将进程绑定到指定的CPU上

背景：为什么要进程绑定到指定的CPU上？

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1) 减少CPU切换开销

CPU固定绑定到主机的指定CPU上，在整个运行期间，不会发生CPU浮动， 减少CPU切换开销 ，提高虚拟机的计算性能。

2) 提供CPU cache的命中率

在多核运行的机器上，每个CPU自身会有缓存，缓存着进程使用的信息，而进程可能会被OS调度到其他CPU上，如此， CPU cache命中率 就低了，当绑定CPU后，程序就会一直在指定的cpu跑，不会由操作系统调度到其他CPU上，性能有一定的提高。

taskset：设置或检索进程的CPU相关性

1) 如果没有taskset命令， 安装 包含taskset命令的util-linux工具集：yum install util-linux

2) 查看进程的CPU亲和力 ，-p选项是一个十六进制数，-cp选项是一个cpu列表，表示相应的cpu核。3的二进制形式是0011，相应的第0位和第1位都是1，表示14795进程只能运行在cpu的第0个核和第1个核。

$ taskset -p 14795

pid 14795's current affinity mask: 3

$ taskset -cp 14795

pid 14795's current affinity list: 0,1

3) 绑定CPU ： taskset -cp CPU IDs  Process ID

$ taskset -cp  0  14795

pid 14795's current affinity list: 0,1

pid 14795's new affinity list: 0

OpenStack K版本引入了许多CPU高级特性功能，不仅支持自定义CPU拓扑功能，支持设置虚拟机CPU的socket、core、threads等，还支持CPU pinning功能，即CPU核绑定，甚至能够配置虚拟机独占物理CPU，虚拟机的vCPU能够固定绑定到物理宿主机的指定pCPU上，在整个运行期间，不会发生CPU浮动，减少CPU切换开销，提高虚拟机的计算性能。

$ lscpu

Architecture:          x86_64

CPU op-mode(s):        32-bit, 64-bit

Byte Order:            Little Endian

CPU(s):                40

On-line CPU(s) list:  0-39

Thread(s) per core:    2

Core(s) per socket:    10

Socket(s):            2

NUMA node(s):          2

Vendor ID:            GenuineIntel

CPU family:            6

Model:                63

Model name:            Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v3 @ 2.30GHz

Stepping:              2

CPU MHz:              1201.480

BogoMIPS:              4603.87

Virtualization:        VT-x

L1d cache:            32K

L1i cache:            32K

L2 cache:              256K

L3 cache:              25600K

NUMA node0 CPU(s):    0,2,4,6,8,10,12,14,16,18,20,22,24,26,28,30,32,34,36,38

NUMA node1 CPU(s):    1,3,5,7,9,11,13,15,17,19,21,23,25,27,29,31,33,35,37,39

以上可知，该宿主机有两个CPU(socket)，每个CPU 10核(core)，每个核可以开启两个 超线程(thread) ，即有40个逻辑CPU。宿主机CPU包含两个NUMA node，其中node0包括0，2，4，...,38，node1包括1,3,5,...,39。

步骤1) 创建支持绑核的主机集合

不是所有的计算节点都支持CPU绑核特性，可以通过主机集合(host aggregate)把支持绑核CPU的主机放到一个集合中。

步骤2)  创建支持绑核的flavor

目前Nova并不支持启动时直接指定主机集合的metadata(hint只支持指定server group)，需要通过flavor的扩展属性和主机集合的metadata匹配，将不匹配的主机滤掉，部署到匹配的主机上。flavor支持配置虚拟机的CPU拓扑、QoS、CPU pinning策略、NUMA拓扑以及PCI passthrough等扩展属性。

