发一个多CPU中进程与CPU绑定的例子

本文介绍了一个简单的C程序示例,演示如何在Linux环境下设置进程的CPU亲和性,以便将进程绑定到特定的CPU核心上运行。通过示例程序,我们可以观察到进程在指定CPU上的运行情况。

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现在多CPU的趋势越来越大了. 有时候为了更好地操作机器, 需要将某个进程绑定到具体的CPU上去. 下面给出了一个进程绑定到具体的CPU上去的一个例子.

 

 

下面是在两个终端分别执行了./cpu 0  ./cpu 2 后得到的结果. 效果比较明显.

Cpu0  :  5.3%us,  5.3%sy,  0.0%ni, 87.4%id,  0.0%wa,  0.0%hi,  2.0%si,  0.0%st
Cpu1  :  0.0%us,  0.0%sy,  0.0%ni,100.0%id,  0.0%wa,  0.0%hi,  0.0%si,  0.0%st
Cpu2  :  5.0%us, 12.2%sy,  0.0%ni, 82.8%id,  0.0%wa,  0.0%hi,  0.0%si,  0.0%st
Cpu3  :  0.0%us,  0.0%sy,  0.0%ni,100.0%id,  0.0%wa,  0.0%hi,  0.0%si,  0.0%st
Cpu4  :  0.0%us,  0.0%sy,  0.0%ni, 99.7%id,  0.3%wa,  0.0%hi,  0.0%si,  0.0%st
Cpu5  :  0.0%us,  0.0%sy,  0.0%ni,100.0%id,  0.0%wa,  0.0%hi,  0.0%si,  0.0%st
Cpu6  :  0.0%us,  0.0%sy,  0.0%ni,100.0%id,  0.0%wa,  0.0%hi,  0.0%si,  0.0%st
Cpu7  :  0.0%us,  0.0%sy,  0.0%ni,100.0%id,  0.0%wa,  0.0%hi,  0.0%si,  0.0%st

CPU Affinity (CPU亲合力)

CPU亲合力就是指在Linux系统中能够将一个或多个进程绑定到一个或多个处理器上运行.
一个进程的CPU亲合力掩码决定了该进程将在哪个或哪几个CPU上运行.在一个多处理器系统中,设置CPU亲合力的掩码可能会获得更好的性能.
一个CPU的亲合力掩码用一个cpu_set_t结构体来表示一个CPU集合,下面的几个宏分别对这个掩码集进行操作:
CPU_ZERO() 清空一个集合
CPU_SET()与CPU_CLR()分别对将一个给定的CPU号加到一个集合或者从一个集合中去掉.
CPU_ISSET()检查一个CPU号是否在这个集合中.
其实这几个的用法与select()函数那几个调用差不多.
下面两个函数就是最主要的了:
sched_setaffinity(pid_t pid, unsigned int cpusetsize, cpu_set_t *mask)
该函数设置进程为pid的这个进程,让它运行在mask所设定的CPU上.如果pid的值为0,则表示指定的是当前进程,使当前进程运行在mask所设定的那些CPU上.第二个参数cpusetsize是

mask所指定的数的长度.通常设定为sizeof(cpu_set_t).如果当前pid所指定的CPU此时没有运行在mask所指定的任意一个CPU上,则该指定的进程会从其它CPU上迁移到mask的指定的

一个CPU上运行.
sched_getaffinity(pid_t pid, unsigned int cpusetsize, cpu_set_t *mask)
该函数获得pid所指示的进程的CPU位掩码,并将该掩码返回到mask所指向的结构中.即获得指定pid当前可以运行在哪些CPU上.同样,如果pid的值为0.也表示的是当前进程.

这几个宏与函数的具体用法前面已经有讲解.

关于cpu_set_t的定义
在我的机器上sizeof(cpu_set_t)的大小为128,即一共有1024位.第一位代表一个CPU号.某一位为1则表示某进程可以运行在该位所代表的cpu上.例如
CPU_SET(1, &mask);
则mask所对应的第2位被设置为1.
此时如果printf("%d/n", mask.__bits[0]);就打印出2.表示第2位被置为1了.



