Linux内核的软中断("softirq")机制有些奇怪，在早期的Linux和处理机制下比较晦涩，且仅有极少的内核开发人员会直接接触软中断。然而它是内核的大多数重要处理的核心。在某些场景下，软中断会以一种不合时宜的方式出现。特别是内核的实时抢占补丁集经常会与软中断产生冲突，该补丁集的最新版本提供了一种解决产生软中断问题的方法，值得一看。
| 导语 本文主要是讲Linux的调度系统, 由于全部内容太多，分三部分来讲，调度可以说是操作系统的灵魂，为了让CPU资源利用最大化，Linux设计了一套非常精细的调度系统，对大多数场景都进行了很多优化，系统扩展性强，我们可以根据业务模型和业务场景的特点，有针对性的去进行性能优化，在保证客户网络带宽前提下，隔离客户互相之间的干扰影响，提高CPU利用率，降低单位运算成本，提高市场竞争力。欢迎大家相互交流学习！
处理外部事件是 CPU 必须要做的事，因为 CPU 和外设的不平等性导致外设的事件被 CPU 当作是外部事件，其实它们是平等的，只不过冯氏机器不这么认为罢了，既然要处理外部事件，那么就需要一定的方法，方法不止一种，大致有中断和轮询以及一种 混杂又复杂的方式，也就是DMA方式。中断是 CPU 被动处理的一种方式，也就是说 CPU 不知道何时中断，只要有了中断就会通知 CPU，而 CPU 此时必须停 下一切来处理，而轮询是 CPU 主动查询并处理的过程，CPU 隔一会查询一下外设看有没有事情可做。
最近在研究异步消息处理, 突然想起linux内核的中断处理, 里面由始至终都贯穿着”重要的事马上做, 不重要的事推后做”的异步处理思想. 于是整理一下~ 第一阶段 获取中断号 每个CPU都有响应中断的
1、CPU使用率不高但是软中断已经到了10%，从非idle状态的全部用在了软中断上面。
设备的中断会打断内核进程中的正常调度和运行，系统对更高吞吐率的追求势必要求中断服务程序尽量短小精悍。但是，这个良好的愿望往往与现实并不吻合。在大多数真实的系统中，当中断到来时，要完成的工作往往并不会是短小的，它可能要进行较大量的耗时处理。 下图描述了Linux内核的中断处理机制。为了在中断执行时间尽量短和中断处理需完成的工作尽量大之间找到一个平衡点，Linux将中断处理程序分解为两个半部：顶半部和底半部。
中断其实就是由硬件或软件所发送的一种称为IRQ（中断请求）的信号。中断允许让设备，如键盘，串口卡，并口等设备表明它们需要CPU。
前面的几篇文章里讨论过了进程上下文切换和系统调用对系统性能的影响，我们今天再来看另外一个CPU吃货，那就是软中断。
在之前的文章中，讲解中断处理相关的概念的时候，提到过有些任务不是紧急的，可以延后一段时间执行。因为中断服务例程都是顺序执行的，在响应一个中断的时候不应该被打断。相反，这些可延时任务执行时，可以使能中断。那么，将这些任务从中断处理程序中剥离出来，可以有效地保证内核对于中断响应时间尽可能短。这对于时间苛刻的应用来说，这是一个很重要的属性，尤其是那些要求中断请求必须在毫秒级别响应的应用。
（2）如何解决中断处理程序执行过长和中断丢失的问题： Linux 将中断处理过程分成了两个阶段，也就是上半部和下半部。 上半部用来快速处理中断，它在中断禁止模式下运行，主要处理跟硬件紧密相关的或时间敏感的工作。也就是我们常说的硬中断，特点是快速执行。 下半部用来延迟处理上半部未完成的工作，通常以内核线程的方式运行。也就是我们常说的软中断，特点是延迟执行。
最近，某团外卖被爆出大数据杀熟，所谓的大数据杀熟指的是平台利用户的数据，分析你是否是钱多的人，或者是否是不纠结价格的人，如果是，那么你买同样的物品会比普通用户贵一点，一般这种没有特地去对比价格是很难发现的，所以平台就利用了这点额外赚一些钱。说来很可笑，我们作为平台的资深用户，竟然被平台背后偷偷捞一笔。
Workqueue 工作队列是利用内核线程来异步执行工作任务的通用机制，利用进程上下文来执行中断处理中耗时的任务，因此它允许睡眠。而 Softirq 和 Tasklet 在处理任务时不能睡眠。Softirq 是内核中常见的一种下半部机制，适合系统对性能和实时响应要求很高的场合，比如网络子系统，块设备，高精度定时器，RCU 等。
大内核锁（BKL）现在已经成为了一个遥远的记忆，但在那么多年里，它都是内核开发社区面临的一项棘手问题。然而 BKL 的终结并不意味着内核没有其他有问题的锁。近来，已经有一些关注转向了软中断锁（software-interrupt lock）或“下半部锁”（bottom half lock），因为它可能会在实时系统上导致延迟。Frederic Weisbecker 正在采取最新行动来减小这个锁的影响范围，该方法就是基于移除 BKL 时所采取的方法。