步骤3) 通过步骤2) 的Flavor创建虚拟机，创建完成到虚机所在物理机上查看虚机绑核情况：

查询方法1) virsh dumpxml 虚机id

vcpu placement='static'8/vcpu

cputune

vcpupin vcpu='0' cpuset='25'/

vcpupin vcpu='1' cpuset='5'/

vcpupin vcpu='2' cpuset='8'/

vcpupin vcpu='3' cpuset='28'/

vcpupin vcpu='4' cpuset='9'/

vcpupin vcpu='5' cpuset='29'/

vcpupin vcpu='6' cpuset='24'/

vcpupin vcpu='7' cpuset='4'/

emulatorpin cpuset='4-5,8-9,24-25,28-29'/

/cputune

查询方法2) 在虚拟机所运行的物理宿主机上执行virsh list找到相应虚机的实例id，然后virsh vcpupin 实例id可以查到该虚拟机所占用的CPU具体核数。

# virsh vcpupin vm46  绑核的虚机

VCPU: CPU Affinity

----------------------------------

0: 25

1: 5

2: 8

3: 28

4: 9

5: 29

6: 24

7: 4

# virsh vcpupin vm6 未绑核的虚机

VCPU: CPU Affinity

----------------------------------

0: 0-39 

1: 0-39

2: 0-39 

3: 0-39

4: 0-39 

5: 0-39

6: 0-39 

7: 0-39

virsh vcpupin 子命令是KVM自带的指令工具，它可以把vm实例的每个vcpu与宿主机的cpu对应绑定，这种绑定方式粒度更小。

# virsh vcpupin vm4 查看绑定情况

VCPU: CPU Affinity

----------------------------------

0: 0-23     

1: 0-23

#默认2个vcpu没有进行绑定，可以在0-23号cpu上切换

# virsh vcpuinfo vm4 查看CPU使用时长

VCPU:          0

CPU:            10  #运行在10号cpu上

State:          running

CPU time:      14.2s

CPU Affinity:  yyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyy

VCPU:          1

CPU:            8      #运行在8号cpu上

State:          running

CPU time:      6.8s

CPU Affinity:  yyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyy

# virsh vcpupin vm4 0 3 绑定虚机的第1个CPU到宿主机的第4号cpu上

# virsh vcpupin vm4 1 5 绑定虚机的第2个CPU到宿主机的第6号cpu上

# virsh vcpuinfo vm4

VCPU:          0

CPU:            3

State:          running

CPU time:      14.5s

CPU Affinity:  ---y--------------------

VCPU:          1

CPU:            5

State:          running

CPU time:      7.3s

CPU Affinity:  -----y------------------

# virsh vcpupin vm4

VCPU: CPU Affinity

----------------------------------

0: 3

1: 5

三种方法的相同点：都能实现绑核效果

优劣势对比：openstack支持虚机重生虚拟迁移到其他物理主机上，第1种方法在这些操作后绑核还是有效的，但2和3就不会绑核的。此外，第1种方法是自动的，2和3是手动的，可以作为临时补救方法。

在虚拟机上执行高密度计算，测试的Python脚本如下:

# test_compute.py

k = 0

for i in xrange(1, 100000):

for j in xrange(1, 100000):

    k = k + i * j

使用shell脚本同时跑50个进程，保证CPU满载运行:

for i in `seq 1 50`; do

python test_compute.py

done

使用sar命令查看宿主机CPU使用情况:

sar -P ALL 1 100

结果如下:

Linux 3.10.0-229.20.1.el7.x86_64 (8409a4dcbe1d11af)    05/10/2018      _x86_64_        (40 CPU)

10:20:14 PM    CPU    %user    %nice  %system  %iowait    %steal    %idle

10:20:15 PM    all    20.48      0.00      0.15      0.03      0.00    79.34

10:20:15 PM      0      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00    100.00

10:20:15 PM      1      0.99      0.00      0.00      0.00      0.00    99.01

10:20:15 PM      2      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00    100.00

10:20:15 PM      3      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00    100.00

10:20:15 PM      4    100.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00

10:20:15 PM      5    100.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00

10:20:15 PM      6      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00    100.00

10:20:15 PM      7      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00    100.00

10:20:15 PM      8    100.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00

10:20:15 PM      9    100.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00

10:20:15 PM      10      1.01      0.00      0.00      0.00      0.00    98.99

10:20:15 PM      11      1.00      0.00      0.00      0.00      0.00    99.00

10:20:15 PM      12      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00    100.00

