隨著計算機應用的日益普及，用戶對計算機的處理能力的需求成指數級增長。為了滿足用戶的需求，處理器生產廠商采用了諸如超流水、分支預測、超標量、亂序執行及緩存等技術以提高處理器的性能。但是這些技術的采用增加了微處理器的復雜性，帶來了諸如材料、功耗、光刻、電磁兼容性等一系列問題。因此處理器設計人員開始尋找新的途徑來提高處理器的性能。Intel公司于2002年底推出了超線程技術，通過共享處理器的執行資源，提高CPU的利用率，讓處理單元獲得更高的吞吐量。
1 超線程技術背景
　　傳統的處理器內部存在著多種并行操作方式。①指令級并行ILP(Instruction Level Paramllelism)：同時執行幾條指令，單CPU就能完成。但是，傳統的單CPU處理器只能同時執行一個線程，很難保證CPU資源得到100%的利用，性能提高只能通過提升時鐘頻率和改進架構來實現。②線程級并行TLP(Thread Level Paramllesim)：可以同時執行多個線程，但是需要多處理器系統的支持，通過增加CPU的數量來提高性能。
　　超線程微處理器將同時多線程技術SMT(Simultaneous Multi-Threading)引入Intel體系結構，支持超線程技術的操作系統將一個物理處理器視為兩個邏輯處理器，并且為每個邏輯處理器分配一個線程運行。物理處理器在兩個邏輯處理器之間分配高速緩存、執行單元、總線等執行資源，讓暫時閑置的運算單元去執行其他線程代碼，從而最大限度地提升CPU資源的利用率。
　　Intel 超線程技術通過復制、劃分、共享Intel的Netburst微架構的資源讓一個物理CPU中具有兩個邏輯CPU。(1)復制的資源：每個邏輯CPU都維持一套完整的體系結構狀態，包括通用寄存器、控制寄存器、高級可編程寄存器(APIC)以及一些機器狀態寄存器，體系結構狀態對程序或線程流進行跟蹤。從軟件的角度，一旦體系結構狀態被復制，就可以將一個物理CPU視為兩個邏輯CPU。(2)劃分的資源：包括重定序(re-order)緩沖、Load/Store緩沖、隊列等。劃分的資源在多任務模式時分給兩個邏輯CPU使用，在單任務模式時合并起來給一個邏輯CPU使用。(3)共享的資源：包括cache及執行單元等，邏輯CPU共享物理CPU的執行單元進行加、減、取數等操作。
　　在線程調度時，體系結構狀態對程序或線程流進行跟蹤，各項工作(包括加、乘、加載等)由執行資源(處理器上的單元)負責完成。每個邏輯處理器可以單獨對中斷作出響應。第一個邏輯處理器跟蹤一個線程時，第二個邏輯處理器可以同時跟蹤另一個線程。例如，當一個邏輯處理器在執行浮點運算時，另一個邏輯處理器可以執行加法運算和加載操作。擁有超線程技術的CPU可以同時執行處理兩個線程，它可以將來自兩個線程的指令同時發送到處理器內核執行。處理器內核采用亂序指令調度并發執行兩個線程，以確保其執行單元在各時鐘周期均處于運行狀態。
　　圖1和圖2分別為傳統的雙" title="的雙">的雙處理器系統和支持超線程的雙處理器系統。傳統的雙處理器系統中，每個處理器有一套獨立的體系結構狀態和處理器執行資源，每個處理器上只能同時執行一個線程。支持超線程的雙處理器系統中，每個處理器有兩套獨立體系結構狀態，可以獨立地響應中斷。

2 Linux超線程感知調度優化
　　Linux從2.4.17版開始支持超線程技術，傳統的Linux O(1)調度器" title="調度器">調度器不能區分物理CPU和邏輯CPU，因此不能充分利用超線程處理器的特性。Ingo Monlar編寫了“HT-aware scheduler patch”，針對超線程技術對O(1)調度器進行了調度算法優化：優先安排線程在空閑的物理CPU的邏輯CPU上運行，避免資源競爭帶來的性能下降；在線程調度時考慮了在兩個邏輯CPU之間進行線程遷移的開銷遠遠小于物理CPU之間的遷移開銷以及邏輯CPU共享cache等資源的特性。這些優化的相關算法被Linux的后期版本所吸收，具體如下：
　　(1)共享運行隊列
　　在對稱多處理SMP(Symmetrical Multi-Processing)環境中，O(1)調度器為每個CPU分配了一個運行隊列，避免了多CPU共用一個運行隊列帶來的資源競爭。Linux會將超線程CPU中的兩個邏輯CPU視為SMP的兩個獨立CPU，各維持一個運行隊列。但是這兩個邏輯CPU共享cache等資源，沒有體現超線程CPU的特性。因此引入了共享運行隊列的概念。HT-aware scheduler patch在運行隊列struct runqueue結構中增加了nr_cpu和cpu兩個屬性，nr_cpu記錄物理CPU中的邏輯CPU數目，CPU則指向同屬CPU(同一個物理CPU上的另一個邏輯CPU)的運行隊列，如圖3所示。

