【车载性能优化】将线程&进程运行在期望的CPU核心上-六虎

车载Android运用开发中，可能会呈现一种奇葩的要求：与用户交互时运用需求全速运转，确保交互的流畅性，可是假如运用进入后台就需求怠速运转，让出更多的资源确保体系或前台运用的流畅度。那么根据这种需求，咱们需求完成一种能够动态调理运用履行功率的结构。

众所周知，当时运用最广泛的车载SOC-高通骁龙8155，选用1+3+4的8中心规划，其中大核主频为 2.96GHz，三个高功能中心主频为 2.42GHz，四个低功耗中心主频为 1.8GHz。

假如咱们能够将程序的进程或线程运转在指定的CPU中心上，原则上就能够完成动态调理运用的履行功率。完成这种需求要用到一个Linux的函数—sched_setaffinity。

这里的芯片规格数据源自中文互联网，与我个人接触到的骁龙SA8155P量产型的实践频率存在不小的出入。

sched_setaffinity简介

在介绍sched_setaffinity之前，需求先介绍一个新概念 – CPU 亲和性。

CPU亲和性

CPU亲和性是指进程或线程在运转时倾向于在某个或某些CPU中心上履行，而不是随机或频频地在不同的中心之间切换。CPU亲和功能够进步进程或线程的功能，由于它能够运用CPU缓存的局部性，减少缓存失效和进程搬迁的开支。

CPU亲和性分为软亲和性和硬亲和性：

软亲和性是Linux内核进程调度器的默认特性，它会尽量让进程在上次运转的CPU中心上持续运转，但不确保一定如此，由于还要考虑各个中心的负载均衡。
硬亲和性是Linux内核提供给用户的API，它能够让用户显式地指定进程或线程能够运转在哪些CPU中心上，或许绑定到某个特定的中心上。

在Linux内核体系上，要设置或获取CPU亲和性，能够运用以下函数：

sched_setaffinity()：设置进程或线程的CPU亲和性掩码，表明它能够运转在哪些中心上。
sched_getaffinity()：获取进程或线程的CPU亲和性掩码，表明它当时能够运转在哪些中心上。
CPU_ZERO()：操作CPU亲和性掩码的宏，用于清空某个中心是否在掩码中。
CPU_SET()：操作CPU亲和性掩码的宏，用于设置某个中心是否在掩码中。
CPU_CLR()：操作CPU亲和性掩码的宏，用于清除某个中心是否在掩码中。
CPU_ISSET()：操作CPU亲和性掩码的宏，用于检查某个中心是否在掩码中。

运用办法

第一步：创立一个cpu_set_t类型的变量mask，用于表明CPU亲和性掩码。

第二步：然后运用CPU_ZERO和CPU_SET宏来清空和设置mask，使得只有core对应的位为1，其他位为0。

第三步：调用sched_setaffinity函数来设置当时线程的CPU亲和性，假如成功回来0，否则回来-1。

    // cpu 亲和性掩码
    cpu_set_t mask;
    // 清空
    CPU_ZERO(&mask);
    // 设置 亲和性掩码
    CPU_SET(core, &mask);
    // 设置当时线程的cpu亲和性
    if (sched_setaffinity(0, sizeof(mask), &mask) == -1) {
        return -1;
    }

sched_setaffinity函数的原理是经过设置进程或线程的CPU亲和性掩码，来指定它能够运转在哪些CPU中心上。CPU亲和性掩码是一个位图，每一位对应一个CPU中心，假如某一位为1，表明该进程或线程能够运转在该中心上，否则不能。

sched_setaffinity函数能够用于进步进程或线程的功能，避免频频地在不同的中心之间切换。

sched_setaffinity函数的原型如下：

int sched_setaffinity(pid_t pid, size_t cpusetsize, const cpu_set_t *mask);

pid：表明要设置的进程或线程的ID，假如为0，则表明当时进程或线程；

cpusetsize：表明mask指针指向的数据的长度，通常为sizeof(cpu_set_t)；

mask：是一个指向cpu_set_t类型的指针，cpu_set_t是一个不透明的结构体，用于表明CPU亲和性掩码，需求运用一些宏来操作它，如CPU_ZERO, CPU_SET, CPU_CLR等。

