CPU 上下文切换是保证 Linux 系统正常运行的核心功能。可分为进程上下文切换、线程上下文切换和中断上下文切换。
对于服务器系统来说，上下文切换也是影响系统性能的一个重要因素。深入理解上下文切换的原理，有利于我们做好性能优化工作。今天我将带大家了解下上下文切换的几种情形，以及其背后发生切换的具体信息，接着介绍一些监测上下文切换指标的工具，最后总结一些上下文切换异常可能得场景。
CPU上下文其实是一些环境正是有这些环境的支撑，任务得以运行，而这些环境的硬件条件便是CPU寄存器和程序计数器。CPU寄存器是CPU内置的容量非常小但是速度极快的存储设备，程序计数器则是CPU在运行任何任务时必要的，里面记录了当前运行任务的行数等信息，这就是CPU上下文。
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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，也就是：进程上下文切换、线程上下文切换、中断上下文切换。
我们都知道 Linux 是一个多任务操作系统，它支持的任务同时运行的数量远远大于 CPU 的数量。当然，这些任务实际上并不是同时运行的（Single CPU），而是因为系统在短时间内将 CPU 轮流分配给任务，造成了多个任务同时运行的假象。 CPU 上下文（CPU Context） 在每个任务运行之前，CPU 需要知道在哪里加载和启动任务。这意味着系统需要提前帮助设置 CPU 寄存器和程序计数器。 CPU 寄存器是内置于 CPU 中的小型但速度极快的内存。程序计数器用于存储 CPU 正在执行的或下一条要执行
我们都知道 Linux 是一个多任务操作系统，它支持的任务同时运行的数量远远大于 CPU 的数量。当然，这些任务实际上并不是同时运行的（Single CPU），而是因为系统在短时间内将 CPU 轮流分配给任务，造成了多个任务同时运行的假象。
所以我们会比较好了解CPU密集型，需要大量计算资源，会非常消耗cpu，I/O密集型需要等待I/O,会有大量的不可中断进程，
pidstat：是一个常用的进程性能分析工具，用来实时查看进程的 CPU、内存、I/O 以及上下文切换等性能指标。
在多任务操作系统中，为了提高CPU的利用率，可以让当前系统运行远多于CPU核数的线程。但是由于同时运行的线程数是由CPU核数来决定的，所以为了支持更多的线程运行，CPU会把自己的时间片轮流分给其他线程，这个过程就是上下文切换。 导致上下文切换的原因有很多，比如通过wait()、sleep()等方法阻塞当前线程，这时CPU不会一直等待，而是重新分配去执行其他线程。当后续CPU重新切换到当前线程时，CPU需要沿着上次执行的指令位置继续运行。因此，每次在CPU切换之前，需要把CPU寄存器和程序计数器保存起来，这些信息会存储到系统内核中，CPU再次调度回来时会从系统内核中加载并继续执行。简而言之，上下文切换，就是CPU把自己的时间片分配给不同的任务执行的过程。
对于性能来说，cpu的调度逻辑是影响性能的主要来源，本文主要来介绍下cpu跟性能相关的调度逻辑和排障工具。
本系列是从入门到转型之Linux性能优化实践学习指南,是博主学习Linux性能优化之路的精华版本，我将分享大量性能优化的思路和方法，并进行相应工具使用介绍和总结。
进程是并发环境下，一个具有独立功能的程序在某个数据集上的一次执行活动，它是操作系统进行资源分配和保护的基本单位，也是执行的单位。
上一篇推文《百万并发「零拷贝」技术系列之初探门径》中的示例告诉我们：传统的I/O操作读取文件并通过Socket发送，需要经过4次上下文切换、2次CPU数据拷贝和2次DMA控制器数据拷贝，如下图
在前一章节中，我们了解了DMA技术在文件传输中的重要性，并简要介绍了零拷贝技术。为了提高文件传输的性能，我们需要减少用户态与内核态之间的上下文切换次数以及内存拷贝次数。本章将深入探讨零拷贝技术的优化方法，让我们一起走进零拷贝的优化之路！
