用cpu的缓存机制,学过组成原理的同学都知道,cpu的缓存命中率还是很高的,有90%以上吧。那么,我继续利用缓存机制还是可以降低总线的频繁使用的。但是,每个cpu都有自己的缓存。如果有2个cpu的缓存存储的是同一内存数据的内容,其中一个cpu的缓存更新了,另外一个cpu的缓存也必须更新,这就是所谓的缓存一致性。编程多线程程序的一个很重要的一点就是避免因为缓存一致性引起的缓存更新风暴。
      现在我举一个缓存更新风暴的例子。
    如图所示的类定义,
    缓存一致性风暴
      锁lockHttp和lockSsl中间只有8个字节,而绝大部分系统上一个缓存行是128个字节,那么这2个锁很可能就处在同一个缓存行上面。那么,最坏的情况会发生什么事情了。假设处理器P1在运行一个处理http请求的线程T1,处理器P2在运行一个处理ssl请求的线程T2,那么当T1获得锁lockHttp的时候,锁的内容就会改变,为了保持缓存一致性,就会更新P2的缓存。那么,T2要获得锁lockssl的时候,发现缓存已经失效了,就必须从内存中重新加载缓存之类。总之,这会将缓存命中率降低到90%以下,引起性能的严重降低。而且发生这种事情的原因是因为我们不了解硬件的体系结构。


      多cpu不能成倍提高速度的原因是任务的某些部分是必须串行处理的。比如,矩阵乘法可以分为三个部分,初始化矩阵,相乘,返回结果。这三部分第二部分可以用多线程来处理,第一部分和第三部分则是不可以的。而且第二部分必须在第一部分完成之后,第三部分必须在第一部分完成之后。那么,无论你添加多少个处理器,最快的时间都至少是第一部分和第二部分的时间之和。这个事实好像叫做Amdahl法则。
      如果使用多线程,那么就必须考虑线程同步,而线程同步又是导致速度降低的关键。所以下面就讲述一些方法来加快多线程程序的吞吐速度。
      方法一,把一个任务分解为多个可以子任务。
      因为总有些子任务是可以并发的,多个子任务并发执行了很可能就能够避免cpu需要io操作的完成了,而且能够提高系统的吞吐量。
      方法二,缓存多线程的共享数据。
      当你已经在使用多线程了,很多时候必须使用共享数据。如果,数据是只读的,那么可以在第一次获取后保存起来,以后就可以重复使用了。但是,第一次的获取还是无法避免的需要线程同步操作的。
      方法三,如果线程数目有限,就不要共享数据。
      做法是为每一个线程实例化一个单独的数据,其实就是为每一个线程分配一块数据使用。这样没有线程同步操作了,速度可以尽可能的提示。
      方法四,如果没办法确定线程数目到底有多少,那么使用部分共享吧。
      部分共享其实就是使用多个资源池代替一个资源池,资源池的数目得更加经验来确定。如下图所示,
    多个资源池

      最后在提一个叫做Thundering Herd的问题,该问题维基百科有定义http://en.wikipedia.org/wiki/Thundering_herd_problem。大意是,当多个线程在等待一个资源的时候,如果事件等待到了,操作系统是唤醒所有等待的线程让它们自己去竞争资源了还是选择一个线程把资源给它。当然唤醒所有的线程肯定开销要大,而且所有没有抢到资源的线程还得重新进入等待状态,这无疑造成很多没必要的操作,浪费了没必要的线程上下文切换。总之,会不会存在Thundering Herd还是跟不同的操作系统有关的。万一存在Thundering Herd了,多线程可能就没那么好办了。


      到现在我们知道了为什么多cpu并不能成倍提高程序的速度了。首先因为有些任务无法并行,其次即使是并行cpu之间还是有很多牵制的。本书的内容主要来自提高c++性能的编程技术一书。

     

    http://www.xpc-yx.com/2012/12/18/%e5%a6%82%e4%bd%95%e6%8f%90%e9%ab%98%e5%a4%9a%e7%ba%bf%e7%a8%8b%e7%a8%8b%e5%ba%8f%e7%9a%84cpu%e5%88%a9%e7%94%a8%e7%8e%87/