sched_setaffinity函数成功时回来0，失败时回来-1，并设置errno为相应的错误码。可能的错误码有：

EFAULT: mask指针无效
EINVAL: mask中没有有用的CPU中心
EPERM: 调用者没有满足的权限

Android完成

在Android 运用中咱们需求凭借JNI来调用sched_setaffinity函数。运用AndroidStudio创立一个NDK的默认工程，Cmake脚本如下：

cmake_minimum_required(VERSION 3.22.1)
project("socaffinity")
add_library(${CMAKE_PROJECT_NAME} SHARED
        native-lib.cpp)
target_link_libraries(${CMAKE_PROJECT_NAME}
        android
        log)

Native-lib源码如下：

#include <jni.h>
#include <unistd.h>
#include <pthread.h>
// 获取cpu中心数
int getCores() {
    int cores = sysconf(_SC_NPROCESSORS_CONF);
    return cores;
}
extern "C" JNIEXPORT jint JNICALL Java_com_wj_socaffinity_ThreadAffinity_getCores(JNIEnv *env, jobject thiz){
    return getCores();
}
// 绑定线程到指定cpu
extern "C" JNIEXPORT jint JNICALL Java_com_wj_socaffinity_ThreadAffinity_bindThreadToCore(JNIEnv *env, jobject thiz, jint core) {
    int num = getCores();
    if (core >= num) {
        return -1;
    }
    cpu_set_t mask;
    CPU_ZERO(&mask);
    CPU_SET(core, &mask);
    if (sched_setaffinity(0, sizeof(mask), &mask) == -1) {
        return -1;
    }
    return 0;
}
// 绑定进程程到指定cpu
extern "C"
JNIEXPORT jint JNICALL
Java_com_wj_socaffinity_ThreadAffinity_bindPidToCore(JNIEnv *env, jobject thiz, jint pid,
                                                     jint core) {
    int num = getCores();
    if (core >= num) {
        return -1;
    }
    cpu_set_t mask;
    CPU_ZERO(&mask);
    CPU_SET(core, &mask);
    if (sched_setaffinity(pid, sizeof(mask), &mask) == -1) {
        return -1;
    }
    return 0;
}

然后再将JNI调用办法，封装在一个独立的单例中，如下所示：

object ThreadAffinity {
    private external fun getCores(): Int
    private external fun bindThreadToCore(core: Int): Int
    private external fun bindPidToCore(pid: Int, core: Int): Int
    init {
        System.loadLibrary("socaffinity")
    }
    fun getCoresCount(): Int {
        return getCores()
    }
    fun threadToCore(core: Int, block: () -> Unit) {
        bindThreadToCore(core)
        block()
    }
    fun pidToCore(pid: Int, core: Int){
        bindPidToCore(pid, core)
    }
}

经过上面的代码，咱们便是完成了一个最简单的修改CPU亲和性的demo。接下来咱们来运转测验。

运转测验

假设有两个需求密集核算的使命，分别为Task1和Task2，逻辑都是核算从0到1000000000的累加和，然后把将消耗时间输出在控制台上。测验代码如下：

override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
    super.onCreate(savedInstanceState)
    binding = ActivityMainBinding.inflate(layoutInflater)
    setContentView(binding.root)
    task1()
    task2()
}
// 耗时使命1
private fun task1() {
    Thread {
        var time = System.currentTimeMillis()
        var sum = 0L
        for (i in 0..1000000000L) {
            sum += i
        }
        time = System.currentTimeMillis() - time
        Log.e("SOC_", "start1: $time")
        runOnUiThread {
            binding.sampleText.text = time.toString()
        }
    }.start()
}
// 耗时使命2
private fun task2() {
    Thread {
        var time = System.currentTimeMillis()
        var sum = 0L
        for (i in 0..1000000000L) {
            sum += i
        }
        time = System.currentTimeMillis() - time
        Log.e("SOC_", "start2: $time")
        runOnUiThread {
            binding.sampleText.text = time.toString()
        }
    }.start()
}