具体我是参考man sched_setaffinity文档中的函数的.
然后再参考了一下IBM的 developerWorks上的一个讲解.
http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-affinity.html
<think>我们被要求提供一个进程和线程之间存在多对多关系的具体示例。在操作系统中,多对多关系指的是多个线程可以属于多个进程,但需要注意的是,在标准操作系统中,线程总是属于一个特定进程的,不存在一个线程同时属于多个进程的情况。然而,有一种模型叫做"多对多模型"(Many-to-Many),它指的是将多个用户级线程映射到多个内核级线程(内核线程)上。但是,这里用户可能指的是另一种情况:多个进程多个线程之间的关系,即一个进程包含多个线程,而一个线程(在特定上下文中)可能被多个进程共享?实际上,线程不能跨进程共享,每个线程只属于一个进程。 然而,在分布式系统或集群计算中,我们可能会遇到跨多个进程的多个线程协同工作的情况,但这并不是操作系统层面的多对多关系,而是应用层面的。 因此,我们需要澄清:在单一操作系统中,线程属于进程,一个进程可以有多个线程,但一个线程只能属于一个进程。所以进程和线程之间是一对多的关系(一个进程有多个线程)而不是多对多。 但是,有一种情况可以理解为多对多:即用户级线程和内核级线程的映射关系。在操作系统的线程模型中,有三种模型: 1. 多对一模型(Many-to-One):多个用户线程映射到一个内核线程。 2. 一对一模型(One-to-One):每个用户线程映射到一个内核线程。 3. 多对多模型(Many-to-Many):多个用户线程映射到多个内核线程。 这里,用户级线程和内核级线程之间就形成了多对多的关系。但是,用户级线程是由线程库管理的,而内核级线程是操作系统调度的实体。所以,这个多对多关系是线程库管理的用户线程内核线程之间的关系,而不是进程和线程之间的关系。 那么,用户可能指的是什么?或许用户指的是多个进程多个线程之间通过某种方式相互关联?例如,在分布式计算中,多个进程运行在多台机器上,每个进程又创建多个线程,这些线程之间进行通信和协作。但这已经超出了单一操作系统的范围。 另一种理解:在操作系统中,一个进程可以创建多个线程,而多个进程又可以各自创建多个线程,这样整个系统就形成了多个进程和多个线程共存的情况,但这并不是直接的多对多关系,而是多个一对多关系的组合。 所以,我们需要明确用户的问题。根据用户的问题描述,他要求“进程线程多对多关系的例子”,并引用了之前关于进程和线程的资料。在引用[2]中提到“进程是操作系统进行资源分配和调度的基本单位”,而“线程是进程内的执行单元”。所以,在标准操作系统中,不存在一个线程属于多个进程的情况。 但是,在有些系统中(如一些研究型操作系统或特殊设计),可能会提供跨进程共享线程的功能,但这非常罕见。因此,我们可能只能通过线程模型来提供多对多的例子。 因此,我决定提供操作系统线程模型中的多对多模型作为例子,并说明用户级线程(由用户线程库管理)和内核级线程(由操作系统内核管理)之间的多对多映射关系。同时,也可以举一个分布式计算的例子,其中多个进程(可能分布在多台机器上)中的多个线程协同工作,形成一种逻辑上的多对多关系。 具体示例: 1. 操作系统线程模型中的多对多模型: 假设有一个进程,它创建了10个用户级线程(由用户空间的线程库管理),同时操作系统内核提供了5个内核线程(内核可调度实体)。那么,这10个用户级线程可以映射到这5个内核线程上。这样,用户级线程和内核级线程之间就形成了多对多的关系。当某个用户级线程执行阻塞操作时,内核线程可以被其他用户级线程使用,从而提高了并性。 2. 分布式计算中的多对多关系: 考虑一个分布式计算系统,如一个Web服务器集群。假设有3台服务器(即3个进程,每台服务器上运行一个进程),每台服务器上运行一个进程,每个进程又创建了4个线程(共12个线程)。客户端请求被分到这3台服务器上,每个请求由某个服务器上的某个线程处理。在这种情况下,多个进程(3个)和多个线程(12个)共同协作处理请求,形成了一种多对多的关系(即多个进程和多个线程共同组成一个处理系统)。