从Java视角理解CPU上下文切换(Context Switch)

在高性能编程时,经常接触到多线程. 起初我们的理解是, 多个线程并行地执行总比单个线程要快, 就像多个人一起干活总比一个人干要快. 然而实际情况是, 多线程之间需要竞争IO设备, 或者竞争锁资源，导致往往执行速度还不如单个线程. 在这里有一个经常提及的概念就是: 上下文切换(Context Switch). 

上下文切换的精确定义可以参考: http://www.linfo.org/context_switch.html. 下面做个简单的介绍. 多任务系统往往需要同时执行多道作业.作业数往往大于机器的CPU数, 然而一颗CPU同时只能执行一项任务, 如何让用户感觉这些任务正在同时进行呢? 操作系统的设计者巧妙地利用了时间片轮转的方式, CPU给每个任务都服务一定的时间, 然后把当前任务的状态保存下来, 在加载下一任务的状态后, 继续服务下一任务. 任务的状态保存及再加载, 这段过程就叫做上下文切换. 时间片轮转的方式使多个任务在同一颗CPU上执行变成了可能, 但同时也带来了保存现场和加载现场的直接消耗. 
(Note. 更精确地说, 上下文切换会带来直接和间接两种因素影响程序性能的消耗. 直接消耗包括: CPU寄存器需要保存和加载, 系统调度器的代码需要执行, TLB实例需要重新加载, CPU 的pipeline需要刷掉; 间接消耗指的是多核的cache之间得共享数据, 间接消耗对于程序的影响要看线程工作区操作数据的大小). 


在linux中可以使用vmstat观察上下文切换的次数. 执行命令如下: 

Shell代码  收藏代码
  1. $ vmstat 1  
  2. procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ----cpu----  
  3.  r  b   swpd   free   buff  cache   si   so    bi    bo   in   cs us sy id wa  
  4.  1  0      0 4593944 453560 1118192    0    0    14    12  238   30  6  1 92  1  
  5.  0  0      0 4593212 453568 1118816    0    0     0    96  958 1108  4  1 94  2  
  6.  0  0      0 4593360 453568 1118456    0    0     0     0  895 1044  3  1 95  0  
  7.  1  0      0 4593408 453568 1118456    0    0     0     0  929 1073  4  1 95  0  
  8.  0  0      0 4593496 453568 1118456    0    0     0     0 1133 1363  6  1 93  0  
  9.  0  0      0 4593568 453568 1118476    0    0     0     0  992 1190  4  1 95  0  


vmstat 1指每秒统计一次, 其中cs列就是指上下文切换的数目. 一般情况下, 空闲系统的上下文切换每秒大概在1500以下. 

对于我们经常使用的抢占式操作系统来说, 引起上下文切换的原因大概有以下几种: 1. 当前执行任务的时间片用完之后, 系统CPU正常调度下一个任务 2. 当前执行任务碰到IO阻塞, 调度器将挂起此任务, 继续下一任务 3. 多个任务抢占锁资源, 当前任务没有抢到,被调度器挂起, 继续下一任务 4. 用户代码挂起当前任务, 让出CPU时间 5. 硬件中断. 前段时间发现有人在使用futex的WAIT和WAKE来测试context switch的直接消耗(链接), 也有人使用阻塞IO来测试context switch的消耗(链接).那么Java程序怎么测试和观察上下文切换的消耗呢? 

我做了一个小实验, 代码很简单, 有两个工作线程. 开始时，第一个线程挂起自己; 第二个线程唤醒第一个线程，再挂起自己; 第一个线程醒来之后唤醒第二个线程, 再挂起自己. 就这样一来一往,互相唤醒对方, 挂起自己. 代码如下: 

Java代码  收藏代码
  1. import java.util.concurrent.atomic.AtomicReference;  
  2. import java.util.concurrent.locks.LockSupport;  
  3.   
  4. public final class ContextSwitchTest {  
  5.     static final int RUNS = 3;  
  6.     static final int ITERATES = 1000000;  
  7.     static AtomicReference turn = new AtomicReference();  
  8.   
  9.     static final class WorkerThread extends Thread {  
  10.         volatile Thread other;  
  11.         volatile int nparks;  
  12.   
  13.         public void run() {  
  14.             final AtomicReference t = turn;  
  15.             final Thread other = this.other;  
  16.             if (turn == null || other == null)  
  17.                 throw new NullPointerException();  
  18.             int p = 0;  
  19.             for (int i = 0; i < ITERATES; ++i) {  
  20.                 while (!t.compareAndSet(other, this)) {  
  21.                     LockSupport.park();  
  22.                     ++p;  
  23.                 }  
  24.                 LockSupport.unpark(other);  
  25.             }  
  26.             LockSupport.unpark(other);  
  27.             nparks = p;  
  28.             System.out.println("parks: " + p);  
  29.   
  30.         }  
  31.     }  
  32.   
  33.     static void test() throws Exception {  
  34.         WorkerThread a = new WorkerThread();  
  35.         WorkerThread b = new WorkerThread();  
  36.         a.other = b;  
  37.         b.other = a;  
  38.         turn.set(a);  
  39.         long startTime = System.nanoTime();  
  40.         a.start();  
  41.         b.start();  
  42.         a.join();  
  43.         b.join();  
  44.         long endTime = System.nanoTime();  
  45.         int parkNum = a.nparks + b.nparks;  
  46.         System.out.println("Average time: " + ((endTime - startTime) / parkNum)  
  47.                 + "ns");  
  48.     }  
  49.   
  50.     public static void main(String[] args) throws Exception {  
  51.         for (int i = 0; i < RUNS; i++) {  
  52.             test();  
  53.         }  
  54.     }  
  55. }  