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  • 然后,事情确实你发现创建多线程根本没有让程序快多少,也没有提高多少cpu利用率,甚至可能让cpu利用率下降。唯一能够确定的是多线程能够避免界面假死。为什么会是这样的了。本文将举一些例子和讲述一些原因。

    正如大家所知道的那样,多核多cpu越来越普遍了,而且编写多线程程序也是件很简单的事情。在Windows下面,调用CreateThread函数一次就能够以你想要的函数地址新建一个子线程运行。然后,事情确实你发现创建多线程根本没有让程序快多少,也没有提高多少cpu利用率,甚至可能让cpu利用率下降。唯一能够确定的是多线程能够避免界面假死。为什么会是这样的了。本文将举一些例子和讲述一些原因。


      首先,我来讲一下多处理的一些知识。如下图所示,

      多处理器系统也只有一个待运行的线程队列,内存中也只有一个操作系统拷贝,而且也只有一个内存系统,但是会有多个cpu同时运行不同的线程。一个cpu运行一个线程,那么上图中的系统最多能在同一时间运行2个线程。其实,多处理系统需要掌握的知识不是这些,而是缓存一致性
      现在来解释下什么是缓存一致性。由于,还是只有一个内存系统。所有cpu都要和这个内存系统通信,但是只有一条总线,那么这无疑会造成总线紧张,限制整体的速度了。那么,你多个cpu也没多少意义了。解决这个问题的办法还是利用cpu的缓存机制,学过组成原理的同学都知道,cpu的缓存命中率还是很高的,有90%以上吧。那么,我继续利用缓存机制还是可以降低总线的频繁使用的。但是,每个cpu都有自己的缓存。如果有2个cpu的缓存存储的是同一内存数据的内容,其中一个cpu的缓存更新了,另外一个cpu的缓存也必须更新,这就是所谓的缓存一致性。编程多线程程序的一个很重要的一点就是避免因为缓存一致性引起的缓存更新风暴。
      现在我举一个缓存更新风暴的例子。
    如图所示的类定义,

      锁lockHttp和lockSsl中间只有8个字节,而绝大部分系统上一个缓存行是128个字节,那么这2个锁很可能就处在同一个缓存行上面。那么,最坏的情况会发生什么事情了。假设处理器P1在运行一个处理http请求的线程T1,处理器P2在运行一个处理ssl请求的线程T2,那么当T1获得锁lockHttp的时候,锁的内容就会改变,为了保持缓存一致性,就会更新P2的缓存。那么,T2要获得锁lockssl的时候,发现缓存已经失效了,就必须从内存中重新加载缓存之类。总之,这会将缓存命中率降低到90%以下,引起性能的严重降低。而且发生这种事情的原因是因为我们不了解硬件的体系结构。


      多cpu不能成倍提高速度的原因是任务的某些部分是必须串行处理的。比如,矩阵乘法可以分为三个部分,初始化矩阵,相乘,返回结果。这三部分第二部分可以用多线程来处理,第一部分和第三部分则是不可以的。而且第二部分必须在第一部分完成之后,第三部分必须在第一部分完成之后。那么,无论你添加多少个处理器,最快的时间都至少是第一部分和第二部分的时间之和。这个事实好像叫做Amdahl法则。
      如果使用多线程,那么就必须考虑线程同步,而线程同步又是导致速度降低的关键。所以下面就讲述一些方法来加快多线程程序的吞吐速度。
      方法一,把一个任务分解为多个可以子任务。
      因为总有些子任务是可以并发的,多个子任务并发执行了很可能就能够避免cpu需要io操作的完成了,而且能够提高系统的吞吐量。
      方法二,缓存多线程的共享数据。
      当你已经在使用多线程了,很多时候必须使用共享数据。如果,数据是只读的,那么可以在第一次获取后保存起来,以后就可以重复使用了。但是,第一次的获取还是无法避免的需要线程同步操作的。
      方法三,如果线程数目有限,就不要共享数据。
      做法是为每一个线程实例化一个单独的数据,其实就是为每一个线程分配一块数据使用。这样没有线程同步操作了,速度可以尽可能的提示。
      方法四,如果没办法确定线程数目到底有多少,那么使用部分共享吧。
      部分共享其实就是使用多个资源池代替一个资源池,资源池的数目得更加经验来确定。如下图所示,