　　在Linux中通過調用sched_map_runqueue( )函數實現兩個邏輯CPU的運行隊列的合并。sched_map_runqueue( )首先會查詢系統的CPU隊列，通過phys_proc_id(記錄邏輯CPU所屬的物理CPU的ID)判斷當前CPU的同屬邏輯CPU。如果找到同屬邏輯CPU，則將當前CPU運行隊列的cpu屬性指向同屬邏輯CPU的運行隊列。
　　(2)支持“被動的”負載均衡" title="負載均衡">負載均衡
　　用中斷驅動的均衡操作必須針對各個物理 CPU，而不是各個邏輯 CPU。否則可能會出現兩種情況：一個物理 CPU 運行兩個任務，而另一個物理 CPU 不運行任務；現有的調度程序不會將這種情形認為是“失衡的”。在調度程序看來，似乎是第一個物理處理器上的兩個 CPU運行1-1任務，而第二個物理處理器上的兩個 CPU運行0-0任務。
　　在2.6.0版之前，Linux只有通過load_balance( )函數才能進行CPU之間負載均衡。當某個CPU負載過輕而另一個CPU負載較重時，系統會調用load_balance( )函數從重載CPU上遷移線程到負載較輕的CPU上。只有系統最繁忙的CPU的負載超過當前CPU負載的 25% 時才進行負載平衡。找到最繁忙的CPU(源CPU)之后，確定需要遷移的線程數為源CPU負載與本CPU負載之差的一半,然后按照從 expired 隊列到 active 隊列、從低優先級線程到高優先級線程的順序進行遷移。
　　在超線程系統中進行負載均衡時，如果也是將邏輯CPU等同于SMP環境中的單個CPU進行調度，則可能會將線程遷移到同一個物理CPU的兩個邏輯CPU上，從而導致物理CPU的負載過重。
　　在2.6.0版之后，Linux開始支持NUMA(Non-Uniform Memory Access Architecture)體系結構。進行負載均衡時除了要考慮單個CPU的負載，還要考慮NUMA下各個節點的負載情況。
　　Linux的超線程調度借鑒NUMA的算法，將物理CPU當作NUMA中的一個節點，并且將物理CPU中的邏輯CPU映射到該節點，通過運行隊列中的node_nr_running屬性記錄當前物理CPU的負載情況。
　　Linux通過balance_node( )函數進行物理CPU之間的負載均衡。物理CPU間的負載平衡作為rebalance_tick( )函數中的一部分在 load_balance( )之前啟動，避免了出現一個物理CPU運行1-1任務，而第二個物理CPU運行0-0任務的情況。balance_node( )函數首先調用 find_
　　busiest_node( )找到系統中最繁忙的節點，然后在該節點和當前CPU組成的CPU集合中進行 load_balance( )，把最繁忙的物理CPU中的線程遷移到當前CPU上。之后rebalance_tick( )函數再調用load_balance(工作集為當前的物理CPU中的所有邏輯CPU)進行邏輯CPU之間的負載均衡。
　　(3)支持“主動的”負載均衡
　　當一個邏輯 CPU 變成空閑時，可能造成一個物理CPU的負載失衡。例如：系統中有兩個物理CPU，一個物理CPU上運行一個任務并且剛剛結束，另一個物理CPU上正在運行兩個任務，此時出現了一個物理CPU空閑而另一個物理CPU忙的現象。
　　Linux中通過active_load_balance( )函數進行主動的負載均衡，active_load_balance( )函數用于在所有的邏輯CPU中查詢該CPU的忙閑情況。如果發現由于超線程引起的負載不平衡(一個物理CPU的兩個邏輯CPU都空閑，另一個物理CPU的兩個邏輯CPU都在運行兩個線程)，則喚醒一個需要遷移的線程，將它從一個忙的物理CPU遷移到一個空閑的物理CPU上。
　　active_load_balance( )通過調用cpu_rq( )函數得到每一個邏輯CPU上的運行隊列。如果運行隊列上的當前運行線程為idle線程，則說明當前邏輯CPU為空閑；如果發現一個物理CPU兩個邏輯CPU都為空閑，而另一個物理CPU中的兩個邏輯CPU的運行隊列為繁忙的情況，則說明存在超線程引起的負載不均衡。這時當前CPU會喚醒遷移服務線程(migration_thread)來完成負載均衡的線程遷移。