10:20:15 PM      13      0.00      0.00      0.99      0.00      0.00    99.01

10:20:15 PM      14      0.99      0.00      0.99      0.00      0.00    98.02

10:20:15 PM      15      1.00      0.00      0.00      0.00      0.00    99.00

10:20:15 PM      16      0.99      0.00      0.99      0.00      0.00    98.02

10:20:15 PM      17      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00    100.00

10:20:15 PM      18      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00    100.00

10:20:15 PM      19      3.96      0.00      0.99      0.00      0.00    95.05

10:20:15 PM      20      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00    100.00

10:20:15 PM      21      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00    100.00

10:20:15 PM      22      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00    100.00

10:20:15 PM      23      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00    100.00

10:20:15 PM      24    100.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00

10:20:15 PM      25    100.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00

10:20:15 PM      26      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00    100.00

10:20:15 PM      27      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00    100.00

10:20:15 PM      28    100.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00

10:20:15 PM      29    100.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00

10:20:15 PM      30      2.00      0.00      0.00      0.00      0.00    98.00

10:20:15 PM      31      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00    100.00

10:20:15 PM      32      2.97      0.00      0.99      0.00      0.00    96.04

10:20:15 PM      33      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00    100.00

10:20:15 PM      34      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00    100.00

10:20:15 PM      35      1.00      0.00      0.00      0.00      0.00    99.00

10:20:15 PM      36      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00    100.00

10:20:15 PM      37      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00    100.00

10:20:15 PM      38      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00    100.00

10:20:15 PM      39      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00    100.00

从CPU使用情况看宿主机的pCPU 4-5，8-9，24-25，28-29使用率100%，并且整个过程中没有浮动，符合我们的预期结果，说明CPU核绑定成功。

linux下把进程/线程绑定到特定cpu核上运行？

你那个是系统下把CPU的核说钉在五河以下是比较好的，因为吧和内心压力非常大，发热量非常大。

Linux 如何绑定指定线程在某个固定CPU上

大概的介绍一下Linux 的指定CPU运行，包括进程和线程。linux下的top命令是可以查看当前的cpu的运行状态，按1可以查看系统有多少个CPU，以及每个CPU的运行状态。

可是如何查看线程的CPU呢？top

-Hp pid,pid就是你当前程序的进程号，如果是多线程的话，是可以查看进程内所有线程的CPU和内存使用情况。

pstree可以查看主次线程，同样的pstree -p pid。可以查看进程的线程情况。

taskset这个其实才是重点，可以查看以及设置当前进程或线程运行的CPU(设置亲和力)。

taskset -pc pid,查看当前进程的cpu，当然有的时候不只是一个，taskset -pc cpu_num pid ,cpu_num就是设置的cpu。

这样的话基本的命令和操作其实大家都知道了，接下来就是在代码中完成这些操作，并通过命令去验证代码的成功率。

进程制定CPU运行：

[cpp] view plain copy

#includestdlib.h

#includestdio.h

#includesys/types.h

#includesys/sysinfo.h

#includeunistd.h

#define __USE_GNU

#includesched.h

#includectype.h

#includestring.h

int main(int argc, char* argv[])

{

//sysconf获取有几个CPU

int num = sysconf(_SC_NPROCESSORS_CONF);

int created_thread = 0;

int myid;

int i;

int j = 0;

//原理其实很简单，就是通过cpu_set_t进行位与操作

cpu_set_t mask;

cpu_set_t get;

if (argc != 2)

{

printf("usage : ./cpu num\n");

exit(1);

}

myid = atoi(argv[1]);

printf("system has %i processor(s). \n", num);

//先进行清空，然后设置掩码

CPU_ZERO(mask);

CPU_SET(myid, mask);

//设置进程的亲和力

if (sched_setaffinity(0, sizeof(mask), mask) == -1)

{

printf("warning: could not set CPU affinity, continuing...\n");

}

while (1)

{

CPU_ZERO(get);

//获取当前进程的亲和力

if (sched_getaffinity(0, sizeof(get), get) == -1)