      最后在提一个叫做Thundering Herd的问题,该问题维基百科有定义.大意是,当多个线程在等待一个资源的时候,如果事件等待到了,操作系统是唤醒所有等待的线程让它们自己去竞争资源了还是选择一个线程把资源给它。当然唤醒所有的线程肯定开销要大,而且所有没有抢到资源的线程还得重新进入等待状态,这无疑造成很多没必要的操作,浪费了没必要的线程上下文切换。总之,会不会存在Thundering Herd还是跟不同的操作系统有关的。万一存在Thundering Herd了,多线程可能就没那么好办了。


      到现在我们知道了为什么多cpu并不能成倍提高程序的速度了。首先因为有些任务无法并行,其次即使是并行cpu之间还是有很多牵制的。本书的内容主要来自提高c++性能的编程技术一书

     

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  • 性能调优实践-提升cpu利用率

    万次阅读 2018-06-07 09:44:42
    ■频繁的加解锁会提高系统空间的CPU占用 锁在内核的实现是通过队列来实现的,加锁操作把线程放入等待队列,解锁操作是才能够等待队列获取一个线程来获取锁。所以频繁的加解锁CPU的开销是非常大的。 ■锁和线程的...

    1 结论

    通过本次性能优化,总结了几条经验。

    ■频繁的加解锁会提高系统空间的CPU占用率

    锁在内核的实现是通过队列来实现的,加锁操作把线程放入等待队列,解锁操作是才能够等待队列获取一个线程来获取锁。所以频繁的加解锁CPU的开销是非常大的。

    ■锁和线程的数量是两个矛盾体。

    对于固定数量的锁,线程的数量并非越多越好。我们需要在两者之间找平衡点。如何来找?通过测试找出最优值。

    ■多CPU环境下的CPU瓶颈问题的定位

    在多CPU环境中,如果某个CPU占用率接近100%,可以得出这样的结论,某个线程的粒度太大造成了CPU使用率不均衡,可以通过减小线程粒度来解决这个问题。

    如果每个CPU的占用率远小于100%,不能得出CPU不是瓶颈的结论,本文就是一个典型的案例。当处理某个任务的线程数量不够,且线程有等待的操作(比如:加锁动作,sleep动作),等待的操作可以使得线程在各个CPU之间均衡的调度,从而使得我们看到各个CPU的占用率分布均衡并且比较低。这种性能问题只能通过结合应用代码来进行定位,在本文中通过观察队列的大小来的得出CPU是瓶颈的结论。这种问题的解决方案是增加线程数量。

    2 问题的提出

    PROCESSOR进程运行在12G内存,12个CPU的服务器上,性能运行参数如下:

     

    CPU total%

    CPU sy%

    CPU us%

    处理消息的能力

    优化前

    334%

    108.1%

    224.1%

    37000 package/s

    图1 优化前的性能参数

    优化目标:

    1增加CPU的利用率

    2降低系统空间CPU率占用率的占比

    3 问题分析

    如图2所示,PROCESSOR专门处理DISPATCHER分发过来的消息, 处理完成之后发送给REDUCER进行合并入库处理。如图3所示,Processor网元采用的流水线架构。每个SubProcessor由一个线程实现,每个subprocessor对应一个单独的队列。subprocessor从自己的队列获取待处理的消息,处理完成之后,若消息还需进一步处理,则会把这个消息放入下个subprocessor的消息队列中。subprocessor在处理消息的过程中,会把相关的统计数据放入内存表。【注:现阶段,MSA仅仅提供了用户/BS/PCF的统计信息】。

    图2  组网结构

    图3 processor的内部架构

    通过测试发现,但DISPATCHER发送的消息到达阀值后,subprocessor-4对应的队列中的消息首先达到其阀值10000,当队列中的消息达到阀值后,会阻塞subprocessor-3向queue-4放入消息,所以随后导致queue-3队列满,以此类推,queue-1队列满,所以PROCESSOR丢弃UDP消息。所以subprocessor-4是系统的瓶颈,我们需要提高subprocessor-4处理消息的能力。

