CPU優化
我們接下來從應用程式和系統的角度，分別來看看如何才能降低 CPU 使用率，提高 CPU 的并行處理能力，
應用程式優化
首先，從應用程式的角度來說，降低 CPU 使用率的最好方法當然是，排除所有不必要的作業，只保留最核心的邏輯，比如減少回圈的層次、減少遞回、減少動態記憶體分配等等，除此之外，應用程式的性能優化也包括很多種方法，我在這里列出了最常見的幾種，你可以記下來，
- 編譯器優化：很多編譯器都會提供優化選項，適當開啟它們，在編譯階段你就可以獲得編譯器的幫助，來提升性能，比如， gcc 就提供了優化選項 -O2，開啟后會自動對應用程式的代碼進行優化，
- 演算法優化：使用復雜度更低的演算法，可以顯著加快處理速度，比如，在資料比較大的情況下，可以用 O(nlogn) 的排序演算法（如快排、歸并排序等），代替 O(n^2) 的排序演算法（如冒泡、插入排序等），
- 異步處理：使用異步處理，可以避免程式因為等待某個資源而一直阻塞，從而提升程式的并發處理能力，比如，把輪詢替換為事件通知，就可以避免輪詢耗費 CPU 的問題，
- 多執行緒代替多行程：前面講過，相對于行程的背景關系切換，執行緒的背景關系切換并不切換行程地址空間，因此可以降低背景關系切換的成本，
- 善用快取：經常訪問的資料或者計算程序中的步驟，可以放到記憶體中快取起來，這樣在下次用時就能直接從記憶體中獲取，加快程式的處理速度，
系統優化
從系統的角度來說，優化 CPU 的運行，一方面要充分利用 CPU 快取的本地性，加速快取訪問；另一方面，就是要控制行程的 CPU 使用情況，減少行程間的相互影響，具體來說，系統層面的 CPU 優化方法也有不少，這里我同樣列舉了最常見的一些方法，方便你記憶和使用，
- CPU 系結：把行程系結到一個或者多個 CPU 上，可以提高 CPU 快取的命中率，減少跨 CPU 調度帶來的背景關系切換問題，- - CPU 獨占：跟 CPU 系結類似，進一步將 CPU 分組，并通過 CPU 親和性機制為其分配行程，這樣，這些 CPU 就由指定的行程獨占，換句話說，不允許其他行程再來使用這些 CPU，
- 優先級調整：使用 nice 調整行程的優先級，正值調低優先級，負值調高優先級，優先級的數值含義前面我們提到過，忘了的話及時復習一下，在這里，適當降低非核心應用的優先級，增高核心應用的優先級，可以確保核心應用得到優先處理，
- 為行程設定資源限制：使用 Linux cgroups 來設定行程的 CPU 使用上限，可以防止由于某個應用自身的問題，而耗盡系統資源，
- NUMA（Non-Uniform Memory Access）優化：支持 NUMA 的處理器會被劃分為多個 node，每個 node 都有自己的本地記憶體空間，NUMA 優化，其實就是讓 CPU 盡可能只訪問本地記憶體，
- 中斷負載均衡：無論是軟中斷還是硬中斷，它們的中斷處理程式都可能會耗費大量的 CPU，開啟 irqbalance 服務或者配置 smp_affinity，就可以把中斷處理程序自動負載均衡到多個 CPU 上，
Brendan Gregg
性能優化大師
學習筆記
整理自極客時間：《Linux性能優化實戰》
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標籤：Linux
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