我的blog前面有一篇文章描述了软终端导致单cpu消耗100%，导致机器丢包跟延迟高的问题，文中我只是简单的说明了一下升级内核进行解决的，这个问题我并没有进行一个问题解决的说明，经历了一系列的调整后，单机的并发从单机单网卡承受100M流量到160M流量，到现在的最高的230M流量，在程序没有大规模修改的情况下效果还是十分的明显，这次这篇文章将完整的说一下我的一个解决方法：

   先说说我的场景，我目前负责的一个项目，大量的小数据包，长连接，每个数据包都不大，大概10Kbit左右一个包，但是数量十分之大，目前在生产环境中最大的数据包数量高达15W/s的数量，常见的网游系统，小图片cdn系统，这些服务类型都算是这种类型，单网卡流量不大，但是数据包数量极大，我目前调优的结果是

   在Xeon E5504， BCM5716的网卡，8G的dell r410的机器，单网卡实现了230MBits大的流量，系统的load为0，8颗cpu每一颗还有10%左右的IDLE，由于我们的系统是数据包的转发，还有一个网卡同期的流量使220M，12.8W的数据包，算上总数，大概可以到450MBits的流量，25.5W的小包，由于人数有限，流量没有跑上去，预计可以跑到480MBits的流量，生产环境的一台机器的数据：

   流量及机器的网卡包数量

   机器的cpu消耗

   首先机器的选型，由于大量小包的cpu密集的系统，当然cpu越性能越高越好咯，但是成本相应的高。对于这种类型的机器，网卡选型也是十分的重要，一定要选择支持msi-x的网卡类型，什么是msi-x大家可以查询google资料去了解一下，目前市面出售的大部分最新的网卡都有这个功能，查看方法lspci -v，看到如下图的内容

   再者网卡是否支持多队列，多队列网卡十分的重要，不是多队列的网卡，这篇文章几乎不需要看了，可以直接忽略掉，查看方法cat /proc/interrupts,这个方法并不适用所有的操作系统例如在rhel 5.5的os当中，bcm5716的网卡就看不到，具体我也没有查到怎么查看的方法，麻烦知道的用户告知一声，如果是的话应该可以看到如下图的内容

   每一个网卡有8个队列，对于这种大量小包的cpu密集型的系统，多队列的网卡性能至少提供性能50%以上，我们生产环境的有台非多队列的Intel 82574的网卡调优后只能跑到160M左右流量，跟上图明显的一个对比.而同等情况下买一个多队列的网卡明显要便宜很多。

   操作系统的选择，目前大部分企业使用的是rhel系列的os，包括标准的rhel跟centos作为一个生产环境的os，目前主力的版本还是rhel 5系列的os，而rhel 5系列的内核版本对于软中断处理并不是很好，调优的结果不是很理想，在rhel 5系列的os上，我们最高流量单网卡也就是160M左右，而且机器的load也很高了，机器已经出现小量的丢包，而且只是使用了4到6个cpu还有几个cpu没有利用上，机器性能没有挖掘完毕，由于我们的机器没有存储的压力，单纯的只是消耗cpu资源，没有io的压力，于是大胆的启用刚出的rhel 6.1的系统，看重这个系统的原因是，该os的内核已经加入了google的两个原本在2.6.35当中才启用的2个补丁——RPS/RFS，RPS主要是把软中断的负载均衡到各个cpu，由于RPS只是单纯把数据包均衡到不同的cpu，这个时候如果应用程序所在的cpu和软中断处理的cpu不是同一个，此时对于cpu cache的影响会很大，那么RFS确保应用程序处理的cpu跟软中断处理的cpu是同一个，这样就充分利用cpu的cache，默认情况下，这个功能并没有开启，需要手动开启开启方法，开启的前提是多队列网卡才有效果。