软中断分析最近工作繁忙，没有时间总结内核相关的一些东西。上次更新博客到了linux内核中断子系统。这次总结一下软中断，也就是softirq。之后还会总结一些tasklet、工作队列机制。 1.为什么要软中断 编写驱动的时候，一个中断产生之后，内核在中断处理函数中可能需要完成很多工作。但是中断处理函数的处理是关闭了中断的。也就是说在响应中断时，系统不能再次响应外部的其它中断。这样的后果会造成有可能丢失外部中断。于是，linux内核设计出了一种架构，中断函数需要处理的任务分为两部分，一部分在中断处理函数中执
比如说你订了一份外卖，但是不确定外卖什么时候送到，也没有别的方法了解外卖的进度， 但是，配送员送外卖是不等人的，到了你这儿没人取的话，就直接走人了；所以你只能苦苦等着，时不时去门口看看外卖送到没，而不能干其他事情；不过呢，如果在订外卖的时候，你就跟配送员约定好，让他送到后给你打个电话，那你就不用苦苦等待了，就可以去忙别的事情，直到电话一响，接电话、取外卖就可以了、
Linux内核对网络包的接收过程大致可以分为接收到RingBuffer、硬中断处理、ksoftirqd软中断处理几个过程。其中在ksoftirqd软中断处理中，把数据包从RingBuffer中摘下来，送到协议栈的处理，再之后送到用户进程socket的接收队列中。
软中断、tasklet和工作队列并非Linux内核中一直存在的机制，而是由更早版本号的内核中的“下半部”（bottom half）演变而来。
通过前面的文章我们已经了解了「数据包从HTTP层->TCP层->IP层->网卡->互联网->目的地服务器」这中间涉及的知识。
每一种技术的出现必然是因为某种需求。正因为人的本性是贪婪的，所以科技的创新才能日新月异。
上一篇文章中《图解Linux网络包接收过程》，我们梳理了在Linux系统下一个数据包被接收的整个过程。Linux内核对网络包的接收过程大致可以分为接收到RingBuffer、硬中断处理、ksoftirqd软中断处理几个过程。其中在ksoftirqd软中断处理中，把数据包从RingBuffer中摘下来，送到协议栈的处理，再之后送到用户进程socket的接收队列中。
今天分享一篇经典Linux协议栈文章，主要讲解Linux网络子系统，看完相信大家对协议栈又会加深不少，不光可以了解协议栈处理流程，方便定位问题，还可以学习一下怎么去设计一个可扩展的子系统，屏蔽不同层次的差异。
假设现在一家公司就有一名客服人员，这个客服人员就有一台座机，这种情况下用户碰到问题只能打电话给这个客服人员，如果有多个用户同时打入只能凭运气，先打通电话的人得到回答，其他人只能依次等待。显然这种处理机制是非常低效的，小公司可能还可以，大一点的公司就不行了。于是现在共有4-5位客服人员，建立总分机架构，1位负责总机（也可以交给语音提示来操作），负责把问题分给4个分机，让4个分机人员来处理具体的问题，这样一来效率就明显提高了。如果客户来电，总机负责人接电话分给分机人员（或通过语音提示用户拨打分机号）叫做硬中断，而分机负责人处理具体问题叫做软中断。Linux的CPU正是采用硬中断与软中断结合的方式来处理问题的。比如现在网卡告诉CPU，有一批数据要从网络中过来，希望系统做好接收准备，CPU手头的工作被打断（中断），将网络上的数据存储在寄存器中，然后呼起一个进程来处理后续操作，就回头处理刚才中断之前的工作了。被呼起的进程可以在后台“慢慢地”地把寄存器中的数据按照规定格式写入数据库中。这里CPU处理的过程就为硬中断过程，而进程把数据写入数据库中过程为软中断过程。具体如图3-19所示。
从本质上来讲，中断是一种电信号，当设备有某种事件发生时，它就会产生中断，通过总线把电信号发送给中断控制器。
“我叮咛你的 你说 不会遗忘 你告诉我的 我也全部珍藏 对于我们来说 记忆是飘不落的日子 永远不会发黄 相聚的时候 总是很短 期待的时候 总是很长 岁月的溪水边 捡拾起多少闪亮的诗行 如果你要想念我 就望一望天上那 闪烁的繁星 有我寻觅你的 目光” 谢谢你，曾经来过~ 中断与定时器是我们再熟悉不过的问题了，我们在进行裸机开发学习的 时候，这几乎就是重难点，也是每个程序必要的模块信息，那么在Linux中，我们又怎么实现延时、计数，和中断呢？ 一、中断 1.概述 所谓中断是指cpu在执行程序的过程中，出现了某些
实时系统要求对事件的响应时间不能超过规定的期限，响应时间是指从某个事件发生到负责处理这个事件的进程处理完成的时间间隔，最大响应时间应该是确定的、可以预测的。
因为要对百万、千万、甚至是过亿的用户提供各种网络服务，所以在一线互联网企业里面试和晋升后端开发同学的其中一个重点要求就是要能支撑高并发，要理解性能开销，会进行性能优化。而很多时候，如果你对Linux底层的理解不深的话，遇到很多线上性能瓶颈你会觉得狗拿刺猬，无从下手。
