OpenVelinux内核中的CPUSET机制深度解析
2025-06-19 05:05:10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
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0369Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++095AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
22
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
197
2.17 K

React Native鸿蒙化仓库
C++
208
285

Ascend Extension for PyTorch
Python
59
94

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
973
574

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
9
1

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++
549
81

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
399

本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
393
27

前端智能化场景解决方案UI库,轻松构建你的AI应用,我们将持续完善更新,欢迎你的使用与建议。
官网地址:https://matechat.gitcode.com
1.2 K
133