　　(4)支持超線程感知的任務挑選
　　在超線程處理器中，由于cache資源為兩個邏輯處理器共享，因此調度器在選取一個新任務時，必須確保同組的任務盡量共享一個物理CPU，從而減少cache失效的開銷，提高系統的性能。而傳統的調度器只是簡單地為邏輯CPU選取一個任務，沒有考慮物理CPU的影響。
　　Linux進行線程切換時會調用schedule( )函數進行具體的操作。如果沒有找到合適的任務schedule()函數，則會調度idle線程在當前CPU上運行。在超線程環境中Linux調度idle線程運行之前會查詢其同屬CPU的忙閑狀況。如果同屬CPU上有等待運行的線程，則會調用一次load_balance( )函數在兩個同屬CPU之間作一次負載均衡，將等待運行的線程遷移到當前CPU上，保證優先運行同屬CPU上的任務。
　　(5)支持超線程感知的CPU喚醒
　　傳統的調度器只知道當前CPU，而不知道同屬的邏輯CPU。在超線程環境下，一個邏輯CPU正在執行任務時，其上的一個線程被喚醒了，此時，如果它的同屬邏輯CPU是空閑的，則應該在同屬邏輯CPU上運行剛剛喚醒的任務。
　　Linux通過wake_up_cpu( )函數實現CPU喚醒，在try_o_wakeup、pull_task、move_task_away加入了wake_up_cpu( )函數的相應調用點。wake_up_cpu()首先查詢當前CPU是不是空閑的，如果當前CPU為空閑，則調用resched_cpu( )函數啟動調度器，將喚醒的線程調度到當前CPU執行；否則查找其同屬邏輯CPU。如果同屬邏輯CPU是空閑的，則將喚醒的線程調度到同屬邏輯CPU上執行；否則比較喚醒的線程和當前CPU上運行的線程的優先級。如果喚醒的線程的優先級高，或者優先級相等但是時間片多，則進行線程切換，在當前CPU上調度執行喚醒的線程。如果上述條件都不滿足，最后比較喚醒的線程和當前CPU的同屬邏輯CPU上運行的線程的優先級，如果喚醒的線程的優先級高，或者優先級相等但是時間片多，則在同屬邏輯CPU上調度執行喚醒的線程。
3 性能測試
　　Linux-2.6.0 HT-aware scheduler patch實現了上述超線程調度優化。這里根據linux-2.6.0 HT-aware scheduler patch對這幾種調度優化進行了性能測試。
　　測試硬件環境：Xeon 2.2GHz處理器(支持超線程)×4，2GB SDRAM內存。
　　Benchmark：(1)Volanomark是一個純Java的benchmark，專門用于測試系統調度器和線程環境的綜合性能。它建立一個模擬Client/Server方式的Java聊天室，通過獲取每秒平均發送的消息數來評測宿主機綜合性能(數值越大性能越好)。Volanomark測試與Java虛擬機平臺相關，本文使用Sun Java SDK 1.4.2作為測試用Java平臺，Volanomark版本2.5.0.9。(2)LMBench是一個用于評價系統綜合性能的多平臺開源benchmark，對其進行修改后實現了lat_thread_ctx接口，用來測試線程的切換開銷。
　　圖4表明開啟超線程后Volanomark在Linux-2.6.0平臺下平均吞吐量提高了25.5％。由于Linux的O(1)內核調度器比較好地實現了SMP負載均衡算法，所以在超線程環境下整個系統的性能也有了比較好的提升。
　　圖5顯示出Linux在進行了超線程調度優化后，在支持超線程的平臺上所獲得的性能加速比。在Linux-2.6.0加入HT-aware scheduler patch后Volanomark的平均吞吐提高了 8.5％，分別實現主動負載均衡、被動的負載均衡、CPU喚醒和任務挑選的相關代碼后，吞吐量分別提高了1.8.%、2.5%、2.3%和2.1％。

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　　使用Lmbench創建10~150個線程，在不同的負載條件下測試線程的切換開銷。表1的數據顯示HT-aware scheduler patch可以將線程的切換開銷減少3%～7%。數據顯示：在輕負載情況下，系統可以獲得更多的加速比。這是因為被動的負載均衡以及主動的負載均衡只有在系統有CPU空閑時才能發揮比較好的作用。