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mb61737bf531aa2 2023-03-20 13:32:39 博主文章分类：dpdk&vpp ©著作权 文章标签 系统性能 数据结构 上下文切换 文章分类 JavaScript 前端开发 ©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者mb61737bf531aa2的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任1.用户空间轮询 减少中断带来开销；减少系统调用带来开销； 零拷贝减少内存拷贝的时间； 轮询 Polling,busy looping 提供了I/O批量处理的可能性； 避免中断性能瓶颈是DPDK提升数据包处理速度的关键之一； 2.多核CPU性能优化 RSS硬件队列；CPU独占：独占CPU资源，减少调度影响，提高系统性能； CPU绑定：减少CPU上下文切换，提高系统性能； 中断亲和 : 中断负载均衡，减轻其他CPU负担，提高系统性能； 进程亲和：减少CPU上下文切换，提高系统性能； 中断隔离：减少中断对CPU调度影响，提高系统性能； Per CPU：Per-CPU是基于空间换时间的方法, 让每个CPU都有自己的私有数据段(放在L1中),并将一些变量私有化到 每个CPU的私有数据段中. 单个CPU在访问自己的私有数据段时, 不需要考虑其他CPU之间的竞争问题,也不存在同步的问题. 注意只有在该变量在各个CPU上逻辑独立时才可使用； 锁优化无锁数据结构，将并发最大化；Per-CPU设计，尽量避免资源竞争；采用RCU机制，读写共享数据可以无锁并行；深入理解RCU|核心原理spinlock，采用非阻塞锁，防止上下文切换导致cache miss； 采用CAS原子操作(Compare and Swap)进行无锁设计； 4.批量处理 轮询机制允许一次接收或发送多个报文；批量处理分摊的接收或发送操作本身的开销； 绝大部分报文需要做相同或相似的计算处理，意味着相同的指令会被反复地执行，报文的批量计算分摊了函数调用的上下文切换，堆栈的初始化等等开销，同时大大减少了l1i cache miss 对于某一个函数，l1icache miss 仅仅发生在第一个报文被处理的时刻 批量计算提供了更好的代码优化可能性（数据预取，多重循环等） 5.Cache优化 CPU的速度远远大于RAM的速度程序在运行时具有局部性规律 时间局部性，很快还会访问 空间局部性，相邻也会访问 不同级别cache速度差异 L1 > L2 > L3 减少Cache Miss是提升性能的关键 Cache 层次化结构
iCacheMiss 常常被忽略 更优的代码，编译器优化选项 更小的代码尺寸 更好的代码布局- 分支预测 Cache一致性问题原则是避免多个核访问同一个内存地址或数据结构 在数据结构上，每个核都有独立的数据结构 多个核访问同一个网卡：每个核都创建单独的接收队列和发送队列 代码优化技巧Cache Line 对齐，减少dCache miss， 避免伪共享；数据预取，减少dCache miss， prefetch 指令；分支预测，优化代码布局， 提高CPU流水线效率；函数内联，减少函数调用开销；CPU扩展指令集SIMD：sse,avx，减少指令数量，最大化的利用一级缓存访存的带宽；多重循环处理报文，更好地优化CPU流水线；编译器优化；http代理服务器（3-4-7层代理）-网络事件库公共组件、内核kernel驱动 摄像头驱动 tcpip网络协议栈、netfilter、bridge 好像看过！！！！ 但行好事 莫问前程 --身高体重180的胖子
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