各位同仁，下午好！ 今天，我们将深入探讨一个在高性能网络领域至关重要的技术：Receive Side Scaling (RSS)。随着现代服务器CPU核心数量的爆炸式增长，以及网络带宽从千兆向万兆、乃至更高速率的迈进，如何有效地利用多核CPU来处理海量的入站网络流量，成为了一个必须解决的问题。传统的网络流量处理模式，往往会使单个CPU核心成为瓶颈，即便其他核心处于空闲状态，也无法分担这份沉重的工作。RSS正是为了解决这一痛点而生。 我将从一个编程专家的视角，为大家剖析RSS的原理、机制、配置与优化，并穿插代码示例，力求逻辑严谨，深入浅出。 1. 网络流量处理的瓶颈：为何需要RSS？ 让我们从一个简单的场景开始。想象一台高性能服务器，配备了多达64个CPU核心，以及一张100Gbps的网卡。当大量数据包涌入时，网卡会通过中断通知CPU。在没有RSS的情况下，通常只有一个CPU核心（或者说，只有一个中断请求行，IRQ）负责处理来自网卡的所有入站流量中断。 这个“幸运”的CPU核心，需要完成以下一系列繁重的工作： 响应中断 (IRQ)：暂停当前任务，切换到中断处理程序。 DMA操作：将数据包 …
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