Вопрос или проблема
Я использую htop, чтобы видеть запущенные процессы. Я заметил, что на ядре 68, где я запускаю свою программу на c++, использование ЦП на уровне 60% отображается красным, т.е. используется ядром. Обычно мой процесс занимает 60-90% ЦП, и это вызывало его голодание, что приводило к накоплению данных в очереди и использованию 20 ГБ ОЗУ (и это количество растет).
- Я пытаюсь понять, почему, если это выполнялось на изолированном ядре, ядро также работало там?
- Существует ли способ проверить, какой процесс ядра работал там?
- Поскольку моё приложение выполняет операции ввода-вывода, там есть системные вызовы, может ли это быть причиной? Оно в основном слушает входящие данные с помощью TCP и снова отправляет их в базу данных, также используя TCP, и ведется немного журналирования (но не много, несколько МБ за 5-6 часов).
.
Ответ или решение
Ответ на вопрос о том, почему процесс ядра выполняется на изолированном ядре, требует понимания нескольких ключевых аспектов операционных систем, управления процессами и архитектуры многоядерных систем.
1. Причины выполнения процессов ядра на изолированном ядре
Ваша ситуация, когда вы наблюдаете высокую загрузку ЦП на изолированном ядре, может быть следствием нескольких причин:
-
Изоляция ядер: Изолированные ядра часто используются для повышения производительности высокопроизводительных приложений. Однако даже на изолированном ядре могут выполняться задачи, относящиеся к ядру, такие как обработка прерываний или выполнение системных вызовов. Это связано с тем, что приложения часто взаимодействуют с хранилищами или пользователями через системные вызовы, что неизбежно вызывает обработку в контексте ядра.
-
Планировщик процессов: Операционные системы используют планировщики для управления тем, какой процесс или поток выполняется на каждом ядре. Если ваше приложение активно выполняет I/O операции (например, через TCP), это может инициировать системные вызовы, которые требуют обработки ядром. Даже если ваше приложение запущено на изолированном ядре, системные вызовы, такие как
read,write, илиselect, будут обслуживаться ядром, что может приводить к тому, что процессы ядра занимают заметное количество ресурсов ЦП.
2. Как проверить, какие процессы ядра выполняются на конкретном ядре
Для диагностики процессов ядра на конкретном ядре вы можете воспользоваться следующими инструментами и командами:
-
htopилиtop: Эти инструменты позволяют визуально отслеживать загрузку процессоров. Вhtopвы можете настроить фильтры для отображения процессов ядра и посмотреть, какие системные вызовы активны. -
pidstat: Эта утилита из пакетаsysstatможет предоставить детальную информацию о том, сколько времени CPU затрачивается на пользовательские и системные процессы. Это поможет вам определить, какие системные процессы вызывают высокую загрузку CPU. -
perf: Этот инструмент может использоваться для анализа производительности вашего приложения и выявления узких мест, связанных с процессами ядра.
3. Влияние I/O операций на нагрузку на ядро
Ваша программа, которая активно использует сетевые операции, вероятнее всего, вызывает значительное количество системных вызовов. При каждом запросе TCP ваше приложение переходит в режим ядра, что может привести к увеличенной нагрузке на процессор:
-
Системные вызовы: Ваше приложение, вероятно, выполняет множество вызовов операций чтения и записи, что приводит к увеличению контекстного переключения в ядре. Каждый такой системный вызов может занимать больше времени, если ваша программа генерирует большое количество данных или работает с медленными I/O устройствами.
-
Логирование: Даже небольшие объемы логирования могут накапливаться, особенно если логирование выполняется синхронно. Рассмотрите возможность асинхронного логирования или пакетирования операций.
Заключение
Таким образом, наличие процессов ядра на изолированном ядре связано с системными вызовами, генерируемыми вашим приложением, а также с работой планировщика потоков. Для более глубокого анализа рекомендуется использовать инструменты мониторинга, чтобы определить, какие именно системные вызовы увеличивают нагрузку. Попробуйте оптимизировать обработку I/O и уменьшить количество вызовов в контексте ядра для более эффективного использования ресурсов.