在linux bsp中，allwinner平台统一命名为“sunxi”。即：linux bsp中的“sunxi”可以理解为是allwinner的代称。
我们都知道，带有优化的编译器，会尝试重新排序汇编指令，以提高程序的执行速度。但是，当在处理同步问题的时候，重新排序的指令应该被避免。因为重新排序可能会打乱我们之前想要的同步效果。其实，所有的同步原语都可以充当优化和内存屏障。
硬件中断发生频繁，是件很消耗 CPU 资源的事情，在多核 CPU 条件下如果有办法把大量硬件中断分配给不同的 CPU (core) 处理显然能很好的平衡性能。 现在的服务器上动不动就是多 CPU 多核、多网卡、多硬盘，如果能让网卡中断独占1个 CPU (core)、磁盘 IO 中断独占1个 CPU 的话将会大大减轻单一 CPU 的负担、提高整体处理效率。 VPSee 前天收到一位网友的邮件提到了 SMP IRQ Affinity，引发了今天的话题：D，以下操作在 SUN FIre X2100 M2 服务器＋
最近在学习.NET的并行计算技术，学到一个服务器NUMA架构，NUMA架构在中大型系统上一直非常盛行，也是高性能的解决方案，在系统延迟方面表现都很优秀。Windows一向都没有在NUMA架构上有多少表现机会，AMD的多路系统大多也会用在UNIX/Linux上。Intel如期进入了NUMA架构的怀抱，英特尔最新的服务器处理器至强5500是一项重大的结构变革。与上一代至强处理器相比，至强5500采用了非一致性存储结构（NUMA），它在一块芯片上增加了向内存控制器的并行化访问路径增加非统一内存访问。可以看这篇文章
多核在嵌入式实时系统里应用的越来越多，而VxWorks从6.6开始支持多核，到6.8就算支持的不错了。风河提供了两种多核技术：Symmetric multiprocessing (SMP) 和Asymmetricmultiprocessing (AMP)。今天简单看看SMP的使用
在 Linux系统中,对于多核的ARM芯片而言,在Biotron代码中,每个CPU都会识别自身ID,如果ID是0,则引导Bootloader和 Linux内核执行,如果ID不是0,则Biotron一般在上电时将自身置于WFI或者WFE状态,并等待CPU0给其发CPU核间中断或事件(一般通过SEV指令)以唤醒它。一个典型的多核 Linux启动过程如图20.6所示。 被CPU0唤醒的CPUn可以在运行过程中进行热插拔,譬如运行如下命令即可卸载CPU1,并且将CPUI上的任务全部迁移到其他CPU中:
上次我们写过了 Linux 启动详细流程，这次单独解析 start_kernel 函数。
工作中遇到的多核 ARM CPU 越来越多，总结分享一些多核启动的知识，希望能帮助更多小伙伴。 在 ARM64 架构下如果想要启动多核，有 spin-table 和 psci 两种方式，下面针对这两种启动流程进行分析。 代码版本 boot-wrapper-aarch64 version : 28932c41e14d730b8b9a7310071384178611fb32 linux v5.14 多核 CPU 的启动方式 嵌入式系统的启动的基本流程是先运行 bootloader ，然后由 bootloade
一般嵌入式系统使用的都是对称多处理器（Symmetric Multi-Processor, SMP）系统，包含了多个cpu, 这几个cpu都是相同的处理器，如4核Contex-A53。但是在系统 启动阶段他们的地位并不是相同的，其中core0是主cpu（也叫引导处理器）,其他core是从cpu（也叫辅处理器）,引导cpu负责执行我们的启动加载程序如uboot,以及初始化内核，系统初始化完成之后主core会启动从处理器。
存取速度比较：L1缓分成两种，一种是指令缓存，一种是数据缓存。L2缓存和L3缓存不分指令和数据。L1和L2缓存在第一个CPU核中，L3则是所有CPU核心共享的内存。L1、L2、L3的越离CPU近就越小，速度也越快，越离CPU远，速度也越慢。再往后面就是内存，内存的后面就是硬盘。我们来看一些他们的速度：
