OpenVelinux内核中的CPUSET机制深度解析
2025-06-19 01:58:01作者:郜逊炳
1. CPUSET基础概念
1.1 CPUSET是什么?
CPUSET是Linux内核提供的一种机制,用于将一组CPU和内存节点分配给一组任务。它通过虚拟文件系统呈现为嵌套的层次结构,主要功能包括:
- 限制任务只能在当前CPUSET允许的CPU上调度
- 限制内存分配只能在当前CPUSET允许的内存节点上进行
- 提供用户空间管理接口
1.2 为什么需要CPUSET?
在大型系统中,特别是具有以下特征的场景中,CPUSET尤为重要:
- 多处理器系统
- 复杂的内存缓存层次结构
- 非统一内存访问(NUMA)架构
- 需要精确控制资源分配的Web服务器/数据库服务器
- 高性能计算(HPC)应用
CPUSET允许管理员创建"软分区",动态调整资源分配而不影响其他作业。
2. CPUSET实现原理
2.1 核心机制
CPUSET通过以下方式扩展了Linux的CPU亲和性和内存策略机制:
- 每个任务都关联到一个CPUSET
- 调度器亲和性设置(sched_setaffinity)会被过滤
- 内存绑定(mbind/set_mempolicy)会被过滤
- 通过cgroup虚拟文件系统提供用户接口
2.2 层次结构
CPUSET形成树状层次结构:
- 根CPUSET包含所有系统资源
- 子CPUSET只能包含父CPUSET资源的子集
- 遵循三条重要规则:
- 资源必须是父集子集
- 只有父集为独占时才能设为独占
- 独占资源不能与兄弟集重叠
3. CPUSET高级特性
3.1 独占CPUSET
独占CPUSET确保:
- CPU独占(cpu_exclusive):不允许其他CPUSET共享CPU
- 内存独占(mem_exclusive/mem_hardwall):限制内核共享数据分配
3.2 内存压力监控
memory_pressure提供:
- 测量CPUSET内任务尝试释放内存的速率
- 10秒半衰期的运行平均值
- 单位是每秒回收尝试次数×1000
- 需要先启用:echo 1 > /dev/cpuset/memory_pressure_enabled
3.3 内存分布控制
通过两个标志控制:
- memory_spread_page:均匀分布文件系统缓存
- memory_spread_slab:均匀分布slab缓存 实现采用轮询(round-robin)策略选择节点。
3.4 调度负载均衡
sched_load_balance控制:
- 启用时(默认):在CPUSET内CPU间负载均衡
- 禁用时:减少调度开销但可能造成负载不均 与sched_relax_domain_level配合控制迁移范围
4. CPUSET实践指南
4.1 基本操作
# 创建CPUSET
mkdir /dev/cpuset/newset
# 设置CPU
echo 0-3 > /dev/cpuset/newset/cpuset.cpus
# 设置内存节点
echo 0-1 > /dev/cpuset/newset/cpuset.mems
# 附加进程
echo $$ > /dev/cpuset/newset/tasks
4.2 标志设置示例
# 启用内存分布
echo 1 > /dev/cpuset/newset/cpuset.memory_spread_page
# 设置独占
echo 1 > /dev/cpuset/newset/cpuset.mem_exclusive
# 禁用负载均衡
echo 0 > /dev/cpuset/newset/cpuset.sched_load_balance
4.3 使用建议
- 对性能敏感的应用使用独占CPUSET
- 监控memory_pressure检测内存压力
- 对需要跨节点访问大数据集的应用启用memory_spread
- 在大型系统上考虑分区负载均衡
5. 总结
OpenVelinux内核中的CPUSET机制提供了强大的资源隔离能力,特别适合大型系统和NUMA架构。通过合理的CPUSET配置,可以显著提升系统资源利用率和应用性能。理解其核心概念和实现原理,结合实际场景灵活运用各种特性,是发挥CPUSET最大价值的关键。
对于系统管理员和性能调优专家来说,掌握CPUSET是管理复杂工作负载和优化系统性能的重要技能。本文介绍的概念和示例可作为深入使用CPUSET的起点,实际应用中还需结合具体场景进行测试和调整。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
533
3.75 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
67
20
暂无简介
Dart
772
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
341
405
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178