情形一：不做任何处理，直接履行耗时使命

该场景下，咱们不做额定操作，线程调度选用Android内核默认的办法，得到如下成果：

耗时使命分布在不同的CPU上履行，此刻CPU峰值约为207 / 600 % 。

Task1耗时4037ms，Task2耗时4785ms。

情形二：将进程绑定到小中心上

该场景下，咱们运用ThreadAffinity将运用进程绑定CPU5上（在我的设备上CPU4、CPU5都是小中心）。

class MyApp: Application() {
    override fun onCreate() {
        // 注意确认你的CPU中心 大中心、小中心的标号。
        ThreadAffinity.pidToCore(android.os.Process.myPid(), 5)
        super.onCreate()
    }
}

耗时使命根本聚集在CPU5上履行，此刻CPU峰值约为102 / 600 % 。

Task1耗时18276ms，Task2耗时18272ms。能够看出这种办法尽管明显降低了CPU峰值，可是使命的履行功率也剧烈下降了。

情形三：将进程、耗时使命绑定到大中心上

该场景下，将进程绑定在CPU2上，Task1、Task2分别绑定在CPU0和CPU1上（在我的设备上，CPU0-CPU3都属于大中心）。

class MyApp: Application() {
    override fun onCreate() {
        // 注意确认你的CPU中心 大中心、小中心的标号。
        ThreadAffinity.pidToCore(android.os.Process.myPid(), 2)
        super.onCreate()
    }
}

private fun start1() {
    // 将线程绑定到中心0上
    ThreadAffinity.threadToCore(0) {
        Thread {
            var time = System.currentTimeMillis()
            var sum = 0L
            for (i in 0..1000000000L) {
                sum += i
            }
            time = System.currentTimeMillis() - time
            Log.e("SOC_", "start1: $time")
            runOnUiThread {
                binding.sampleText.text = time.toString()
            }
        }.start()
    }
}
private fun start2() {
    // 将线程绑定到中心1上
    ThreadAffinity.threadToCore(1) {
        Thread {
            var time = System.currentTimeMillis()
            var sum = 0L
            for (i in 0..1000000000L) {
                sum += i
            }
            time = System.currentTimeMillis() - time
            Log.e("SOC_", "start2: $time")
            runOnUiThread {
                binding.sampleText.text = time.toString()
            }
        }.start()
    }
}

耗时使命根本聚集在CPU0和CPU1上履行，此刻CPU峰值约为193 / 600 % 。

Task1耗时3193ms，Task2耗时3076ms。能够看出相比于Android内核的默认功能调度，手动分配中心能够获得更高的履行功率。

归纳上述三种情况咱们能够得到以下结论：

将进程绑定到小中心上会明显降低CPU峰值消耗，压制运用消耗体系资源，可是也会拖慢运用程序的履行功率。
将线程指定到不同中心上履行，能够在尽量不进步CPU峰值的情况下，提升运用程序的履行功率。

总结

本文介绍了运用动态调理CPU亲和性的办法，原本是我个人用于车载Android运用功能优化的一种尝试，本身带有一定的「实验性」，详细的缺陷信任会在今后地运用中进一步闪现，所以目前仅供参考。

请注意以下两点，第一，假如需求运用在你项目中，切记要与一切的运用开发进行协调，尽可能小规模地运用在一些对功能十分敏感的运用上，防止呈现很多运用争抢某个CPU的情况。第二，本文介绍的办法不适用于手机，由于手机厂商对于内核的修改，导致不同品牌设备间的CPU调度策略并不一致，在手机上运用可能会失效。

以上便是本篇文章一切的内容了，感谢你的阅读，期望对你有所协助。

本文中源码地址：github.com/linxu-link/…

参考资料

Linux中CPU亲和性（affinity）

CPU亲和性的运用与机制

C++功能榨汁机之CPU亲和性

【车载性能优化】将线程&进程运行在期望的CPU核心上

sched_setaffinity简介

CPU亲和性

运用办法

Android完成

运转测验

情形一：不做任何处理，直接履行耗时使命

情形二：将进程绑定到小中心上

情形三：将进程、耗时使命绑定到大中心上

总结

作者信息

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【车载性能优化】将线程&进程运行在期望的CPU核心上

sched_setaffinity简介

CPU亲和性

运用办法

Android完成

运转测验

情形一：不做任何处理，直接履行耗时使命

情形二：将进程绑定到小中心上

情形三：将进程、耗时使命绑定到大中心上

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