   echo ff > /sys/class/net/<interface>/queues/rx-<number>/rps_cpus

   echo 4096 > /sys/class/net/<interface>/queues/rx-<number>/rps_flow_cnt

   echo 30976 > /proc/sys/net/core/rps_sock_flow_entries

   对于2个物理cpu,8核的机器为ff，具体计算方法是第一颗cpu是00000001，第二个cpu是00000010，第3个cpu是00000100，依次类推，由于是所有的cpu都负担，所以所有的cpu数值相加，得到的数值为11111111，十六进制就刚好是ff。而对于/proc/sys/net/core/rps_sock_flow_entries的数值是根据你的网卡多少个通道，计算得出的数据，例如你是8通道的网卡，那么1个网卡，每个通道设置4096的数值，8*4096就是/proc/sys/net/core/rps_sock_flow_entries的数值，对于内存大的机器可以适当调大rps_flow_cnt，这个时候基本可以把软中断均衡到各个cpu上了，而对于cpu的使用，还有其它的例如use，sys等，这个不均衡的话，cpu还是会浪费掉，同时对我们的程序针对多cpu进行小部分的开发跟重新编译，本身我们程序就是多进程的一个模型，我们采用nginx的进程管理模型，一个master管理work进程，master分配每一个连接给work进程，由work进程处理用户的请求，这样每一个进程都能均衡负担几乎相同的处理请求，同时在6.1的系统中gcc新增一个openmp的指令，这个指令作用针对多核，增加程序的并行计算的功能，不需要大规模的更改代码就能实现多核的并行性计算，具体使用使用方法请见如下url

   http://zh.wikipedia.org/zh/OpenMP

   针对上面的处理，基本上可以实现cpu按理说可以实现完全的均衡了，但是当我们在实际的使用过程中发现还是cpu还不是100%的均衡，存在1到2个cpu消耗量还是比其它的要大20%左右，导致在高峰期有1到2个cpu的idle使用完毕，导致用户使用存在卡的情况，这个时候，需要手动调节一下cpu的使用情况，在这操作之前先了解几个名词以及其作用

   一个是IO-APIC(输入输出装置的高级可编程中断控制器)

   为了充分挖掘 SMP 体系结构的并行性，能够把中断传递给系统中的每个CPU至关重要，基于此理由，Intel 引入了一种名为 I/O-APIC的东西。该组件包含两大组成部分：一是“本地 APIC”，主要负责传递中断信号到指定的处理器；举例来说，一台具有三个处理器的机器，则它必须相对的要有三个本地 APIC。另外一个重要的部分是 I/O APIC，主要是收集来自 I/O 装置的 Interrupt 信号且在当那些装置需要中断时发送信号到本地 APIC。这样就能充分利用多cpu的并行性。如果用户对于IO-APIC更感兴趣，请见如下url的中的pdf的说明

   http://wenku.baidu.com/view/ccdc114e2e3f5727a5e962e9.html

   另外一个就是irqbalance

   irqbalance 用于优化中断分配,它会自动收集系统数据以分析使用模式,并依据系统负载状况将工作状态置于 Performance mode 或 Power-save mode.处于 Performance mode时irqbalance 会将中断尽可能均匀地分发给各个CPU以充分利用 CPU 多核,提升性能.处于 Power-save mode时,irqbalance 会将中断集中分配给第一个 CPU,以保证其它空闲 CPU 的睡眠时间,降低能耗

   通过这我们就发现我们是一个非常繁重的系统，并没有节能的需求，而是需要充分利用各个cpu的性能，而事实上在一个大量小包的系统上，irqbalance优化几乎没有效果，而且还使得cpu消耗不均衡，导致机器性能得不到充分的利用，这个时候需要把它给结束掉