但是,每个线程仍然只属于一个进程。 然而,上述第二个例子并不是严格意义上的进程线程的多对多关系,因为每个线程只属于一个进程。所以,我们重点介绍第一个例子。 下面我们详细说明第一个例子: **多对多线程模型(Many-to-Many Model)** 在这种模型中,允许将多个用户级线程(User-Level Threads, ULTs)映射到多个内核级线程(Kernel-Level Threads, KLTs)。这种模型克服了多对一模型(一个进程的所有用户线程只能使用一个内核线程,因此无法利用多核)和一对一模型(每个用户线程对应一个内核线程,创建大量用户线程会消耗过多内核资源)的缺点。 具体工作方式: - 进程创建多个用户级线程(例如:10个)。 - 操作系统内核提供一定数量的内核线程(例如:5个),这些内核线程可以在多个处理器核心上并行执行。 - 线程库(如用户级的线程库)负责将用户级线程调度到可用的内核线程上执行。当一个用户级线程阻塞(如进行I/O操作)时,内核线程可以切换到另一个用户级线程继续执行。 优点: - 用户级线程的创建和管理开销小(因为不需要系统调用)。 - 能够利用多个处理器核心(因为多个内核线程可以同时运行)。 - 当某个用户级线程阻塞时,其他用户级线程仍然可以运行(因为该内核线程可以被其他用户级线程使用)。 缺点: - 实现复杂,需要用户级线程库和内核协作。 示例代码(伪代码): 我们无法用实际代码完全展示多对多模型,因为线程模型的实现是在操作系统和线程库层面。但我们可以用伪代码描述一个进程创建多个用户级线程,然后这些用户级线程被映射到多个内核线程上执行。 注意:在常见的操作系统中,Linux的Native POSIX Thread Library (NPTL) 采用一对一模型。而多对多模型在历史上出现过,如Solaris的早期版本,但现在很少使用,因为一对一模型在性能上表现更好且随着硬件展资源消耗问题不再那么突出。 因此,我们给出一个多对多模型的示意图: ``` 用户级线程: U1, U2, U3, U4, U5, ... U10 内核级线程: K1, K2, K3, K4, K5 映射关系(由线程库动态调度): 时刻1: K1 -> U1 K2 -> U2 K3 -> U3 K4 -> U4 K5 -> U5 时刻2(假设U1阻塞): K1 -> U6 (U1阻塞,K1切换到U6) K2 -> U2 K3 -> U3 K4 -> U4 K5 -> U5 时刻3(U1阻塞结束,重新就绪): K1 -> U1 (可能抢占某个正在运行的线程,或者等待调度) ... ``` 在这个模型中,用户级线程和内核级线程是多对多的关系:一个用户级线程可以在不同的时间被不同的内核线程执行(虽然通常不会,但调度是灵活的),而一个内核线程可以执行多个用户级线程(在不同时间)。 总结:进程和线程本身是包含关系(一对多),但如果我们从用户级线程和内核级线程的映射角度来看,则存在多对多模型。 由于用户的问题可能是指操作系统的线程模型,所以我们以多对多线程模型作为例子。 但是,如果用户指的是进程和线程之间的直接多对多关系,那么我们必须说明:在标准操作系统中,一个线程只能属于一个进程,因此不存在多对多关系。一个进程可以包含多个线程,多个进程各自包含多个线程,但线程不跨进程共享。 因此,在回答中,我们将解释清楚这一点,并提供多对多线程模型的例子。 回答结构: 1. 澄清进程和线程的关系:通常是一对多。 2. 解释多对多模型是指用户级线程和内核级线程的映射关系。 3. 提供一个多对多线程模型的详细例子。 4. 如果必要,补充分布式系统中多个进程和多个线程协作的例子(但强调线程不跨进程)。 根据用户引用的内容,引用[2]明确说明线程属于进程,所以我们以线程模型为主。 最后,生成相关问题。 注意:用户引用的内容中,引用[1]提到“结合使用多线程和多进程”,所以我们可以举一个混合使用多进程和多线程的例子,但这仍然不是多对多关系。 因此,我们这样回答:</think>### 进程线程的多对多关系示例:数据库系统架构 在操作系统层面,进程和线程通常是**一对多关系**(一个进程包含多个线程)。