听说你的资源被盗用了

 Linux 调度器中的调度类比较相似，当应用程序创建新的用户线程时，它需要指定该线程的类，核心策略会根据调度类选择 CPU 执行。默认的核心策略中包含两个线程类，分别是独占的(Exclusive)和正常的(Normal)，前者会为线程保留整个 CPU 资源，而后者会在多线程之间分享资源。

资源预估

默认的核心策略中包含动态的 CPU 资源预估功能，它会使用以下的三个参数根据过去一段时间的负载和 CPU 使用情况调整当前应用程序申请的资源：

• 负载因子(Load Factor) — 当运行正常线程的所有 CPU 负载达到特定的阈值时，向仲裁者申请额外的 CPU;
• 时间间隔(Interval) — 用于预估占用资源的 CPU 采样区间，默认为过去的 50ms，这可以决定策略对负载变换的敏感程度;
• 滞后因子(hysteresis Factor) — 记录每次提升负载前的资源利用率，并根据该利用率减少申请的 CPU 资源;

作为 Arachne 中的默认策略，它提供的一定是相对简单的、普适的模型，我们可以根据自己的需求调整策略中的三个参数，也可以实现其他的策略。

总结论文的最后在线程的创建、控制权转移等常见的调度原语方面对比了 Arachne、std::thread、Go 和 uThreads 几种具有相似功能的线程管理器，Arachne 在几个方面都有不错的表现：


 

为了减少程序中的缓存丢失，Arachne 的调度器不会使用准备队列，它会持续检查当前 CPU 上的所有活跃线程直到发现可以运行的线程，因为以下的两个原因，这个看起来非常简单的轮训机制实际上非常高效：

在同一时间，单个 CPU 上应该只会包含少数几个线程上下文;

当前线程一定会由其他核心唤醒，因为跨核的传输会带来缓存丢失，而在触发缓存丢失时可以并行扫描全部上下文不会带来过大的开销;

因为线程可能处于阻塞状态等待特定的执行条件满足，所以上下文中会包含 wakeupTime，即线程多久后需要被唤醒;线程可以通过 block(time) 和 signal(thread) 两个方法改变 wakeupTime 通知调度器当前线程的状态和唤醒时间。

核心策略

为了能够让应用程序对 CPU 有更细粒度的控制，Arachne 不会在运行时中指定 CPU 的使用策略，如何使用 CPU 都是由独立的策略模块确定的，Arachne 中的一些默认核心策略如果不能满足应用程序的需求，它们还可以实现一些自定义的策略满足特定的需求。


 

大多数的线程操作都需要在多个 CPU 之间通信，而跨核的通信会导致缓存缺失(Cahce Miss)，缓存缺失大概需要 50 ~ 200 个 CPU 循环，这也是影响 Arachne 运行时性能的主要因素。为了解决缓存缺失带来的性能影响，运行时会在数据传输时并行执行其他的指令，优化 CPU 缓存以提升用户态线程的性能。线程的创建和调度是运行时的关键操作，优化这些操作的性能就可以降低延迟并提高吞吐量。

线程创建

多数的用户态线程管理器都会在同一个 CPU 上创建线程并使用工作窃取(Work-stealing)[^4]平衡多个 CPU 上的负载，但是工作窃取对于存在时间较短的线程来说是非常昂贵的，所以我们希望在线程创建时立刻触发负载均衡，将线程创建在其他的核心上;同时，为了减少程序中的缓存丢失，Arachne 将每一个线程的上下文都绑定了特定的 CPU 上，只有在仲裁者回收时才可能发生处理器迁移，大多数的线程在创建之后就不会触发迁移。当应用程序创建新的线程时：

1. 运行时会在多个 CPU 中随机选择两个;
2. 在上述两个 CPU 中选择活跃线程数较少的 CPU;
3. 将线程开始的方法地址和参数拷贝到上下文中;

每个 CPU 上都有对应的 maskAndCount 变量，其中存储着正在执行的线程和当前 CPU 上的线程数。为了减少线程的缓存丢失，我们使用单独的缓存块(Cache Line)存储线程所有信息，这样创建线程最少只需要触发四次缓存丢失，分别是读取maskAndCount、传输函数地址、参数和调度信息，能够最大限度的减少开销。

线程调度

传统的调度模型会在运行时中引入准备队列(Ready Queue)保存可执行的线程，例如：Linux 和 Go 语言的调度器[^5]，但是如果准备队列是跨 CPU 的，那么增加或者删除任务时都需要修改多个变量以及获取共享锁，这都会触发缓存丢失进而影响性能。

（编辑：广元站长网）

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