文章目录CPU上下文切换CPU上下文切换任务是什么进程上下文切换系统调用的进程上下文切换与系统调用的区别线程上下文切换中断上下文切换如何进行
CPU上下文切换
多个进程在与CPU竞争时实际上无法运行，但由于CPU的上下文切换，系统负载会增加
CPU上下文Linux是一种多任务操作系统，支持并发执行的任务数远远超过CPU数。 系统会在短时间内按顺序将CPU分配给多个任务，产生多任务同时运行的错觉。
在执行每个任务之前，CPU需要知道任务从哪里加载，从哪里执行，因此系统需要设置CPU寄存器和程序计数器。 CPU执行任务所需的环境称为CPU上下文，由以下内容组成
CPU寄存器： CPU内置容量小、速度非常高的存储器程序计数器：保存执行中指令的位置或下一指令的位置
保存上一个任务的CPU上下文，然后将新任务的上下文加载到寄存器和程序计数器中，最后跳转到程序计数器指向的新位置，切换到执行新任务。 保存的上下文将保存在系统内核中，并在重新调度任务时重新加载。 这样，任务的状态就不受影响，任务看起来像是连续运行的。 CPU上下文开关更新了CPU寄存器中的值，它们本身就是为了快速执行任务而设计的。 为什么也会影响系统的CPU性能呢？ 分析如下
任务是由什么样的OS管理的这些“任务”呢？
进程和线程是最常见的任务硬件通过触发信号中断处理程序的调用，也是常见的任务。 根据任务的不同，CPU的上下文切换可以分为几个不同的场景
进程上下文切换系统调用Linux按特权级别将进程的执行空间分为内核空间和用户空间，分别对应CPU特权级别的Ring 0和Ring 3
内核空间(Ring 0)具有最高权限，可以直接访问所有资源的用户空间(Ring 3)只能访问有限的资源，不能直接访问内存等硬件设备。 要访问这些特权资源，必须在系统调用中将其嵌入内核。
这意味着进程可以在用户空间和内核空间中运行。
当在用户空间中运行进程时，称为进程的用户状态，当它陷入内核空间时，称为进程的内核状态。 从用户状态到内核状态的转换必须通过系统调用来完成。 例如，在看到文件的内容时，首先调用open ()来打开文件，接着调用read ()来读取该文件的内容，调用write ()将该内容写入到标准输出，最后调用close ()来打开该文件
系统调用的处理发生在CPU上下文中，如下所示：
CPU寄存器内原来用户状态的命令位置需要保存。 为了执行内核状态代码，需要将CPU寄存器更新到内核状态指令的新位置，跳转到内核状态并执行内核任务。 系统调用结束后，CPU寄存器必须恢复到原来保存的用户状态，切换到用户空间，并继续执行进程的一次系统调用进程，但实际上发生了两次CPU上下文切换。
在系统调用期间，不会涉及虚拟内存等处于进程用户状态的资源，也不会切换进程。
这不同于通常所说的流程上下文切换：
进程上下文切换是指从一个进程切换到另一个进程并执行。 在系统调用期间一直在运行相同的进程。 处理系统调用通常称为特权模式切换，而不是进程上下文切换，但CPU上下文切换是不可避免的。
进程上下文切换和系统调用之间的区分进程由内核管理和调度。 进程开关仅在内核状态下发生。
的上下文不仅包括用户空间资源，如虚拟内存、堆栈和全局变量，还包括内核堆栈、
寄存器等内核空间的状态
的上下文切换比系统调用时多了一步。在保存当前进程的内核状态和CPU寄存器之前，必须保存该进程的虚拟内存、堆栈等并加载下一个进程的内核状态，然后刷新进程的虚拟内存和用户堆栈。
每个上下文切换需要几十纳秒到几微秒的CPU时间。
如果进程的上下文切换次数很多，则此时间相当长，而且CPU很容易花费大量时间来存储和恢复资源(如寄存器、内核堆栈和虚拟内存)，从而大大缩短了实际运行进程的时间
这是导致平均负荷上升的重要因素之一。
Linux通过TLB(Translation Lookaside Buffer )管理虚拟内存与物理内存的映射关系。
虚拟内存更新后，TLB也需要更新，对内存的访问也会变慢。
特别是在多处理器系统中，高速缓存由多个处理器共享，因此刷新高速缓存不仅会影响当前处理器的进程，还会影响共享高速缓存的其他处理器的进程
流程上下文什么时候切换
在进程之间切换需要切换上下文。 这意味着只有在已调度进程的情况下，才需要切换上下文。
Linux为每个CPU维护相应的队列，按优先级和CPU等待时间对活动进程(即正在运行和等待CPU的进程)进行排序，并选择和运行最需要CPU的进程、优先级最高且CPU等待时间最长的进程。
那么，进程何时安排在CPU上运行呢？
进程执行结束后，之前使用的CPU将被释放。 此时，它会从准备就绪队列中带来新的进程
行为了保证所有进程可以得到公平调度，CPU 时间被划分为一段段的时间片，这些时 间片再被轮流分配给各个进程。这样，当某个进程的时间片耗尽了，就会被系统挂起，切换 到其它正在等待 CPU 的进程运行。进程在系统资源不足(比如内存不足)时，要等到资源满足后才可以运行，这个时候进程也会被挂起，并由系统调度其他进程运行。当进程通过睡眠函数 sleep 这样的方法将自己主动挂起时，自然也会重新调度。当有优先级更高的进程运行时，为了保证高优先级进程的运行，当前进程会被挂起，