    优化措施1:增加subprocessor-4中的线程数量

    我们把subprocessor-4对应的线程提供到4个,性能测试结果如下。可以发现,提升幅度非常大。还有没有进一步优化的空间?cache的处理能力为500000次/S,每个消息携带4个service,处理每个service需要操作cache两次,包括一次查询和一次insert。所以500000次/s= 60000 * 8。所以现在cache的处理能力成为了系统的瓶颈。

     

    CPU total%

    CPU sy%

    CPU us%

    处理消息的能力

    优化后

    775%

    170.5%

    576%

    60000 package/s

    图4 第一步优化后的性能

    图5 第一次优化后TOP命令显示CPU占用率详细信息

    优化措施2:减少操作cache的次数

    我们把subprocessor-4中处理消息的一个service需要两次cache操作压缩到一次。即cache提供insertIfAbsent接口。进行这个优化后,下一个瓶颈在哪里?我们通过跟踪各个subprocessor的队列,发现subprocessor-1的队列首先达到阀值。理所当然,subprocessor-1的处理能力成了系统瓶颈。

    优化措施3:增加subprocessor-1中的线程数量

    subprocessor-1的任务是对消息队列中的消息进行解码。通过测试发现,subprocessor-1中的线程数量的最优值为6。如果线程数量过高,发现处理消息的能力反而下降。这是由于多个线程都需要从相同的队列中获取消息,消息队列成了热点,线程必须通过互斥锁来解决并发。总所周知,频繁的进行加解锁时非常耗费CPU的,所以线程为6是加解锁开销和消息解码之间的最佳平衡值。

    查看图7,你会发现一个非常意外的结果。系统空间CPU占比(sys/us)下降了。这是减少cache操作次数的结果,每次进行cache操作,都需要加解锁。

     

    CPU total%

    CPU sy%

    CPU us%

    处理消息的能力

    优化后

    928%

    214%

    667.9%

    97000 package/s

    图6 第3步优化后的结果,本的是的输入消息只包含了一个service 

    图7 第3步优化后的TOP命令的显示

     

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  • CPU利用率和Load Average

    2009-10-18 13:14:24
     为了提高程序执行效率,大家在很多应用中都采用了多线程模式,这样可以将原来的序列化执行变为并行执行,任务的分解以及并行执行能够极大地提高程序的运行效率。但这都是代码级别的表现,而硬件是如何支持的呢?那...

    CPU时间片

           为了提高程序执行效率,大家在很多应用中都采用了多线程模式,这样可以将原来的序列化执行变为并行执行,任务的分解以及并行执行能够极大地提高程序的运行效率。但这都是代码级别的表现,而硬件是如何支持的呢?那就要靠CPU的时间片模式来说明这一切。程序的任何指令的执行往往都会要竞争CPU这个最宝贵的资源,不论你的程序分成了多少个线程去执行不同的任务,他们都必须排队等待获取这个资源来计算和处理命令。先看看单CPU的情况。下面两图描述了时间片模式和非时间片模式下的线程执行的情况:

    1 非时间片线程执行情况

    2 非时间片线程执行情况

           在图一中可以看到,任何线程如果都排队等待CPU资源的获取,那么所谓的多线程就没有任何实际意义。图二中的CPU Manager只是我虚拟的一个角色,由它来分配和管理CPU的使用状况,此时多线程将会在运行过程中都有机会得到CPU资源,也真正实现了在单CPU的情况下实现多线程并行处理。

           CPU的情况只是单CPU的扩展,当所有的CPU都满负荷运作的时候,就会对每一个CPU采用时间片的方式来提高效率。

           Linux的内核处理过程中,每一个进程默认会有一个固定的时间片来执行命令(默认为1/100秒),这段时间内进程被分配到CPU,然后独占使用。如果使用完,同时未到时间片的规定时间,那么就主动放弃CPU的占用,如果到时间片尚未完成工作,那么CPU的使用权也会被收回,进程将会被中断挂起等待下一个时间片。

     