进程是我们开发同学非常熟悉的概念，我们可能也听说过进程上下文切换开销。那么今天让我们来思考一个问题，究竟一次进程上下文切换会吃掉多少CPU时间呢？线程据说比进程轻量，它的上下文切换会比进程切换节约很多CPU时间吗？带着这些疑问，让我们进入正题。
什么是零拷贝 维基上是这么描述零拷贝的：零拷贝描述的是CPU不执行拷贝数据从一个存储区域到另一个存储区域的任务，这通常用于通过网络传输一个文件时以减少CPU周期和内存带宽。 零拷贝给我们带来的好处： 减少甚至完全避免不必要的CPU拷贝，从而让CPU解脱出来去执行其他的任务 减少内存带宽的占用 通常零拷贝技术还能够减少用户空间和操作系统内核空间之间的上下文切换 Linux系统的“用户空间”和“内核空间” 从Linux系统上看，除了引导系统的BIN区，整个内存空间主要被分成两个部分：内核空间(Ke
r 表示运行队列(就是说多少个进程真的分配到CPU)，我测试的服务器目前CPU比较空闲，没什么程序在跑，当这个值超过了CPU数目，就会出现CPU瓶颈了。这个也和top的负载有关系，一般负载超过了3就比较高，超过了5就高，超过了10就不正常了，服务器的状态很危险。top的负载类似每秒的运行队列。如果运行队列过大，表示你的CPU很繁忙，一般会造成CPU使用率很高。
曾经有一份丰厚的报酬摆在我面前，我没有珍惜。直到失去之后我才意识到，我可以会写线程上下文切换。 如果客户能给我一次重新组织语言的机会，我要跟他说三个字：“我会写！！！”
目录 1.什么是CPU上下文切换 2.CPU上下文切换的类型 3.如何查看系统中的上下文切换 4.案例 5.总结 ---- 读过倪朋飞的《Linux性能优化实战》经常说的 CPU 上下文切换是什么意思
我们都知道 Linux 是一个多任务操作系统，它支持的任务同时运行的数量远远大于 CPU 的数量。
我们都知道 Linux 是一个多任务操作系统，它支持的任务同时运行的数量远远大于 CPU 的数量。 当然，这些任务实际上并不是同时运行的（Single CPU），而是因为系统在短时间内将 CPU 轮流分配给任务，造成了多个任务同时运行的假象。 CPU 上下文（CPU Context） 在每个任务运行之前，CPU 需要知道在哪里加载和启动任务。这意味着系统需要提前帮助设置 CPU 寄存器和程序计数器。 CPU 寄存器是内置于 CPU 中的小型但速度极快的内存。程序计数器用于存储 CPU 正在执行的或下一条要
大白话解释，零拷贝就是没有把数据从一个存储区域拷贝到另一个存储区域。但是没有数据的复制，怎么可能实现数据的传输呢？其实我们在java NIO、netty、kafka遇到的零拷贝，并不是不复制数据，而是减少不必要的数据拷贝次数，从而提升代码性能
本文作者：allenxguo，腾讯 QQ 音乐后台开发工程师 本文主要帮助理解 CPU 相关的性能指标，常见的 CPU 性能问题以及解决方案梳理。 系统平均负载 简介 系统平均负载：是处于可运行或不可中断状态的平均进程数。 可运行进程：使用 CPU 或等待使用 CPU 的进程 不可中断状态进程：正在等待某些 IO 访问，一般是和硬件交互，不可被打断（不可被打断的原因是为了保护系统数据一致，防止数据读取错误） 查看系统平均负载 首先top命令查看进程运行状态，如下： PID USER
根据任务的不同 CPU上下文切换可以分为进程上下文切换 线程上下文切换和中断上下文切换
即，不同线程之间的切换。 是存储和恢愎CPU 状态的过程，它使得线程执行能够从中断恢愎执行。 上下文切换是需要开销的。
vmstat命令是最常见的Linux/Unix监控工具，可以展现给定时间间隔的服务器的状态值,包括服务器的CPU使用率，内存使用，虚拟内存交换情况,IO读写情况。这个命令是我查看Linux/Unix最喜爱的命令，一个是Linux/Unix都支持，二是相比top，我可以看到整个机器的CPU,内存,IO的使用情况，而不是单单看到各个进程的CPU使用率和内存使用率(使用场景不一样)。 选项 -a：显示活动内页； -f：显示启动后创建的进程总数； -m：显示slab信息； -n：头信息仅显示一次； -s：以表格方式显示事件计数器和内存状态； -d：报告磁盘状态； -p：显示指定的硬盘分区状态； -S：输出信息的单位。 