由高优先级进程来运行。发生硬件中断时，CPU 上的进程会被中断挂起，转而执行内核中的中断服务程 序。
了解这几个场景是非常有必要的，因为一旦出现上下文切换的性能问题，它们就是幕后难过的芹菜。
线程上下文切换线程与进程最大的区别
线程是调度的基本单位，而进程则是资源拥有的基本单位内核中的任务调度，实际上的调度对象是线程;而进程只是给线程提供了虚拟内存、全局变量等资源。 当进程只有一个线程时，可以认为进程就等于线程。当进程拥有多个线程时，这些线程会共享相同的虚拟内存和全局变量等资源。这些资源在上下文切换时是不需要修改的。线程也有自己的私有数据，比如栈和寄存器等，这些在上下文切换时也是需要保存
的。
线程的上下文切换其实就可以分为两种情况
第一种， 前后两个线程属于不同进程。此时，因为资源不共享，所以切换过程就跟进程上 下文切换是一样。第二种，前后两个线程属于同一个进程。此时，因为虚拟内存是共享的，所以在切换时，虚拟内存这些资源就保持不动，只需要切换线程的私有数据、寄存器等不共享的数据。
同进程内的线程切换，要比多进程间的切换消耗更少的资源，而这，也正是多线程代替多进程的一个优势
中断上下文切换中断是什么
为了快速响应硬件的事件，中断处理会打断进程的正常调度和执行，转而调用中断处理程序，响应设备事件。打断其他进程时，就需要将进程当前的状态保存下来，这样在中断结束后，进程仍然可以从原来的状态恢复运行。跟进程上下文不同，中断上下文切换并不涉及到进程的用户态。
中断过程即使打断了一个正处在用户态的进程，也不需要保存和恢复这个进程的虚拟内存、全局变量等用户态资源。中断上下文，其实只包括内核态中断服务程序执行所必需的状态，包括 CPU 寄存器、 内核堆栈、硬件中断参数等。对同一个 CPU 来说，中断处理比进程拥有更高的优先级，所以中断上下文切换并不会与进程上下文切换同时发生。
同样道理，由于中断会打断正常进程的调度和执行，所以大部分中断处理程序都短小精悍，以便尽可能快的执行结束。
另外，跟进程上下文切换一样，中断上下文切换也需要消耗 CPU，切换次数过多也会耗费大量的 CPU，甚至严重降低系统的整体性能。
所以，dmg发现中断次数过多时，就需要注意去排查它是否会给你的系统带来严重的性能问题
如何查看上下文切换过多的上下文切换，会把 CPU 时间消耗在寄存器、内核栈以及虚 拟内存等数据的保存和恢复上，缩短进程真正运行的时间，成了系统性能大幅下降的一个元 凶。
vmstat 是一个常用的系统性能分析工具，主要用来分析系统的内存使用情况，也常用来分析 CPU 上下文切换和中断的次数。vmstat 只给出了系统总体的上下文切换情况
vmstat 5procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu----- r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 0 0 0 7005360 91564 818900 0 0 0 0 25 33 0 0 100 0 0Procs（进程）：
r: (Running or Runnable)运行队列中进程数量
b：(Blocked) 等待IO的进程数量,处于不可中断睡眠状态的进程数
Memory（内存）：
swpd: 使用虚拟内存大小
free: 可用内存大小
buff: 用作缓冲的内存大小
cache: 用作缓存的内存大小
Swap：
si: 每秒从交换区写到内存的大小
so: 每秒写入交换区的内存大小
IO：（现在的Linux版本块的大小为1024bytes）
bi: 每秒读取的块数
bo: 每秒写入的块数
系统：
in: (interrupt) 每秒中断数，包括时钟中断。
cs: (context switch)每秒上下文切换数。
CPU（以百分比表示）：
us: 用户进程执行时间(user time)
sy: 系统进程执行时间(system time)
id: 空闲时间(包括IO等待时间),中央处理器的空闲时间 。以百分比表示。
wa: 等待IO时间
查看每个进程上下文切换的情