   /etc/init.d/irqbalance stop

   同时，手动绑定软中断到指定的cpu，对于一个8个队列的网卡，8核的机器，可以指定一个cpu处理一个网卡队列的中断请求，并根据cpu的消耗情况，手动调整单个网卡的队列到资源消耗低的cpu上，实现手动均衡，具体操作方法，执行如下命令

   cat /proc/interrupts

   计算cpu的方法第一颗为00000001换算成16进制为1，第2颗cpu为00000010换算成16进制为2，依次类推得出，第8颗cpu为80，这样就可以做如下的绑定了

   echo 0001 > /proc/irq/<number>/smp_affinity

   这样就可以绑定中断到指定的cpu了，这个时候有可能会问，我的机器是一个2通道的网卡，这个时候如果一个通道一个cpu绑定，这个时候就浪费了6颗cpu了，还是达不到完全均衡负载，为什么不能像前面rps那样，

   echo ff > /proc/irq/<number>/smp_affinity

   设置一个ff达到所有的cpu一起均衡呢，这个因为io-apic工作的2个模式logical/low priority跟fixed/physical模式，这两个模式的区别在于，前面一个模式能够把网卡中断传递给多核cpu进行处理，后一种模式对应一个网卡队列的中断只能传递给单cpu进行处理，而linux是fixed/physical工作模式，如果你设置上面那个选项，只能第一个cpu进行软中断的处理，又回到未优化前了。那么为什么不开启logical/low priority呢，当一个tcp连接发起，当数据包到底网卡，网卡触发中断，中断请求到其中一个cpu，而logical/lowpriority并不能保证后续的数据包跟前面的包处于同一个cpu，这样后面的数据包发过来，又可能处于另外一个cpu，这个时候同一个socket都得检查自己的cpu的cache，这样就有可能部分cpu取不到数据，因为本身它的cache并没用数据，这个时候就多了多次的cpu的查找，不能充分利用cpu的效率。对于部分机器来说并不能开启logical/low priority模式，一种可能是cpu过多，另外一种是bios不支持。因此对于那种单队列网卡并不能充分发挥cpu的性能。

   经过上述的调整基本可以达到几乎完全均衡的效果，每个cpu都能发挥他的效果。也几乎可以到达我调优的效果

   对于一个完整的系统来说，不仅有数据包发送的需求还有数据接收的请求，而rps/rfs主要解决数据接收的一个中断均衡的问题，rps/rfs的作者提交了一个xps(Transmit Packet Steering)， 这个patch主要是针对多队列的网卡发送时的优化，当发送一个数据包的时候，它会根据cpu来选择对应的队列，目前这个patch已经添加在2.6.38内核版本当中，我们已经在生产环境中，部分机器上已经使用上了，据作者的benchmark，能够提高20%的性能，具体使用方法

   echo ff > /sys/class/net/<interface>/queues/tx-<number>/xps_cpus

   由于还是新上的系统，还没敢大规模放用户进来，还在测试系统的稳定性，不知道上限具体能到多少，从当前生产环境跑的流量来看，比同等其它的机器，cpu消耗情况，确实要减少一些，流量没有跑上来，效果不是特别的明显，还有待继续测试，得出一个具体的结果。

   另外对于intel的网卡的用户，intel有个叫ioat的功能，关于ioat功能大家可以网上查查资料.

   而对于centos的用户来说，目前还只是出了6.0的版本，并没有上述功能，要大规模的推广，建议大家编译2.6.38的内核版本，因为2.6.38的版本已经包含了上述几个补丁。编译内核生成内核的rpm包，能快速的在同一批机器上快速部署上去。

   以上就是我的对cpu密集型系统的一个优化过程，欢迎大家来讨论。

建议继续学习：

1. Linux如何统计进程的CPU利用率    (阅读：14330)
2. 解剖CPU    (阅读：8030)
3. 查看 CPU, Memory, I/O and NetFlow    (阅读：6447)
4. 如何查看Linux 硬件配置信息    (阅读：5866)
5. Linux下进程绑定多CPU运行    (阅读：5770)
6. 从Java视角理解CPU上下文切换(Context Switch)    (阅读：5436)
7. Linux下的CPU使用率与服务器负载的关系与区别    (阅读：5214)
8. Linux下CPU的利用率    (阅读：4902)
9. 写Java也得了解CPU缓存    (阅读：4538)
10. 进程运行于不同的 CPU 核    (阅读：4424)