    CPU利用率和Load Average的区别

           压力测试不仅需要对业务场景的并发用户等压力参数作模拟,同时也需要在压力测试过程中随时关注机器的性能情况,来确保压力测试的有效性。当服务器长期处于一种超负荷的情况下运行,所能接收的压力并不是我们所认为的可接受的压力。就好比项目经理在给一个人估工作量的时候,每天都让这个人工作12个小时,那么所制定的项目计划就不是一个合理的计划,那个人迟早会垮掉,而影响整体的项目进度。

    CPU利用率在过去常常被我们这些外行认为是判断机器是否已经到了满负荷的一个标准,看到50%-60%的使用率就认为机器就已经压到了临界了。CPU利用率,顾名思义就是对于CPU的使用状况,这是对一个时间段内CPU使用状况的统计,通过这个指标可以看出在某一个时间段内CPU被占用的情况,如果被占用时间很高,那么就需要考虑CPU是否已经处于超负荷运作,长期超负荷运作对于机器本身来说是一种损害,因此必须将CPU的利用率控制在一定的比例下,以保证机器的正常运作。

    Load AverageCPULoad,它所包含的信息不是CPU的使用率状况,而是在一段时间内CPU正在处理以及等待CPU处理的进程数之和的统计信息,也就是CPU使用队列的长度的统计信息。为什么要统计这个信息,这个信息的对于压力测试的影响究竟是怎么样的,那就通过一个类比来解释CPU利用率和Load Average的区别以及对于压力测试的指导意义。

    我们将CPU就类比为电话亭,每一个进程都是一个需要打电话的人。现在一共有4个电话亭(就好比我们的机器有4核),有10个人需要打电话。现在使用电话的规则是管理员会按照顺序给每一个人轮流分配1分钟的使用电话时间,如果使用者在1分钟内使用完毕,那么可以立刻将电话使用权返还给管理员,如果到了1分钟电话使用者还没有使用完毕,那么需要重新排队,等待再次分配使用。

    3 电话使用场景

           上图中对于使用电话的用户又作了一次分类,1min的代表这些使用者占用电话时间小于等于1min2min表示使用者占用电话时间小于等于2min,以此类推。根据电话使用规则,1min的用户只需要得到一次分配即可完成通话,而其他两类用户需要排队两次到三次。

           电话的利用率 =  sum (active use cpu time)/period

    每一个分配到电话的使用者使用电话时间的总和去除以统计的时间段。这里需要注意的是是使用电话的时间总和(sum(active use cpu time)),这与占用时间的总和(sum(occupy cpu time))是有区别的。(例如一个用户得到了一分钟的使用权,在10秒钟内打了电话,然后去查询号码本花了20秒钟,再用剩下的30秒打了另一个电话,那么占用了电话1分钟,实际只是使用了40秒)

    电话的Average Load体现的是在某一统计时间段内,所有使用电话的人加上等待电话分配的人一个平均统计。

    电话利用率的统计能够反映的是电话被使用的情况,当电话长期处于被使用而没有的到足够的时间休息间歇,那么对于电话硬件来说是一种超负荷的运作,需要调整使用频度。而电话Average Load却从另一个角度来展现对于电话使用状态的描述,Average Load越高说明对于电话资源的竞争越激烈,电话资源比较短缺。对于资源的申请和维护其实也是需要很大的成本,所以在这种高Average Load的情况下电话资源的长期“热竞争”也是对于硬件的一种损害。

    低利用率的情况下是否会有高Load Average的情况产生呢?理解占有时间和使用时间就可以知道,当分配时间片以后,是否使用完全取决于使用者,因此完全可能出现低利用率高Load Average的情况。由此来看,仅仅从CPU的使用率来判断CPU是否处于一种超负荷的工作状态还是不够的,必须结合Load Average来全局的看CPU的使用情况和申请情况。

    所以回过头来再看测试部对于Load Average的要求,在我们机器为8CPU的情况下,控制在10 Load左右,也就是每一个CPU正在处理一个请求,同时还有2个在等待处理。看了看网上很多人的介绍一般来说Load简单的计算就是2* CPU个数减去1-2左右(这个只是网上看来的,未必是一个标准)。

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