{

printf("warning: cound not get cpu affinity, continuing...\n");

}

for (i = 0; i num; i++)

{

if (CPU_ISSET(i, get))

{

printf("this process %d is running processor : %d\n",getpid(), i);

}

}

}

return 0;

}

进程设置CPU运行，其实只能是单线程。多线程设定CPU如下：

[cpp] view plain copy

#define _GNU_SOURCE

#include stdio.h

#include stdlib.h

#include string.h

#include unistd.h

#include pthread.h

#include sched.h

void *myfun(void *arg)

{

cpu_set_t mask;

cpu_set_t get;

char buf[256];

int i;

int j;

//同样的先去获取CPU的个数

int num = sysconf(_SC_NPROCESSORS_CONF);

printf("system has %d processor(s)\n", num);

for (i = 0; i num; i++) {

CPU_ZERO(mask);

CPU_SET(i, mask);

//这个其实和设置进程的亲和力基本是一样的

if (pthread_setaffinity_np(pthread_self(), sizeof(mask), mask) 0) {

fprintf(stderr, "set thread affinity failed\n");

}

CPU_ZERO(get);

if (pthread_getaffinity_np(pthread_self(), sizeof(get), get) 0) {

fprintf(stderr, "get thread affinity failed\n");

}

for (j = 0; j num; j++)

{

if (CPU_ISSET(j, get))

{

printf("thread %d is running in processor %d\n", (int)pthread_self(), j);

}

}

j = 0;

while (j++ 100000000) {

memset(buf, 0, sizeof(buf));

}

}

pthread_exit(NULL);

}

int main(int argc, char *argv[])

{

pthread_t tid;

if (pthread_create(tid, NULL, (void *)myfun, NULL) != 0)

{

fprintf(stderr, "thread create failed\n");

return -1;

}

pthread_join(tid, NULL);

return 0;

}

linux应用如何进行cpu绑定

1 安装taskset

$ yum install util-linux1

如果系统没有taskset命令，使用yum安装util-linux即可，这是一个工具集，其中包含了taskset命令。

2 查看应用的cpu亲和力（affinity）

$ taskset -p 14795pid 14795's current affinity mask: 3

$ taskset -cp 14795

pid 14795's current affinity list: 0,11234

示例中，查看进程14795的cpu亲和力，使用-p选项指定需要查询的进程号，默认打印的是一个十六进制数，如果使用-cp选项打印的是一个cpu列表，表示相应的cpu核。3的二进制形式是0011，相应的第0位和第1位都是1，对应了-cp打印的0和1，表示14795进程只能运行在cpu的第0个核和第1个核。

3 将应用绑定到指定的cpu运行

$ taskset -p 0x1 14795pid 14795's current affinity mask: 3pid 14795's new affinity mask: 1123

或

$ taskset -cp 0 14795pid 14795's current affinity list: 0,1

pid 14795's new affinity list: 0123

示例中，通过taskset命令重新设置了进程14795的cpu亲和力，前后2种方式设置效果一样，都表示进程14795只能运行在cpu的第0个核。因为-p指定的0x01二进制形式为0001，第0位是1，表示第0个cpu核。-cp直接指定了0，也表示第0个cpu核。

除了通过taskset命令绑定应用到指定的cpu上，也可以通过taskset命令启动应用，并指定应用运行的cpu，例如：

$ taskset 0x1 sleep 10000

[2] 14925$ taskset -p 14925pid 14925's current affinity mask: 1

$ taskset -cp 14925

pid 14925's current affinity list: 0123456

示例中，通过taskset启动应用（使用sleep命令模拟应用），并设置相应的cpu亲和力，即进程14925只能运行在cpu的第0个核。启动程序后查看进程的cpu亲和力，和启动时设置的相同。

另外，除了通过taskset命令实现cpu绑定，很多语言都提供了相应的api实现cpu绑定功能，例如c的sched_setaffinity和sched_getaffinity，python 3的os.sched_setaffinity和os.sched_getaffinity。

网页题目：绑定cpu命令linux,cpu使用命令
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