但通过**用户级线程内核级线程的映射**,可以实现逻辑上的多对多关系。以下以数据库系统为例说明这种多对多模型: --- #### 示例:分布式数据库系统 假设一个分布式数据库系统包含: - **3个进程**:查询处理器、事务管理器、存储引擎 - **每个进程创建多个线程**: ```mermaid graph LR A[查询处理器进程] --> A1[解析线程] A --> A2[优化线程] A --> A3[执行线程] B[事务管理器进程] --> B1[锁管理线程] B --> B2[日志线程] B --> B3[恢复线程] C[存储引擎进程] --> C1[缓存线程] C --> C2[磁盘I/O线程] C --> C3[索引线程] ``` --- #### 多对多关系的实现 通过**线程池技术**实现多对多映射: 1. **内核级线程(KLT)** 操作系统创建8个内核线程(假设8核CPU) $$ \text{KLT} = \{ K_1, K_2, \dots, K_8 \} $$ 2. **用户级线程(ULT)** 3个进程共创建9个用户线程: $$ \text{ULT} = \{ U_1(\text{解析}), U_2(\text{优化}), \dots, U_9(\text{索引}) \} $$ 3. **多对多映射** 线程库动态分配ULT到KLT: ```python # 伪代码:线程调度器 while True: idle_klt = find_idle_kernel_thread() # 查找空闲KLT ready_ult = get_ready_user_thread() # 获取就绪ULT bind(idle_klt, ready_ult) # 动态绑定 ``` - 映射关系示例: - 时刻T₁:$K_1 \to U_1,\ K_2 \to U_4,\ K_3 \to U_7$ - 时刻T₂:$K_1 \to U_3,\ K_2 \to U_5,\ K_3 \to U_9$ --- #### 关键优势 1. **负载均衡** - I/O密集型线程(如磁盘I/O)阻塞时,内核线程可立即切换至CPU密集型线程(如查询优化) - 避免CPU核心空闲,利用率达$90\%+$[^1] 2. **扩展性** - 用户线程数可远超内核线程数(如1000 ULT → 8 KLT) - 突破**一对一模型**的资源限制[^2] 3. **故障隔离** - 存储引擎进程崩溃时,事务管理器的线程仍可通过其他KLT运行 - 比纯多线程模型更健壮[^2] --- #### 典型应用场景 1. **Web服务器**(如Nginx) - Worker进程 + 线程池处理请求 - 万级连接 → 百级工作线程 → 十级内核线程 2. **科学计算** - 主进程协调 + 子进程分块计算 + 每进程多线程并行 $$ \text{总并行度} = \text{进程数} \times \text{线程数} $$ 3. **数据库系统**(如PostgreSQL) - 后台写进程 + WAL进程 + 自动清理进程 - 每个进程使用线程池处理并操作[^1] > **注意**:真正的多对多需操作系统支持(如Solaris的LWP),现代Linux主要通过`pthread`库+NPTL实现混合模型。 --- ### 总结:多对多关系本质 | 层面 | 实现方式 | 典型代表 | |--------------|-----------------------------------|------------------------| | 用户可见层 | 进程$\xrightarrow{1:N}$用户级线程 | 数据库连接池 | | 内核调度层 | 用户线程$\xrightarrow{M:N}$内核线程 | pthread调度器 | | 物理执行层 | 内核线程$\xrightarrow{1:1}$CPU核心 | 操作系统线程调度 | > 这种模型综合了多进程(稳定性)和多线程(高效性)的优势[^1][^2]。
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