vmstat 3 procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------ r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 0 0 320 42188 167332 1534368 0 0 4 7 1 0 0 0 99 0 0 0 0 320 42188 167332 1534392 0 0 0 0 1002 39 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 19 1002 44 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 0 1002 41 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 0 1002 41 0 0 100 0 0 一般vmstat工具的使用是通过两个数字参数来完成的，第一个参数是采样的时间间隔数，单位是秒，第二个参数是采样的次数 r 表示运行队列(就是说多少个进程真的分配到CPU)，我测试的服务器目前CPU比较空闲，没什么程序在跑，当这个值超过了CPU数目，就会出现CPU瓶颈了。这个也和top的负载有关系，一般负载超过了3就比较高，超过了5就高，超过了10就不正常了，服务器的状态很危险。top的负载类似每秒的运行队列。如果运行队列过大，表示你的CPU很繁忙，一般会造成CPU使用率很高。 b 表示阻塞的进程,这个不多说，进程阻塞，大家懂的。 swpd 虚拟内存已使用的大小，如果大于0，表示你的机器物理内存不足了，如果不是程序内存泄露的原因，那么你该升级内存了或者把耗内存的任务迁移到其他机器。 free 空闲的物理内存的大小，我的机器内存总共8G，剩余3415M。 buff Linux/Unix系统是用来存储，目录里面有什么内容，权限等的缓存，我本机大概占用300多M cache cache直接用来记忆我们打开的文件,给文件做缓冲，我本机大概占用300多M(这里是Linux/Unix的聪明之处，把空闲的物理内存的一部分拿来做文件和目录的缓存，是为了提高 程序执行的性能，当程序使用内存时，buffer/cached会很快地被使用。) si 每秒从磁盘读入虚拟内存的大小，如果这个值大于0，表示物理内存不够用或者内存泄露了，要查找耗内存进程解决掉。我的机器内存充裕，一切正常。 so 每秒虚拟内存写入磁盘的大小，如果这个值大于0，同上。 bi 块设备每秒接收的块数量，这里的块设备是指系统上所有的磁盘和其他块设备，默认块大小是1024byte，我本机上没什么IO操作，所以一直是0，但是我曾在处理拷贝大量数据(2-3T)的机器上看过可以达到140000/s，磁盘写入速度差不多140M每秒 bo 块设备每秒发送的块数量，例如我们读取文件，bo就要大于0。bi和bo一般都要接近0，不然就是IO过于频繁，需要调整。 in 每秒CPU的中断次数，包括时间中断 cs 每秒上下文切换次数，例如我们调用系统函数，就要进行上下文切换，线程的切换，也要进程上下文切换，这个值要越小越好，太大了，要考虑调低线程或者进程的数目,例如在apache和nginx这种web服务器中，我们一般做性能测试时会进行几千并发甚至几万并发的测试，选择web服务器的进程可以由进程或者线程的峰值一直下调，压测，直到cs到一个比较小的值，这个进程和线程数就是比较合适的值了。系统调用也是，每次调用系统函数，我们的代码就会进入内核空间，导致上下文切换，这个是很耗资源
在早期的单任务计算机中，用户一次只能提交一个作业，独享系统的全部资源，同时也只能干一件事情。进行计算时不能进行 IO 读写，但 CPU 与 IO 的速度存在巨大差异，一个作业在 CPU 上所花费的时间非常少，大部分时间在等待 IO。
CPU使用率：CPU的使用率 平均负载：单位时间内的活跃线程数 用户时间：CPU在用户进程上的实际百分比 系统时间：CPU在内核上花费的实际百分比 空闲时间：系统处于在等待IO操作上的时间总和 等待：CPU花费在等待IO操作上的时间总和 Nice时间：CPU优先执行的时间百分比
