技术头条 - 一个快速在微博传播文章的方式     搜索本站
您现在的位置首页 --> 算法 --> 从Java视角理解CPU上下文切换(Context Switch)

从Java视角理解CPU上下文切换(Context Switch)

浏览:5432次  出处信息
从Java视角理解系统结构连载, 关注我的微博(链接)了解最新动态
在高性能编程时,经常接触到多线程. 起初我们的理解是, 多个线程并行地执行总比单个线程要快, 就像多个人一起干活总比一个人干要快. 然而实际情况是, 多线程之间需要竞争IO设备, 或者竞争锁资源,导致往往执行速度还不如单个线程. 在这里有一个经常提及的概念就是: 上下文切换(Context Switch).


   上下文切换的精确定义可以参考: http://www.linfo.org/context_switch.html. 下面做个简单的介绍. 多任务系统往往需要同时执行多道作业.作业数往往大于机器的CPU数, 然而一颗CPU同时只能执行一项任务, 如何让用户感觉这些任务正在同时进行呢? 操作系统的设计者巧妙地利用了时间片轮转的方式, CPU给每个任务都服务一定的时间, 然后把当前任务的状态保存下来, 在加载下一任务的状态后, 继续服务下一任务. 任务的状态保存及再加载, 这段过程就叫做上下文切换. 时间片轮转的方式使多个任务在同一颗CPU上执行变成了可能, 但同时也带来了保存现场和加载现场的直接消耗.

   (Note. 更精确地说, 上下文切换会带来直接和间接两种因素影响程序性能的消耗. 直接消耗包括: CPU寄存器需要保存和加载, 系统调度器的代码需要执行, TLB实例需要重新加载, CPU 的pipeline需要刷掉; 间接消耗指的是多核的cache之间得共享数据, 间接消耗对于程序的影响要看线程工作区操作数据的大小).

   

   在linux中可以使用vmstat观察上下文切换的次数. 执行命令如下:

Shell代码  
  • $ vmstat 1  

  • procs ———-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指每秒统计一次, 其中cs列就是指上下文切换的数目. 一般情况下, 空闲系统的上下文切换每秒大概在1500以下.

   对于我们经常使用的抢占式操作系统来说, 引起上下文切换的原因大概有以下几种: 1. 当前执行任务的时间片用完之后, 系统CPU正常调度下一个任务 2. 当前执行任务碰到IO阻塞, 调度器将挂起此任务, 继续下一任务 3. 多个任务抢占锁资源, 当前任务没有抢到,被调度器挂起, 继续下一任务 4. 用户代码挂起当前任务, 让出CPU时间 5. 硬件中断. 前段时间发现有人在使用futex的WAIT和WAKE来测试context switch的直接消耗(链接), 也有人使用阻塞IO来测试context switch的消耗(链接).那么Java程序怎么测试和观察上下文切换的消耗呢?

   我做了一个小实验, 代码很简单, 有两个工作线程. 开始时,第一个线程挂起自己; 第二个线程唤醒第一个线程,再挂起自己; 第一个线程醒来之后唤醒第二个线程, 再挂起自己. 就这样一来一往,互相唤醒对方, 挂起自己. 代码如下:

Java代码
  • 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();  

  •        }  

  •    }  

  • }  

   编译后,在我自己的笔记本上( Intel(R) Core(TM) i5 CPU M 460  @ 2.53GHz, 2 core, 3M L3 Cache) 用测试几轮,结果如下:

Shell代码
  • java -cp . ContextSwitchTest  

  • parks: 953495  

  • parks: 953485  

  • Average time: 11373ns  

  • parks: 936305  

  • parks: 936302  

  • Average time: 11975ns  

  • parks: 965563  

  • parks: 965560  

  • Average time: 13261ns  

   我们会发现这么简单的for循环, 线性执行会非常快,不需要1秒, 而执行这段程序需要几十秒的耗时. 每个上下文切换需要耗去十几us的时间,这对于程序吞吐量的影响很大.

   同时我们可以执行vmstat 1 观查一下上下文切换的频率是否变快

Shell代码
  • $ vmstat 1  

  • procs ———-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观察以上程序中Unsafe.park()究竟是哪道系统调用造成了上下文切换:

Shell代码
  • $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] <… futex resumed> )       = 0  

  • [pid  5969] futex(0x9571ad4, FUTEX_WAIT_PRIVATE, 949, NULL  

  • [pid  5968] futex(0×9564368, 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] <… futex resumed> )       = 0  

  • [pid  5968] <… futex resumed> )       = 1  

  • [pid  5969] futex(0×9571628, FUTEX_WAIT_PRIVATE, 2, NULL  

   果然还是futex.

   再使用perf看看上下文对于Cache的影响:

Shell代码
  • $ perf stat -e cache-misses   java -cp . ContextSwitchTest  

  • parks: 999999  

  • parks: 1000000  

  • Average time: 16201ns  

  • parks: 998930  

  • parks: 998926  

  • Average time: 14426ns  

  • parks: 998034  

  • parks: 998204  

  • Average time: 14489ns  

  •  

  • Performance counter stats for ‘java -cp . ContextSwitchTest’:  

  •  

  •         2,550,605 cache-misses                                                  

  •  

  •      90.221827008 seconds time elapsed  

   1分半钟内有255万多次cache未命中.

   嗯, 貌似太长了, 可以结束了. 接下来会继续几篇博文继续分析一些有意思的东西.

   (1) 从Java视角看内存屏障 (Memory Barrier)

   (2) 从java视角看CPU亲缘性 (CPU Affinity)

   等..敬请关注

   PS. 其实还做了一个实验, 测试CPU Affinity对于Context Switch的影响.

Shell代码
  • $ taskset -c 0 java -cp . ContextSwitchTest  

  • parks: 992713  

  • parks: 1000000  

  • Average time: 2169ns  

  • parks: 978428  

  • parks: 1000000  

  • Average time: 2196ns  

  • parks: 989897  

  • parks: 1000000  

  • Average time: 2214ns  

   这个命令把进程绑定在0号CPU上,结果Context Switch的消耗小了一个数量级, 什么原因呢? 卖个关子, 在谈到CPU Affinity的博文再说

建议继续学习:

  1. 深入理解Javascript之执行上下文(Execution Context)    (阅读:17052)
  2. Linux如何统计进程的CPU利用率    (阅读:14323)
  3. 解剖CPU    (阅读:8024)
  4. 查看 CPU, Memory, I/O and NetFlow    (阅读:6437)
  5. 如何查看Linux 硬件配置信息    (阅读:5862)
  6. Linux下进程绑定多CPU运行    (阅读:5763)
  7. Linux下的CPU使用率与服务器负载的关系与区别    (阅读:5205)
  8. Linux下CPU的利用率    (阅读:4892)
  9. 写Java也得了解CPU缓存    (阅读:4529)
  10. 进程运行于不同的 CPU 核    (阅读:4411)
QQ技术交流群:445447336,欢迎加入!
扫一扫订阅我的微信号:IT技术博客大学习
© 2009 - 2024 by blogread.cn 微博:@IT技术博客大学习

京ICP备15002552号-1