编译后,在我自己的笔记本上( Intel(R) Core(TM) i5 CPU M 460  @ 2.53GHz, 2 core, 3M L3 Cache) 用测试几轮，结果如下: 

Shell代码  收藏代码
  1. java -cp . ContextSwitchTest  
  2. parks: 953495  
  3. parks: 953485  
  4. Average time: 11373ns  
  5. parks: 936305  
  6. parks: 936302  
  7. Average time: 11975ns  
  8. parks: 965563  
  9. parks: 965560  
  10. Average time: 13261ns  

我们会发现这么简单的for循环, 线性执行会非常快,不需要1秒, 而执行这段程序需要几十秒的耗时. 每个上下文切换需要耗去十几us的时间,这对于程序吞吐量的影响很大. 

同时我们可以执行vmstat 1 观查一下上下文切换的频率是否变快 

Shell代码  收藏代码
  1. $ vmstat 1  
  2. procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ----cpu----  
  3.  r  b   swpd   free   buff  cache   si   so    bi    bo   in   cs us sy id wa  
  4.  1  0      0 4424988 457964 1154912    0    0    13    12  252   80  6  1 92  1  
  5.  0  0      0 4420452 457964 1159900    0    0     0     0 1586 2069  6  1 93  0  
  6.  1  0      0 4407676 457964 1171552    0    0     0     0 1436 1883  8  3 89  0  
  7.  1  0      0 4402916 457964 1172032    0    0     0    84 22982 45792  9  4 85  2  
  8.  1  0      0 4416024 457964 1158912    0    0     0     0 95382 198544 17 10 73  0  
  9.  1  1      0 4416096 457964 1158968    0    0     0   116 79973 159934 18  7 74  0  
  10.  1  0      0 4420384 457964 1154776    0    0     0     0 96265 196076 15 10 74  1  
  11.  1  0      0 4403012 457972 1171096    0    0     0   152 104321 213537 20 12 66  2  



再使用strace观察以上程序中Unsafe.park()究竟是哪道系统调用造成了上下文切换: 

Shell代码  收藏代码
  1. $strace -f java -cp . ContextSwitchTest  
  2. [pid  5969] futex(0x9571a9c, FUTEX_WAKE_OP_PRIVATE, 1, 1, 0x9571a98, {FUTEX_OP_SET, 0, FUTEX_OP_CMP_GT, 1}) = 1  
  3. [pid  5968] <... futex resumed> )       = 0  
  4. [pid  5969] futex(0x9571ad4, FUTEX_WAIT_PRIVATE, 949, NULL <unfinished ...>  
  5. [pid  5968] futex(0x9564368, FUTEX_WAKE_PRIVATE, 1) = 0  
  6. [pid  5968] futex(0x9571ad4, FUTEX_WAKE_OP_PRIVATE, 1, 1, 0x9571ad0, {FUTEX_OP_SET, 0, FUTEX_OP_CMP_GT, 1} <unfinished ...>  
  7. [pid  5969] <... futex resumed> )       = 0  
  8. [pid  5968] <... futex resumed> )       = 1  
  9. [pid  5969] futex(0x9571628, FUTEX_WAIT_PRIVATE, 2, NULL <unfinished ...>  

果然还是futex. 

再使用perf看看上下文对于Cache的影响: 

Shell代码  收藏代码
  1. $ perf stat -e cache-misses   java -cp . ContextSwitchTest  
  2. parks: 999999  
  3. parks: 1000000  
  4. Average time: 16201ns  
  5. parks: 998930  
  6. parks: 998926  
  7. Average time: 14426ns  
  8. parks: 998034  
  9. parks: 998204  
  10. Average time: 14489ns  
  11.   
  12.  Performance counter stats for 'java -cp . ContextSwitchTest':  
  13.   
  14.          2,550,605 cache-misses                                                  
  15.   
  16.       90.221827008 seconds time elapsed  

1分半钟内有255万多次cache未命中. 

嗯, 貌似太长了, 可以结束了. 接下来会继续几篇博文继续分析一些有意思的东西. 
(1) 从Java视角看内存屏障 (Memory Barrier) 
(2) 从java视角看CPU亲缘性 (CPU Affinity) 
等..敬请关注 


PS. 其实还做了一个实验, 测试CPU Affinity对于Context Switch的影响. 

Shell代码  收藏代码
  1. $ taskset -c 0 java -cp . ContextSwitchTest  
  2. parks: 992713  
  3. parks: 1000000  
  4. Average time: 2169ns  
  5. parks: 978428  
  6. parks: 1000000  
  7. Average time: 2196ns  
  8. parks: 989897  
  9. parks: 1000000  
  10. Average time: 2214ns  

这个命令把进程绑定在0号CPU上,结果Context Switch的消耗小了一个数量级, 什么原因呢? 卖个关子, 在谈到CPU Affinity的博文再说

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