0.前言 为提升信鸽基础服务质量，笔者就网络收包全流程进行了内容整理。 网络编程中我们接触得比较多的是socket api和epoll模型，对于系统内核和网卡驱动接触得比较少，一方面可能我们的系统没有需要深度调优的需求，另一方面网络编程涉及到硬件，驱动，内核，虚拟化等复杂的知识，使人望而却步。网络上网卡收包相关的资料也比较多，但是比较分散，在此梳理了网卡收包的流程，分享给大家，希望对大家有帮助，文中引用了一些同事的图表和摘选了网上资料，在文章最后给出了参考文献与部分来源，感谢这些作者的分享。 1.整体流程
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1814570.html
作为网络领域的开发人员，我们经常要与Linux的数据报文打交道，一定要搞清楚数据报文是从何而来，又是如何离去。以前针对这个主题写过一些文章（主要是从源码角度），这次会更重视流程示意图（在细节上必然有所简化），争取在一篇文章中，就让大家理清数据报文的来龙去脉。
因为要对百万、千万、甚至是过亿的用户提供各种网络服务，所以在一线互联网企业里面试和晋升后端开发同学的其中一个重点要求就是要能支撑高并发，要理解性能开销，会进行性能优化。而很多时候，如果你对网络底层的理解不深的话，遇到很多线上性能瓶颈你会觉得狗拿刺猬，无从下手。
当谈到系统调用（system call）时，我们首先映入脑海的差不多就是软中断、内核态、用户态。开宗明义第一章，我想让大家先要重新认识一下『系统调用』这个词。
本文将介绍在Linux系统中，以一个UDP包的接收过程作为示例，介绍数据包是如何一步一步从网卡传到进程手中的。
本文介绍了Linux平台上一个名为“Linux易用剖析器(LEP)”的剖析工具，用于分析Linux应用程序的性能。LEP通过记录和分析系统调用、进程状态、内存使用、I/O操作等方面的信息，帮助开发人员诊断和解决Linux应用程序的性能问题。
在一次业务升级后，发现服务边的不稳定，zabbix各项监控指标相对上线前异常上升。
负载为1表示当前单核CPU全部占用，如果一台机器有3个CPU，每个CPU都是双核的，这是负载最大值为1×2×3=6。如果5分钟以及15分钟的负载指标的大于CPU个数×CPU核数×0.7，并且长时间比较高，说明CPU不够用。
知其然，更要知其所以然， ksoftirqd 进程会导致 CVM CPU 99%，背后的凶手是谁，让我们逐步揭开这个面纱。
在现代操作系统里，同一时间可能有多个内核执行流在执行，因此内核其实像多进程多线程编程一样也需要一些同步机制来同步各执行单元对共享数据的访问，尤其是在多处理器系统上，更需要一些同步机制来同步不同处理器上的执行单元对共享的数据的访问。在主流的Linux内核中包含了如下这些同步机制包括：
很久没有写技术文章了，做码农难，做养娃的码农更难，趁着娃看动画片的机会，受着王菲童鞋《我和我的祖国》歌唱精神的鼓舞，我要来说几句。
随着越来越多的公司拥抱云原生，从原先的单体应用演变为微服务，应用的部署方式也从虚机变为容器化，容器编排组件k8s也成为大多数公司的标配。然而
Linux 内核中的同步机制：原子操作、信号量、读写信号量、自旋锁的API、大内核锁、读写锁、大读者锁、RCU和顺序锁。 1、介绍 在现代操作系统里，同一时间可能有多个内核执行流在执行，即使单CPU内核也需要一些同步机制来同步不同执行单元对共享的数据的访问。 主流的Linux内核中的同步机制包括： 原子操作 信号量（semaphore） 读写信号量（rw_semaphore） 自旋锁spinlock 大内核锁BKL(Big Kernel Lock) 读写锁rwlock、 brlock（只包含在2.4内核中
我问大家一个问题，下图中一个最简单的例子，会导致哪些CPU开销产生？你是否能够说清楚？
/proc/cpuinfo是可以获取系统CPU信息比如物理CPU的个数 每个CPU的物理核心数量 CPU的型号和主频等信息。
load average: 0.00, 0.00, 0.00 系统负载，即任务队列的平均长度。 三个数值分别为 1分钟、5分钟、15分钟前到现在的平均值。
us(user)：表示 CPU 在用户运行的时间百分比，通常用户 CPU 高表示有应用程序比较繁忙。典型的用户程序有：数据库、Web 服务器等。
好文推荐 Linux shell编程常用方法总结 C++基础知识精髓 Linux下AutoMake创建工程流程 Qt5.7.1添加支持openssl zynq平台移植python3.10.5 作为一名Linux软件攻城狮，top命令大家应该并不陌生。top命令是Linux下常用的性能分析工具，能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况。top可以动态显示过程,不断刷新当前状态。top命令提供了实时的对系统处理器的状态监视。它将显示系统中的任务列表，内存使用和执行时间对任务进行排序。 1、top命令的使用方式
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