现在的计算机都是多核对称的cpu处理器，本文通过liunx内核2.6.0代码来分析在多核处理器下，如何使用自旋锁和抢占来进行高效的内核运转。 如果正在内核中运行着的任务此时可以抢占另外一个内核执行的任务，比如说有一个优先级很高的任务想去抢占内核中正在运行的任务，在linux2.6之前是没有实现的。 在2.6版本的内核中，加入了抢占相关的信息，在preempt.h头文件里，定义了一个preempt_count如果这个count大于零表示不可以被抢占，如果等于零，表示可以被抢占。
MQTT 是一种轻量级、基于发布/订阅模式的消息传输协议，旨在用极小的代码空间和网络带宽为物联网设备提供简单、可靠的消息传递服务。MQTT 经过多年的发展，如今已被广泛应用于资源开采、工业制造、移动通信、智能汽车等各行各业，使得 MQTT 成为了物联网传输协议的事实标准。
Linux内核版本命名在不同时期有着不同的规范，在涉及到Linux版本问题时经常容易混淆，主线版本／稳定版／长期支持版本经常搞不清楚，本文主要记录下内核版本命名的规则以及如何查看Linux系统版本信息。 Linux内核（Linux kernel）简介
兰新宇，坐标成都的一名软件工程师，从事底层开发多年，对嵌入式，RTOS，Linux和虚拟化技术有一定的了解，有知乎专栏“术道经纬”进行相关技术文章的分享，欢迎大家共同探讨，一起进步。
TLB 是页表项的物理 cache，用于加速虚拟地址到物理地址的转换。CPU 在访问一个虚拟地址时，首先会在 TLB 中查找，如果找不到对应的表项，那么就称之为 TLB miss，此时就需要去内存里查询页表，如果页表项是合法的，那么就会把它添加到 TLB 中。如果内核修改了页表，那么就需要主动的去清空一下当前的 TLB。
赖滨，腾讯云高级工程师，7+年专注于操作系统相关技术。目前负责腾讯云原生OS的研发，以及OS/虚拟化的性能优化工作。 导语 调度器(Scheduler)子系统是内核的核心子系统之一，负责系统内 CPU 资源的合理分配，需要能处理纷繁复杂的不同类型任务的调度需求，还需要能处理各种复杂的并发竞争环境，同时还需要兼顾整体吞吐性能和实时性要求(本身是一对矛盾体)，其设计与实现都极具挑战。 为了能够理解 Linux 调度器的设计与实现，我们将以 Linux kernel 5.4 版本(TencentOS Serve
Simulator可以模拟硬件设备并运行VxWorks系统。这个模拟的系统可以提供VxWorks的大部分标准功能，包括网络、Shell等等。而且它的构建过程与构建真实硬件设备镜像的过程也基本是一样的。有了它，我们就可以脱离硬件设备，直接在Host上开发、运行、测试VxWorks应用。这样在项目开发阶段，尽可能的减少了对硬件设备的依赖。而外界与这个VxWorks系统进行交互的应用程序，是区分不出它是模拟设备还是真实的硬件设备。因此，除了可以加快软件开发进度，Simulator在很多领域也可以给我们提供帮助，例如教学、项目展示等。 Simulator对应用层提供的API与真实设备上的API没有什么区别，有区别的仅是对外设的访问，也就是无法提供一些外设的驱动程序。Simulator至少可以模拟以下硬件或功能
进程或者线程绑定到某个CPU Core，仍然可能会有线程或者进程切换的发生，如果想到达到进一步减少其他进程对于该进程或者线程影响，可以采取把CPU Core从Linux内核调度中剥离出来。Linux内核提供isolcpus,对于有4个CPU core的系统，在启动时候加入isolcpus=2,3，那么系统启动后将不会使用CPU3,CPU4.这里的不适用不是绝对的，但是可以通过taskset命令来设置
嵌入式技术涉及的是嵌入式系统的设计和应用，这些系统是专门为执行某些特定任务而优化的计算机系统，而不是像通用计算机那样可以执行多种广泛的任务。嵌入式系统通常集成在更大的设备中，与设备的其他部分紧密协作。
简介 Linux内核中进程调度的核心是选择哪个任务在哪个CPU上运行，解决各个进程之间能够公平的共享CPU资源，同时需要确认进程需要占用CPU时间，确定下一个需要运行的进程。负载均衡的核心是各个CPU之间空闲和繁忙不均衡，提供系统整体的计算吞吐量。 每个CPU上会运行一个进程的调度队列，在系统运行过程中可能会出现一个CPU上的任务多，另外一个CPU上的任务少的情况，这就需要将繁忙的CPU将任务转移到空间处理器上从而避免某些CPU负载不够的情况. 📷 一个NUMA计算机可以拥有多个Node,一个Node可以有