pidstat -w 5Linux 4.15.0 (ubuntu) 09/23/18 _x86_64_ (2 CPU) cswch：表示每秒自愿上下文切换 (voluntary context switches)的次数，指进程无法获取所需资源，导致的上下文切换。比如说， I/O、 内存等系统资源不足时，就会发生自愿上下文切换。nvcswch：表示每秒非自愿上下文 切换(non voluntary context switches)的次数。指进程由于时间片已到等原因，被系统强制调度，进而发生的 上下文切换。比如说，大量进程都在争抢 CPU 时，就容易发生非自愿上下文切换。 案例分析 //以 10 个线程运行 5 分钟的基准测试，模拟多线程切换的问题sysbench --threads=10 --max-time=300 threads run每隔 1 秒输出 1 组数据(需要 Ctrl+C 才结束)
系统的就绪队列过长，也就是正在运行和等待 CPU 的进程数过多，导致了大量的上下文切换，而上下文切换又导致了系统 CPU 的占用率升高
到底是什么进程导致了这些问题呢
pidstat 来看一下， CPU 和进程上下文切换的情况:
每隔 1 秒输出 1 组数据(需要 Ctrl+C 才结束)-w 参数表示输出进程切换指标，而 -u 参数则表示输出 CPU 使用指标pidstat -w -u 1从 pidstat 的输出你可以发现，CPU 使用率的升高果然是 sysbench 导致的，它的 CPU 使 用率已经达到了 100%。但上下文切换则是来自其他进程，包括非自愿上下文切换频率最高 的 pidstat ，以及自愿上下文切换频率最高的内核线程 kworker 和 sshd。
不过，细心的你肯定也发现了一个怪异的事儿: pidstat 输出的上下文切换次数，加起来也就几百，比 vmstat 的 139 万明显小了太多。这是怎么回事呢?难道是工具本身出了错 吗?
其中有一 点提到， Linux 调度的基本单位实际上是线程，而我们的场景 sysbench 模拟的也是线程 的调度问题，那么，是不是 pidstat 忽略了线程的数据呢?
pidstat 默认显示进程的指标数据，加上 -t 参数后， 才会输出线程的指标。
# 每隔 1 秒输出一组数据(需要 Ctrl+C 才结束) 2 # -wt 参数表示输出线程的上下文切换指标 pidstat -wt 1现在你就能看到了，虽然 sysbench 进程(也就是主线程)的上下文切换次数看起来并不多，但它的子线程的上下文切换次数却有很多。
看来，上下文切换可靠的高山，还是过多的 sysbench 线程。
前面在观察系统指标时，除了上下文切换频率骤然升高， 还有一个指标也有很大的变化。是的，正是中断次数。中断次数也上升到了 1 万，但到底是什么类型的中断上升了？
既然是中断，我们都知道，它只发生在内核态，而 pidstat 只是一个进程的性能分析工具，可以从 /proc/interrupts 这个只读文件中读取中断发生的类型。
/proc 实际上是 Linux 的一个虚拟文件系统，用于内核空间与用户空间之间的通信。/proc/interrupts 就是这种通信机制的 一部分，提供了一个只读的中断使用情况。
我们还是在第三个终端里， Ctrl+C 停止刚才的 pidstat 命令，然后运行下面的命令，观察中断的变化情况:
-d 参数表示高亮显示变化的区域watch -d cat /proc/interrupts
观察一段时间，你可以发现，变化速度最快的是重调度中断(RES)，这个中断类型表示， 唤醒空闲状态的 CPU 来调度新的任务运行。
这是多处理器系统(SMP)中，调度器用来分 散任务到不同 CPU 的机制，通常也被称为处理器间中断(Inter-Processor Interrupts， IPI)。
所以，这里的中断升高还是因为过多任务的调度问题，跟前面上下文切换次数的分析结果是一致的。
通过这个案例，你应该也发现了多工具、多方面指标对比观测的好处。
现在再回到最初的问题，每秒上下文切换多少次才算正常呢?
这个数值其实取决于系统本身的 CPU 性能。如果系统的上下文切换次数比较稳定，从数百到一万以内，都应该算是正常的。当上下文切换次数超过一万次，或者切换次数出现数量级的增长时，就很可能已经出现了性能问题。需要根据上下文切换的类型，再做具体分析 自愿上下文切换变多了，说明进程都在等待资源，有可能发生了 I/O 等其他问题;非自愿上下文切换变多了，说明进程都在被强制调度，也就是都在争抢 CPU，说明 CPU 的确成了瓶颈;中断次数变多了，说明 CPU 被中断处理程序占用，还需要通过查看 /proc/interrupts 文 件来分析具体的中断类型。 总结 CPU 上下文切换，是保证 Linux 系统正常工作的核心功能之一，一般情况下不需要我们特别关注。过多的上下文切换，会把 CPU 时间消耗在寄存器、内核栈以及虚拟内存等数据的保存和恢复上，从而缩短进程真正运行的时间，导致系统的整体性能大幅下降。通过一个 sysbench 的案例，给你讲了上下文切换问题的分析思路。碰到上下文切 换次数过多的问题时，我们可以借助 vmstat 、 pidstat 和 /proc/interrupts 等工具，来 辅助排查性能问题的根源。