簡介: NPTL 成為 glibc "正選"線程庫后,它的性能如何受到很多人的關注。本文就針對NPTL 與 LinuxThreads 的性能比較,以及超線程、內(nèi)核可搶占等特性對線程性能的影響進行了全面評測。
在 Linux 2.6.x 內(nèi)核中,調(diào)度性能的改進是其中最引人注目的一部分[1]。NPTL(Native Posix Thread Library)[2]使用內(nèi)核的新特性重寫了 Linux 的線程庫,取代歷史悠久而備受爭議的 LinuxThreads[3] 成為 glibc 的首選線程庫。
NPTL 的性能究竟如何?相對 LinuxThreads 又有哪些明顯的改進?在對NPTL進行全面分析之前,本文針對這兩種線程庫,以及內(nèi)核中"內(nèi)核可搶占"(Preemptible)和超線程(HyperThreading)[4]等特性進行了全面的性能評測,結(jié)果表明NPTL絕對值得廣大服務器系統(tǒng)期待和使用。
進行本測試的硬件平臺為浪潮NF420R服務器[7],4個Hyperthreading-enabled Intel Xeon 2.2G處理器,4G內(nèi)存。Linux選擇了Slackware 9.0發(fā)行版[8],所使用的內(nèi)核源碼來自 www.kernel.org 。
lmbench是一個用于評價系統(tǒng)綜合性能的多平臺開源benchmark[5],但其中沒有對線程的支持。其中有兩個測試進程性能的benchmark:lat_proc用于評測進程創(chuàng)建和終止的性能,lat_ctx用于評測進程切換的開銷。lmbench擁有良好的benchmark結(jié)構(gòu),只需要修改具體的Target程序(如lat_proc.c和lat_ctx.c),就可以借用lmbench的計時、統(tǒng)計系統(tǒng)得到我們關心的線程庫性能的數(shù)據(jù)。
基于lat_proc和lat_ctx的算法,本文實現(xiàn)了lat_thread和lat_thread_ctx兩個benchmark。在lat_thread中,lat_proc被改造成使用線程,用pthread_create()替代了fork(),用pthread_join()替代wait();在lat_thread_ctx中,沿用lat_ctx的評測算法(見lat_ctx手冊頁),將創(chuàng)建進程的過程改寫為創(chuàng)建線程,仍然使用管道進行通信和同步。
lat_thread null
null參數(shù)表示線程不進行任何實際操作,創(chuàng)建后即刻返回。
lat_thread_ctx -s<size> #threads
size參數(shù)與lat_ctx定義相同,可表示線程的大小(實際編程時為分配<size>K數(shù)據(jù);#threads參數(shù)為線程數(shù),即參與令牌傳遞的線程總數(shù),相當于程序負載情況。
volanomark是一個純java的benchmark,專門用于測試系統(tǒng)調(diào)度器和線程環(huán)境的綜合性能[6],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(fā)送的消息數(shù)來評測宿主機綜合性能(數(shù)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。
測試計劃中將內(nèi)核分為2.4.26、2.6.6/支持內(nèi)核搶占和2.6.6/不支持內(nèi)核搶占三類;通過配置內(nèi)核以及NF420R的BIOS實現(xiàn)三類SMP規(guī)模:單處理機(UP)、4CPU的SMP(SMP4)和打開超線程支持的虛擬8CPU SMP(SMP8*)。內(nèi)核配置和SMP規(guī)模的每一種組合都針對LinuxThreads和NPTL使用lat_thread、lat_thread_ctx和volanomark獲取一組數(shù)據(jù)。由于NPTL無法在2.4.x內(nèi)核上使用,該項數(shù)據(jù)空缺。
1. LinuxThreads vs NPTL:線程創(chuàng)建/銷毀開銷
使用2.6.6/preemptible內(nèi)核配置下UP和SMP4的測試數(shù)據(jù)獲得下圖:
在線程創(chuàng)建/銷毀開銷方面,NPTL的改進相當明顯(降低約600%)。實際上,NPTL不再像LinuxThreads那樣需要使用用戶級的管理線程來維護線程的創(chuàng)建和銷毀[9],因此,很容易理解它在這方面的開銷能夠大幅度降低。
同時,由圖可見,單CPU下創(chuàng)建線程總是比多CPU下迅速。
2. LinuxThreads vs NPTL:線程切換開銷
同樣使用2.6.6/preemptible內(nèi)核配置下UP和SMP4的數(shù)據(jù):
