CPU优化方案

应用程序优化

首先,从应用程序的角度来说,降低 CPU 使用率的最好方法当然是,排除所有不必要的工作,只保留最核心的逻辑。比如减少循环的层次、减少递归、减少动态内存分配等等。

除此之外,应用程序的性能优化也包括很多种方法,最常见的几种:

  • 编译器优化:很多编译器都会提供优化选项,适当开启它们,在编译阶段你就可以获得编译器的帮助,来提升性能。比如, gcc 就提供了优化选项 -O2,开启后会自动对应用程序的代码进行优化。

  • 算法优化:使用复杂度更低的算法,可以显著加快处理速度。比如,在数据比较大的情况下,可以用 O(nlogn) 的排序算法(如快排、归并排序等),代替 O(n^2) 的排序算法(如冒泡、插入排序等)。

  • 异步处理:使用异步处理,可以避免程序因为等待某个资源而一直阻塞,从而提升程序的并发处理能力。比如,把轮询替换为事件通知,就可以避免轮询耗费 CPU 的问题。

  • 多线程代替多进程:相对于进程的上下文切换,线程的上下文切换并不切换进程地址空间,因此可以降低上下文切换的成本。

  • 善用缓存:经常访问的数据或者计算过程中的步骤,可以放到内存中缓存起来,这样在下次用时就能直接从内存中获取,加快程序的处理速度。

系统优化

从系统的角度来说,优化 CPU 的运行,一方面要充分利用 CPU 缓存的本地性,加速缓存访问;另一方面,就是要控制进程的 CPU 使用情况,减少进程间的相互影响。具体来说,系统层面的 CPU 优化方法也有不少:

  • CPU 绑定:把进程绑定到一个或者多个 CPU 上,可以提高 CPU 缓存的命中率,减少跨 CPU 调度带来的上下文切换问题。

  • CPU 独占:跟 CPU 绑定类似,进一步将 CPU 分组,并通过 CPU 亲和性机制为其分配进程。这样,这些 CPU 就由指定的进程独占,换句话说,不允许其他进程再来使用这些 CPU。

  • 优先级调整:使用 nice 调整进程的优先级,正值调低优先级,负值调高优先级。

  • 为进程设置资源限制:使用 Linux cgroups 来设置进程的 CPU 使用上限,可以防止由于某个应用自身的问题,而耗尽系统资源。

  • NUMA(Non-Uniform Memory Access)优化:支持 NUMA 的处理器会被划分为多个 node,每个 node 都有自己的本地内存空间。NUMA 优化,其实就是让 CPU 尽可能只访问本地内存。

  • 中断负载均衡:无论是软中断还是硬中断,它们的中断处理程序都可能会耗费大量的 CPU。开启 irqbalance 服务或者配置 smp_affinity,就可以把中断处理过程自动负载均衡到多个 CPU 上。

你可能感兴趣的:(CPU优化方案)