Project Loom协作式调度与Linux内核Sched_ext竞争导致CPU亲和性失效？Carrier线程绑定与sched_setaffinity - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

Project Loom 的协作式调度与 Linux 内核 Sched_ext 竞争：CPU 亲和性挑战与 Carrier 线程绑定

大家好，今天我们来深入探讨一个复杂且前沿的话题：Project Loom 的协作式调度机制在与 Linux 内核的 Sched_ext 竞争时，可能导致的 CPU 亲和性失效问题，以及 Carrier 线程绑定和 sched_setaffinity 的相关性。

Project Loom 与虚拟线程：协作式调度的魅力

Project Loom 是 OpenJDK 的一个重要项目，旨在通过引入轻量级的 虚拟线程 (Virtual Threads) 来显著提升 Java 平台的并发性能和可伸缩性。与传统的操作系统线程（通常称为 平台线程 或 内核线程）不同，虚拟线程并非直接映射到内核线程，而是由 Java 虚拟机 (JVM) 管理的。

关键在于，虚拟线程采用的是 协作式调度 (Cooperative Scheduling) 模式。这意味着虚拟线程不会像内核线程那样被操作系统强制进行时间片轮转。相反，虚拟线程主动放弃 CPU 的控制权，通常是在执行阻塞 I/O 操作或显式地 yield 的时候。这种机制避免了频繁的上下文切换，从而降低了 CPU 的开销。

负责实际执行虚拟线程的内核线程被称为 Carrier 线程。一个 Carrier 线程可以运行多个虚拟线程，并在虚拟线程阻塞时切换到另一个就绪的虚拟线程。

示例代码 (简单的虚拟线程创建和执行)

import java.time.Duration;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.stream.IntStream;

public class VirtualThreadExample {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        try (var executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()) {
            IntStream.range(0, 1000).forEach(i -> {
                executor.submit(() -> {
                    System.out.println("Virtual Thread " + i + " running on " + Thread.currentThread());
                    try {
                        Thread.sleep(Duration.ofSeconds(1)); // 模拟阻塞 I/O
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    return i;
                });
            });
        } // executor.close() waits
    }
}

这段代码创建了一个 Executor，它为每个提交的任务创建一个新的虚拟线程。每个虚拟线程打印其 ID 和运行它的线程（Carrier 线程），然后休眠一秒钟来模拟阻塞 I/O。

Linux Sched-ext：内核调度器的进化

Sched-ext (Scheduler Extensions) 是 Linux 内核的一个相对较新的特性，旨在提供更灵活和可定制的进程调度机制。它允许用户空间程序通过 BPF (Berkeley Packet Filter) 程序定义自己的调度策略，从而绕过或增强内核默认的调度器。

Sched-ext 的目标是解决传统内核调度器在特定工作负载下可能存在的不足，例如实时性、公平性和资源利用率。通过用户自定义的调度策略，Sched-ext 能够更好地适应各种不同的应用场景。

Sched-ext 的核心思想：

用户空间策略： 调度决策由用户空间 BPF 程序控制。
内核辅助： 内核提供必要的机制来执行用户空间策略。
灵活性： 允许针对特定工作负载进行优化。

CPU 亲和性：线程与核心的绑定

CPU 亲和性 (CPU Affinity) 是一种调度策略，它允许将一个进程或线程绑定到一个或多个特定的 CPU 核心。这可以提高程序的性能，尤其是在 NUMA (Non-Uniform Memory Access) 系统上，通过减少跨 CPU 核心的内存访问延迟。

在 Linux 中，可以使用 sched_setaffinity 系统调用来设置线程的 CPU 亲和性。sched_setaffinity 接受一个线程 ID 和一个 CPU 集合 (CPU set) 作为参数，并将该线程绑定到指定的 CPU 核心。

示例代码 (使用 sched_setaffinity 设置 CPU 亲和性)

#define _GNU_SOURCE
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <pthread.h>
#include <sched.h>
#include <unistd.h>
#include <errno.h>

void *thread_function(void *arg) {
    cpu_set_t cpuset;
    pthread_t thread = pthread_self();

    CPU_ZERO(&cpuset);
    CPU_SET(0, &cpuset); // 将线程绑定到 CPU 0

    int s = pthread_setaffinity_np(thread, sizeof(cpu_set_t), &cpuset);
    if (s != 0) {
        perror("pthread_setaffinity_np");
        return NULL;
    }

