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1、Linux操作系统线程库性能测试与分析NPTL成为glibc"正选"线程库后,它的性能如何受到很多人的关注｡本文就针对NPTL与LinuxThreads的性能比较,以及超线程､内核可抢占等特性对线程性能的影响进行了全面评测｡一､前言在Linux2.6.x内核中,调度性能的改进是其中最引人注目的一部分[1]｡NPTL(NativePosixThreadLibrary)[2]使用内核的新特性重写了Linux的线程库,取代历史悠久而备受争议的LinuxThreads[3]成为glibc的首选线程库｡NPTL的性能究竟如何?相对LinuxThreads又有哪些明显
2、的改进?在对NPTL进行全面分析之前,本文针对这两种线程库,以及内核中"内核可抢占"(Preemptible)和超线程(HyperThreading)[4]等特性进行了全面的性能评测,结果表明NPTL绝对值得广大服务器系统期待和使用｡二､Benchmark1.测试平台进行本测试的硬件平台为浪潮NF420R服务器[7],4个Hyperthreading-enabledIntelXeon2.2G处理器,4G内存｡Linux选择了Slackware9.0发行版[8],所使用的内核源码来自www.kernel.org｡2.针对测试:LMBenchlmbench是一
3、个用于评价系统综合性能的多平台开源benchmark[5],但其中没有对线程的支持｡其中有两个测试进程性能的benchmark:lat_proc用于评测进程创建和终止的性能,lat_ctx用于评测进程切换的开销｡lmbench拥有良好的benchmark结构,只需要修改具体的Target程序(如lat_proc.c和lat_ctx.c),就可以借用lmbench的计时､统计系统得到我们关心的线程库性能的数据｡基于lat_proc和lat_ctx的算法,本文实现了lat_thread和lat_thread_ctx两个benchmark｡在lat_thread
4、中,lat_proc被改造成使用线程,用pthread_create()替代了fork(),用pthread_join()替代wait();在lat_thread_ctx中,沿用lat_ctx的评测算法(见lat_ctx手册页),将创建进程的过程改写为创建线程,仍然使用管道进行通信和同步｡lat_threadnullnull参数表示线程不进行任何实际操作,创建后即刻返回｡lat_thread_ctx-s#threadssize参数与lat_ctx定义相同,可表示线程的大小(实际编程时为分配K数据;#threads参数为线程数,即参与令牌传递的线程总数,相当
5、于程序负载情况｡3.综合测试:Volanomarkvolanomark是一个纯java的benchmark,专门用于测试系统调度器和线程环境的综合性能[6],它建立一个模拟Client/Server方式的Java聊天室,通过获取每秒平均发送的消息数来评测宿主机综合性能(数值越大性能越好)｡Volanomark测试与Java虚拟机平台相关,本文使用SunJavaSDK1.4.2作为测试用Java平台,Volanomark版本2.5.0.9｡三､测试结果测试计划中将内核分为2.4.26､2.6.6/支持内核抢占和2.6.6/不支持内核抢占三类;通过配置内核以及
6、NF420R的BIOS实现三类SMP规模:单处理机(UP)､4CPU的SMP(SMP4)和打开超线程支持的虚拟8CPUSMP(SMP8*)｡内核配置和SMP规模的每一种组合都针对LinuxThreads和NPTL使用lat_thread､lat_thread_ctx和volanomark获取一组数据｡由于NPTL无法在2.4.x内核上使用,该项数据空缺｡四､结果分析1.LinuxThreadsvsNPTL:线程创建/销毁开销使用2.6.6/preemptible内核配置下UP和SMP4的测试数据获得下图:图1在线程创建/销毁开销方面,NPTL的改进相当明显
7、(降低约600%)｡实际上,NPTL不再像LinuxThreads那样需要使用用户级的管理线程来维护线程的创建和销毁[9],因此,很容易理解它在这方面的开销能够大幅度降低｡同时,由图可见,单CPU下创建线程总是比多CPU下迅速｡2.LinuxThreadsvsNPTL:线程切换开销同样使用2.6.6/preemptible内核配置下UP和SMP4的数据:图2随着lat_thread_ctx的参与线程增多,不管是哪个线程库,单处理机条件下的线程切换开销都陡峭上升,而SMP条件下则上升比较平缓｡在这方面,LinuxThreads和NPTL表现基本相同｡3.内核
8、影响图3图4图5图6从上面四张图中我们可以得出两点结论:1､"内核