传统的多核运算是使用SMP(Symmetric Multi-Processor )模式：将多个处理器与一个集中的存储器和I/O总线相连。所有处理器只能访问同一个物理存储器，因此SMP系统有时也被称为一致存储器访问（UMA）结构体系，一致性意指无论在什么时候，处理器只能为内存的每个数据保持或共享唯一一个数值。
Linux 内核中 , 通过 bitmap 管理 CPU 处理器 , 并且在 Linux 源码中的 linux-5.6.18\include\linux\cpumask.h 头文件源码中 , 定义了 CPU 的四种状态 :
2022腾讯犀牛鸟开源人才培养计划 开源项目介绍 滑至文末报名参与开源人才培养计划 提交 TencentOS Tiny 项目Proposal TencentOS Tiny 项目介绍 腾讯面向物联网领域开发的实时操作系统，具有低功耗，低资源占用，模块化，安全可靠等特点，可有效提升物联网终端产品开发效率；提供精简的 RTOS 内核，内核组件可裁剪可配置，可快速移植到多种主流 MCU (如 STM32 全系列)及模组芯片上。覆盖IoT主流应用场景，支持硬件平台数量超60+，包括STM32、NXP、华大半导体等多家
由以下博客的分析可以知道，内核的kfifo使用了很多技巧以实现其高效性。比如，通过限定写入的数据不能溢出和内存屏障实现在单线程写单线程读的情况下不使用锁。因为锁是使用在共享资源可能存在冲突的情况下。还用设置buffer缓冲区的大小为2的幂次方，以简化求模运算，这样求模运算就演变为 (fifo->in & (fifo->size – 1))。通过使用unsigned int为kfifo的下标，可以不用考虑每次下标超过size时对下表进行取模运算赋值，这里使用到了无符号整数的溢出回零的特性。由于指示读写指针的下标一直在增加，没有进行取模运算，知道其溢出，在这种情况下写满和读完就是不一样的标志，写满是两者指针之差为fifo->size，读完的标志是两者指针相等。后面有一篇博客还介绍了VxWorks下的环形缓冲区的实现机制点击打开链接，从而可以看出linux下的fifo的灵巧性和高效性。
性能测试中当我们尝试使用 Linux 命令（如 nproc 或 lscpu ）了解服务器CPU架构和性能参数时，我们经常发现我们无法正确解释其结果，因为我们混淆CPU、物理核、逻辑核概念等术语。
然后看看标准C++基金会（https://isocpp.org）怎么说的（官方链接）：
Windows 基本占领了电脑时代的市场，商业上取得了很大成功，但是它并不开源，所以要想接触源码得加入 Windows 的开发团队中。
除了在前面提到的，对于计数器等多个核可能并发访问的数据结构，为每个核分配一个，还需要引入新的机制——大页机制。
使用最广泛的同步技术就是加锁。对于锁概念，我相信大家已经不陌生了，不论是实时嵌入式系统还是服务器上的操作系统，都使用了这个概念。所以对于锁的理解就不再赘述了。
大家好，我是cloud3，本文讲一下操作系统中的调度算法以及多处理中的调度问题。
这是一篇个人认为非常非常厉害的文章，取自这里。讲述了如何提升UDP流的处理速率，但实际涉及的技术点不仅仅限于UDP。这篇文章中涉及的技术正好可以把前段时间了解的知识串联起来。作者：Toshiaki Makita
论坛原始地址（持续更新）：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=99514 第1章 选择ThreadX的优势 初学ThreadX，一般
Aero 是一种新的现代、实验性、类 unix 的操作系统，采用 rust 设计，遵循单片内核设计。支持现代 PC 功能，例如长模式、5 级分页和 SMP（多核）等。
自旋锁解决了多核系统在内核抢占模式下的数据共享问题。但是，这样的自旋锁一次只能一个内核控制路径使用，这严重影响了系统的并发性能。根据我们以往的开发经验，大部分的程序都是读取共享的数据，并不更改；只有少数时候会修改数据。为此，Linux内核提出了读/写自旋锁的概念。也就是说，没有内核控制路径修改共享数据的时候，多个内核控制路径可以同时读取它。如果有内核控制路径想要修改这个数据结构，它就请求读/写自旋锁的写自旋锁，独占访问这个资源。这大大提高了系统的并发性能。