    // 验证 CPU 亲和性
    CPU_ZERO(&cpuset);
    s = pthread_getaffinity_np(thread, sizeof(cpu_set_t), &cpuset);
    if (s != 0) {
        perror("pthread_getaffinity_np");
        return NULL;
    }

    if (CPU_ISSET(0, &cpuset)) {
        printf("Thread is running on CPU 0n");
    } else {
        printf("Thread is NOT running on CPU 0n");
    }

    while(1) {
      // 模拟一些计算
      sleep(1);
    }

    return NULL;
}

int main() {
    pthread_t thread;
    int rc;

    rc = pthread_create(&thread, NULL, thread_function, NULL);
    if (rc) {
        printf("Error creating threadn");
        exit(-1);
    }

    pthread_join(thread, NULL);

    return 0;
}

这段 C 代码创建一个线程，并使用 pthread_setaffinity_np 函数将其绑定到 CPU 核心 0。然后，它使用 pthread_getaffinity_np 函数验证线程是否真的运行在 CPU 核心 0 上。

问题浮现：协作式调度与 CPU 亲和性的冲突

现在，让我们将 Project Loom 和 Sched-ext 结合起来考虑。如果一个 Carrier 线程被绑定到特定的 CPU 核心 (通过 sched_setaffinity)，并且该 Carrier 线程运行了多个虚拟线程，那么会发生什么？

理论上，所有由该 Carrier 线程运行的虚拟线程都应该间接地运行在绑定的 CPU 核心上。但是，由于虚拟线程采用的是协作式调度，它们可以在不同的时间点运行，并且 Sched-ext 可能会介入，导致实际情况变得复杂。

以下是一些可能出现的问题：

Sched-ext 干扰： 如果 Sched-ext 策略试图将 Carrier 线程迁移到不同的 CPU 核心，那么 sched_setaffinity 的设置可能会被覆盖或忽略。Sched-ext 的优先级可能高于用户设置的 CPU 亲和性，尤其是在某些实时性要求较高的场景下。
虚拟线程的非预期迁移： 即使 Carrier 线程仍然绑定在指定的 CPU 核心上，Sched-ext 仍然可能影响虚拟线程的调度。例如，Sched-ext 可能会优先调度其他进程或线程，导致虚拟线程的执行延迟或在不同的时间片上运行。
资源竞争： 如果多个 Carrier 线程被绑定到相同的 CPU 核心，并且它们运行了大量的虚拟线程，那么可能会出现严重的资源竞争，例如锁竞争和缓存争用。这会降低程序的性能，并抵消 CPU 亲和性带来的优势。
NUMA 问题： 在 NUMA 系统上，CPU 亲和性对于优化内存访问延迟至关重要。如果虚拟线程在不同的 Carrier 线程之间迁移，并且这些 Carrier 线程绑定到不同的 NUMA 节点，那么可能会导致频繁的跨 NUMA 节点内存访问，从而降低性能。

表格：问题总结

问题	描述	可能的影响
Sched-ext 干扰	Sched-ext 策略可能覆盖或忽略 `sched_setaffinity` 的设置，导致 Carrier 线程被迁移到不同的 CPU 核心。	CPU 亲和性失效，性能下降。
虚拟线程非预期迁移	Sched-ext 可能影响虚拟线程的调度，导致其执行延迟或在不同的时间片上运行，即使 Carrier 线程仍然绑定在指定的 CPU 核心上。	性能波动，难以预测的延迟。
资源竞争	多个 Carrier 线程绑定到相同的 CPU 核心，运行大量虚拟线程，导致锁竞争和缓存争用。	性能下降，吞吐量降低。
NUMA 问题	虚拟线程在不同的 Carrier 线程之间迁移，这些 Carrier 线程绑定到不同的 NUMA 节点，导致频繁的跨 NUMA 节点内存访问。	内存访问延迟增加，性能下降。