维基百科中有介绍，在传统的方式里面，读取并通过网络发送一个文件在每次读或者写时都需要两次数据拷贝和两次上下文切换。其中的一次数据拷贝是通过CPU来完成的。通过zero-copy来传送文件可以将上下文切换减少到两次并且 可以消除所有的cpu数据拷贝。原文如下:
众所周知，操作系统是一个分时复用系统，通过将CPU时间分为好几份。系统在很短的时间内，将 CPU 轮流分配给它们，从而实现多任务同时运行的错觉。 伴随着的还有一个词是上下文切换，无论在工作中还是面试中，我们总会听到要减少线程、进程的上下文切换，因为上下文切换的代价比较高，会影响性能。 今天我们就来详细说说上下文切换到底在切换什么，以及如何可视化的观察上下文切换的代价，它是怎么影响程序性能的。
零拷贝是老生常谈的问题啦，大厂非常喜欢问。比如Kafka为什么快，RocketMQ为什么快等，都涉及到零拷贝知识点。最近技术讨论群几个伙伴分享了阿里、虾皮的面试真题，也都涉及到零拷贝。因此本文将跟大家一起来学习零拷贝原理。
在linux的系统维护中，可能需要经常查看cpu使用率，分析系统整体的运行情况,以便性能分析优化。而监控CPU的性能一般包括以下3点：运行队列、CPU使用率和上下文切换。
最近，烦心事有点多，博客也像是进入了便秘期。虽然还远远不到说放弃的地步，但总有一种挤不出牙膏的郁闷感。很怀念前几个月的冲劲和激情，一天都能存好几篇优质草稿。 看来，张戈博客是首次进入瓶颈阶段了！没办法
1、可以理解为数据不需要重复的拷贝，能大大提升系统的性能。这个词我们也经常在netty，kafka，RocketMQ等框架中听到，经常作为其提升性能的一大亮点。
前面的几篇文章里讨论过了进程上下文切换和系统调用对系统性能的影响，我们今天再来看另外一个CPU吃货，那就是软中断。
Part1Linux性能优化 1性能优化 性能指标 高并发和响应快对应着性能优化的两个核心指标：吞吐和延时
性能问题的本质就是系统资源已经到达瓶颈，但请求的处理还不够快，无法支撑更多的请求。性能分析实际上就是找出应用或系统的瓶颈，设法去避免或缓解它们。
性能问题的本质就是系统资源已经到达瓶颈，但请求的处理还不够快，无法支撑更多的请求。 性能分析实际上就是找出应用或系统的瓶颈，设法去避免或缓解它们。
从CPU发明到现在，有非常多种架构，从我们熟悉的X86，ARM，到不太熟悉的MIPS，IA64等
零拷贝（Zero-Copy）是一个大家耳熟能详的概念，那么，具体有哪些框架会使用到零拷贝呢？在思考这个问题之前，让我们先一起探寻一下零拷贝机制的底层原理。
CPU依次处理上述任务的调度方法是切换。切换分为“进程切换”“线程切换”和“中断切换”。中断切换即在本节“软中断与硬中断”中提及的，当系统中有非常重要的请求来临，CPU停止手头工作，触发硬中断。“进程切换”和“线程切换”，在切换前都要调取上次保存的信息，在切换后都要保存当前的信息。“进程切换”和“线程切换”合在一起叫做上下文切换（context switches）。图3-21为当前仅有2个任务等待CPU处理下的进程下文切换。
CPU中的控制单元，控制指令执行的顺序，并不是按照先后顺序执行，而是按照优先级顺序
平时在面试中你肯定会经常碰见的问题就是：RocketMQ为什么快？Kafka为什么快？什么是mmap？
vmstat是一个很全面的性能分析工具，可以观察到系统的进程状态、虚拟内存使用、磁盘的IO、中断、上下文切换、CPU使用等情况。在操作系统性能分析中，能100%理解vmstat输出的含义并灵活应用，是性能分析必备的基本能力。
在介绍零拷贝的IO模式之前，我们先简单了解下传统的IO模式是怎么样的？
vmstat 命令是最常见的Linux/Unix监控工具，可以展现给定时间间隔的服务器的状态值，包括服务器的CPU使用率，MEM内存使用，VMSwap虚拟内存交换情况，IO读写情况。
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