隨著lat_thread_ctx的參與線程增多,不管是哪個線程庫,單處理機條件下的線程切換開銷都陡峭上升,而SMP條件下則上升比較平緩。在這方面,LinuxThreads和NPTL表現(xiàn)基本相同。
從上面四張圖中我們可以得出兩點結(jié)論:
- "內(nèi)核可搶占"是Linux對實時應用提供更好支持的有力保障,但對線程性能影響很小,甚至有一點損失,畢竟搶占鎖的開銷不可忽略;
- 升級內(nèi)核并不會對LinuxThreads線程庫性能帶來多少變化,因此,對于服務器系統(tǒng)而言,不能指望僅僅編譯使用新內(nèi)核就能提高性能。
從圖3、圖4我們已經(jīng)知道,打開超線程支持對線程創(chuàng)建/銷毀性能幾乎沒有影響,而這兩張圖表也進一步說明,超線程技術(shù)對于線程切換開銷也沒有明顯的影響。超線程技術(shù)是CPU內(nèi)部的優(yōu)化技術(shù),和真正的雙CPU完全不同。大量研究表明,如果沒有內(nèi)核與用戶應用相結(jié)合的專門優(yōu)化措施,超線程并不會帶來很大的性能變化。除非是高負載綜合服務器系統(tǒng)(例如繁忙的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)),購買超線支持的CPU并不能帶來多少好處。
前面幾節(jié)分析讓我們了解了線程庫性能改進的細節(jié),通過volanomark測試,我們可以近似得到在綜合應用環(huán)境下,特別是網(wǎng)絡服務需求中線程庫以及內(nèi)核對系統(tǒng)整體性能的影響程度。
圖9綜合了不同內(nèi)核、不同處理機數(shù)條件下,兩種線程庫的volanomark結(jié)果。從圖中可以觀察到以下三點:
- NPTL能極大提高SMP環(huán)境下服務器系統(tǒng)的整體性能(超過65%),相對而言,對單處理機系統(tǒng)影響較小(10%左右);
- 2.6內(nèi)核的搶占特性對系統(tǒng)性能影響很小(不超過±1%),某些情況下甚至有所下降;
- 超線程技術(shù)在LinuxThreads中的影響是負面的,在NPTL中是正面的,但影響幅度都很小(5%-6%)。
以上結(jié)論中前兩點與LMBench針對性測試結(jié)果完全吻合,第三點的偏差實際上反映了超線程技術(shù)對于綜合服務器環(huán)境還是有一定加速的。
我們的評測為廣大Linux用戶,特別是服務器用戶提供了一點有價值的參考:
- 如果你的是多處理機系統(tǒng),那么毫不猶豫地升級你的內(nèi)核,并記住,一定要同時升級你的線程庫,它通常與glibc緊密耦合;
- 如果你的系統(tǒng)并沒有實時應用,不要打開"內(nèi)核可搶占"開關,它只會讓你的系統(tǒng)更慢;
- 慎重考慮是否使用超線程技術(shù),即使你已經(jīng)購買了支持超線程的CPU,有時關閉它可能更適合你的需求。
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- [pubb@163.net,2004] Linux 2.6調(diào)度系統(tǒng)分析,IBM DeveloperWorks, www.ibm.com/developerworks/cn/linux/kernel/l-kn26sch/index.shtml
- [Ulrich Drepper,2002] Native Posix Threading Library, people.redhat.com/drepper/nptl-design.pdf
- [Xavier.Leroy@inria.fr,1996] LinuxThreads線程庫, pauillac.inria.fr/~xleroy/linuxthreads/
- [Intel Co.,2002]HyperThreading超線程技術(shù), www.intel.com/technology/hyperthread/
- [Larry McVoy,lm@bitmover.com,1998]LMbench, www.bitmover.com/lmbench/
- [volano LLC,2004] Volanomark Benchmark, http://www.volano.com/benchmarks.html
- [Slackware,1993]Slackware Linux Distribution, www.slackware.com
- [pubb@163.net,2003] Linux 線程實現(xiàn)機制分析, www.ibm.com/developerworks/cn/linux/kernel/l-thread/index.shtml
- [jim@2cpu.com,2004] Exploring Hyper-Threading Performance , http://www.2cpu.com/articles/42_1.html
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