Carrier 线程绑定与 `sched_setaffinity`：权衡与策略

在实践中，是否应该将 Carrier 线程绑定到特定的 CPU 核心，以及如何进行绑定，取决于具体的应用场景和性能需求。

以下是一些建议和策略：

谨慎使用 CPU 亲和性： 在使用 sched_setaffinity 之前，务必进行充分的性能测试和分析，以确定 CPU 亲和性是否真的能够带来性能提升。在某些情况下，让内核自动调度线程可能更加高效。
控制 Carrier 线程的数量： 避免创建过多的 Carrier 线程，尤其是当它们被绑定到相同的 CPU 核心时。过多的 Carrier 线程可能会导致资源竞争和性能下降。
考虑 NUMA 架构： 在 NUMA 系统上，将 Carrier 线程绑定到靠近其所访问数据的 NUMA 节点，可以减少跨 NUMA 节点的内存访问延迟。
监控 Sched-ext 的行为： 使用内核监控工具 (例如 perf) 来观察 Sched-ext 的调度行为，并确保其不会干扰 CPU 亲和性的设置。
了解 JVM 的 Carrier 线程管理： 不同的 JVM 实现可能对 Carrier 线程的管理方式有所不同。深入了解 JVM 的内部机制，可以帮助你更好地控制 Carrier 线程的行为。
使用线程池和合适的线程数量: 避免为每个任务都创建新的虚拟线程.使用线程池可以复用线程,减少线程创建和销毁的开销. 合理设置线程池的大小,避免线程过多导致资源竞争.

代码示例 (限制 Carrier 线程数量并设置 CPU 亲和性)

import java.time.Duration;
import java.util.concurrent.*;
import java.util.stream.IntStream;

public class VirtualThreadAffinityExample {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        int numCores = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
        // 创建一个固定大小的虚拟线程池
        ExecutorService executor = Executors.newThreadPerTaskExecutor(Thread.ofVirtual().factory());

        // 设置 CPU 亲和性 (需要 JNI 或其他方式调用 native 方法)
        // 这里只是一个示例，实际代码需要使用 JNI 或其他方式调用 sched_setaffinity
        // setAffinity(Thread.currentThread().getId(), 0); // 将线程绑定到 CPU 0

        IntStream.range(0, 1000).forEach(i -> {
            executor.submit(() -> {
                System.out.println("Virtual Thread " + i + " running on " + Thread.currentThread());
                try {
                    Thread.sleep(Duration.ofSeconds(1)); // 模拟阻塞 I/O
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                return i;
            });
        });

        executor.shutdown();
        executor.awaitTermination(1, TimeUnit.MINUTES);
    }

    // 示例：使用 JNI 调用 sched_setaffinity (仅为示例，需要实现 JNI 部分)
    // private static native void setAffinity(long threadId, int cpuId);
}

如何确定最佳策略？

最佳策略通常需要通过实验和基准测试来确定。不同的工作负载、硬件配置和 JVM 实现可能会对性能产生不同的影响。

总结：Loom 与 Sched-ext 并存，亲和性需谨慎

Project Loom 的虚拟线程和 Linux 内核的 Sched-ext 都是强大的并发编程工具。然而，当它们一起使用时，可能会出现 CPU 亲和性失效的问题。理解这些问题，并采取相应的策略来管理 Carrier 线程和监控 Sched-ext 的行为，对于构建高性能的 Java 应用至关重要。

深入理解协作式调度与内核调度器的交互

我们需要更深入地理解协作式调度和内核调度器之间的交互。Loom的协作式调度依赖于 Carrier 线程在虚拟线程阻塞时主动让出CPU。而内核调度器，包括Sched-ext，仍然控制着Carrier线程的调度。这意味着即使虚拟线程本身是协作式的，Carrier线程仍然可能受到内核调度策略的影响，例如抢占式调度。这种交互增加了CPU亲和性管理的复杂性。

关注未来发展趋势：更精细的控制

未来，我们可能会看到更多精细化的控制机制，允许用户更细粒度地管理虚拟线程和 Carrier 线程的 CPU 亲和性。例如，JVM 可能会提供 API 来显式地将虚拟线程绑定到特定的 CPU 核心，或者允许用户自定义 Carrier 线程的调度策略。此外，Sched-ext 可能会提供更多的钩子 (hooks)，允许用户空间程序更好地与内核调度器进行交互。这些发展趋势将有助于解决当前存在的挑战，并进一步提升 Java 平台的并发性能和可伸缩性。

性能分析和调优是关键

无论是使用 Project Loom 还是 Sched-ext，性能分析和调优都是至关重要的。我们需要使用各种工具来监控程序的 CPU 使用率、内存访问模式和线程调度行为，以便识别性能瓶颈并采取相应的优化措施。例如，可以使用 perf 命令来分析 CPU 周期、缓存未命中和上下文切换等指标。还可以使用 JVM 的 profiling 工具 (例如 Java Flight Recorder) 来分析虚拟线程的执行情况。

希望今天的分享对大家有所帮助。谢谢！