在Linux设备驱动中，我们必须要解决的一个问题是：多个进程对共享资源的并发访问，并发的访问会导致竞态。
最近在看一本<<架构解密：从分布式到微服务>>中看到了有关内存的相关知识，自己这方面比较薄弱，就想着记录下来。书本地址：www.zhihu.com/pub/book/119572875
cat 这个节点，会打印系统中所有的中断信息，如果是多核CPU，每个核都会打印出来。
为了扩展单核 CPU 的性能，现在的服务器架构多采用多核 CPU 架构。一个比较经典的 CPU 架构就是对称多处理（Symmetric Multi-Processing，SMP）架构。与之相对应的就是非对称多处理（Asym-metrical Mulit-Processing）结构。
事情是这样的，一位读者看了我的一篇文章，不认同我文章里面的观点，于是有了下面的交流。
在ARM平台上，ARMv6之前，SWP和SWPB指令被用来支持对shared memory的访问：
应该也算是个偶然的机会，在查看MSM8260的规格的时候不经意发现了这款处理器是异步双核，有1.2G和1.5G两个版本（其实说1.5G是超频版更好）。其实小米所宣称的比其他手机快多少多少还是让我印象挺深刻的，回过头来想一想也许不是那么回事。
L1缓分成两种，一种是指令缓存，一种是数据缓存。L2缓存和L3缓存不分指令和数据。L1和L2缓存在第一个CPU核中，L3则是所有CPU核心共享的内存。L1、L2、L3的越离CPU近就越小，速度也越快，越离CPU远，速度也越慢。再往后面就是内存，内存的后面就是硬盘。我们来看一些他们的速度：
该文章介绍了CPU缓存以及多线程程序中CPU缓存一致性的问题，并给出了具体的例子和解决方案。文章指出，多线程程序中的CPU缓存不一致问题可能会导致性能下降，因此需要谨慎处理。通过使用原子操作、锁操作等技术，可以避免CPU缓存不一致问题，从而提高程序的性能。
为了继续为通用处理器提供常规的性能改进，制造商如美国英特尔公司(财富500强公司之一ˌ以生产CPU芯片著称)和超微半导体公司已经转向多核设计，在某些应用和系统中牺牲较低的制造成本以获得更高的性能。多核架构正在开发中，但替代方案也在开发中。现有市场的一个特别强有力的竞争者是将外围功能进一步集成到芯片中。
在Linux上做网络应用的性能优化时，一般都会对TCP相关的内核参数进行调节，特别是和缓冲、队列有关的参数。网上搜到的文章会告诉你需要修改哪些参数，但我们经常是知其然而不知其所以然，每次照抄过来后，可能很快就忘记或混淆了它们的含义。本文尝试总结TCP队列缓冲相关的内核参数，从协议栈的角度梳理它们，希望可以更容易的理解和记忆。注意，本文内容均来源于参考文档，没有去读相关的内核源码做验证，不能保证内容严谨正确。作为Java程序员没读过内核源码是硬伤。
CPU在摩尔定律的指导下以每18个月翻一番的速度在发展，然而内存和硬盘的发展速度远远不及CPU。这就造成了高性能能的内存和硬盘价格及其昂贵。然而CPU的高度运算需要高速的数据。为了解决这个问题，CPU厂商在CPU中内置了少量的高速缓存以解决I\O速度和CPU运算速度之间的不匹配问题。
作为资源管理的核心部分，OS的线程调度器必须保持下面这样简单，不变的特性: 确保ready状态的线程总是被调度到有效的CPU核上。虽然它看起来是简单的，我们发现这个不变性在Linux上经常被打破。当ready状态的线程在runqueue中等待时，有些CPU核却还会空闲几秒。以我们的经验，这类性能方面的问题会导致重度依赖同步的应用的性能成倍的下降，针对Kernel编译会多造成高达13%的延迟，针对广泛使用的商用数据库会造成23%的吞吐量降低。传统的测试技术和调试工具对于确认和了解这类问题是无效的，因此这些问题的症状经常是难以捕获的。为了能够推动我们的调查，我们构建了新的工具来在线检测这种违反不变性的情况并且将调度行为可视化。这些工具是简单的，易于在多个kernel版本间移植的并且使用的代价很小。我们相信这些工具将成为内核开发者工具链的一部分来帮助其避免这类问题的出现。
各CPU共享相同的物理内存，每个 CPU访问内存中的任何地址所需时间是相同的，因此SMP也被称为一致存储器访问结构(UMA：Uniform Memory Access)
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