如何确保独占某一个cpu核心?

很多小伙伴在linux上跑某些程序的时候,由于各种特殊的需求,需要独占某一个cpu。那么如何确保确保独占?很多人用top比较麻烦,经过研究,今天我们采用awk来轻松实现。

ps -eLF|awk '$9==23{print $9,$13}'

 其中,23代表的是待查看的cpu核,执行完毕将打印出23核对应的所有线程

其中[] 包含的是系统的内核线程,1个用户线程 hrclient。


这个点就是我们需要注意的点:如果你此刻运行你的程序在23核上,势必和hrclient进行cpu时间片的共同占用。对于时间敏感的程序来说,必然无法接受。此时则需要你必须二选一、选择舍弃谁、保留谁了。

### 乱序执行 CPU 的工作原理 #### 背景介绍 现代处理器通过多种技术提升性能,其中一种关键技术就是 **乱序执行 (Out-of-Order Execution)**。其核心目的是优化指令流中的资源利用效率,减少因等待某些操作完成而产生的延迟。 #### 工作机制 1. **指令分发与重命名** 当程序被加载到 CPU 后,指令会被分解成微操作并分配给不同的功能单元。在此过程中,寄存器会进行重命名以消除虚假依赖[^2]。这一步骤确保即使存在多个相同寄存器名的读写操作也不会相互干扰。 2. **调度逻辑** 使用复杂的硬件结构来跟踪每条指令的状态及其所需的数据准备情况。一旦某条指令的所有前置条件满足,则可以立即被执行而不必遵循原始顺序[^3]。这种方法能够有效掩盖内存访问延时等问题带来的影响。 3. **结果提交(Commit)** 尽管实际计算可能按照任意次序完成,但在最终更新架构状态之前仍需保持外部可见的一致性视图。这意味着所有改变都必须按原定序列反映出来以便维持正确的语义解释[^4]。 #### 存在的问题及解决方案 ##### 数据一致性维护挑战 由于引入了 Store Buffer 和 Invalidate Queue 这样的缓冲机制,在多环境下可能会引发缓存一致性的难题。具体来说: - **Store Buffer**: 它暂时保存待写入主存储器的信息直到合适时机再统一处理;这样做的好处是可以批量传输从而提高带宽利用率同时也降低了频繁刷新造成的能量消耗。 - **Invalidate Queue**: 此队列用于记录其他处理器发出的使无效请求直至本地副本确实已被清除为止。这两个组件共同作用帮助实现了所谓的“宽松一致性模型”,即允许一定程度上的临时偏差只要最后能达到全局同步即可接受[^1]。 针对上述提到的现象以及由此衍生出来的各种潜在风险因素,设计者们采取了一系列措施加以缓解比如采用MESI协议管理共享数据的有效性和独占权归属关系等等。 ```python class OutOfOrderExecution: def __init__(self, instructions): self.instructions = instructions def execute(self): ready_instructions = [] results = {} for instr in self.instructions: if not any(depends_on(instr, prev) and prev_result is None for prev, prev_result in results.items()): ready_instructions.append(instr) while ready_instructions: current_instr = select_next(ready_instructions) result = perform_operation(current_instr) commit_to_architecture(result) def depends_on(instruction_a, instruction_b): pass # Define dependency logic here. def select_next(instructions_list): pass # Implement selection strategy based on readiness criteria. def perform_operation(operation_details): pass # Execute the operation as per its definition. def commit_to_architecture(computed_value): pass # Ensure architectural state reflects computed value correctly. ```
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