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線程是如何靠中斷切換的呢

冬至配餃子 ? 來源:天奇工作室 ? 作者:LRC ? 2022-08-02 18:19 ? 次閱讀
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上一次的大合集我們從半導(dǎo)體講到了邏輯門,再從邏輯門講到了組合邏輯電路和時序邏輯電路,又緊接著介紹了CPU內(nèi)核的設(shè)計體系,最后以CPU的指令集作為結(jié)尾,一個CPU已經(jīng)頗具雛形。

經(jīng)過11-19章的更新,我們又介紹了線程和進程,處理器的中斷和異常、特權(quán)模式以及最主要的緩存。我將用更清楚連貫的語言將這些內(nèi)容重新串講一次,幫助大家更好地理解,當(dāng)然這也是大合集的本來初衷。

下面開始。

首先是線程和進程。早期的計算機在一段時間內(nèi)只能運行一段代碼,比如計算導(dǎo)彈軌跡,計算完了出結(jié)果就好了。這也是計算機最本來最初級的用法。但是隨著計算機不斷發(fā)展,尤其是人民生活水平的不斷提高,計算機這樣的用法實在是有些過于枯燥了。比如我想邊用計算機聽歌的同時打下這段文字,就需要計算機能同時做兩件事,于是人們就發(fā)明了線程,而線程之間通過少量的必要的溝通可以組合形成一個進程,也就是我們通常意義上的應(yīng)用程序。比如說音樂播放器中,音樂的播放是一個線程,用戶的操作界面是另外一個線程,兩個線程合起來構(gòu)成了音樂播放器。當(dāng)然,一個應(yīng)用程序(進程)也可以只有一個線程。每個線程包括系統(tǒng)線程都被劃定了一個空間,并且高權(quán)限線程(系統(tǒng)線程)能訪問低權(quán)限線程(應(yīng)用程序)的空間,低權(quán)限線程只能訪問屬于自己的空間,不然病毒線程將大行其道。所以線程的一個基本屬性需要在CPU中被明確記錄的是權(quán)限等級。

對于計算機系統(tǒng)或者CPU來說,越值得信賴的線程的權(quán)限等級是越高的。什么是越值得信賴的線程呢?計算機本身的操作系統(tǒng)肯定是值得信賴的,畢竟如果連操作系統(tǒng)都不能信賴,還有什么值得信賴?不過操作系統(tǒng)雖然值得信賴,但本身肯定多多少少存在一些Bug,不然Windows也不會天天藍屏了,但是對于CPU來講,操作系統(tǒng)即使有無心的錯誤,但肯定不會是有害的錯誤。

那么權(quán)限等級能決定什么呢?能決定這個線程能訪問哪些內(nèi)容。

話說回來,早期的那個計算導(dǎo)彈的程序在現(xiàn)在看來就可以算是一個線程。而具體是如何做到并行處理的呢?看過三體的同學(xué)應(yīng)該都知道三體人是怎么用一顆智子封鎖地球科技的,靠的就是智子光速來回穿梭干擾在位于地球各處的高能粒子對撞機。因為智子速度太快了,所以只需要一顆就能封鎖整個地球的科技。CPU也是同理,隨著CPU性能的提升,它也可以快速來回切換并處理不同的線程,底層都是串行的,但給我們的感覺卻是并行的。

當(dāng)然隨著科技的進一步發(fā)展,CPU的核心數(shù)早已從單核心變成了多核心,甚至在一些服務(wù)器里我們還能見到多CPU的主板,所以依靠多個CPU核心,現(xiàn)在也能實現(xiàn)真正意義上的并行,不過線程數(shù)總是多于CPU核心數(shù),因此線程的切換即使到了今天也是一直在用的。

那么線程是如何切換的呢?最常見的就是靠中斷了。中斷顧名思義,做到中間的時候被打斷了,有更高優(yōu)先級的人物需要處理。什么被打斷了?當(dāng)前執(zhí)行的線程被打斷了。被什么打斷了?不好說,有可能是定時時鐘,有可能是你敲擊的鍵盤或你移動的鼠標(biāo),有可能是某一個線程自己發(fā)出來的“軟中斷”。為什么要有中斷?就我個人理解,中斷是人與電腦進行實時交互的窗口,沒有中斷就像你沒有鼠標(biāo)和鍵盤,啥也做不了。但是中斷并不是只有人可以用,計算機本身也能用,只要是優(yōu)先級更高的任務(wù)需要介入就可以用。

所以線程是如何靠中斷切換的呢?

第一個方法,我稱之為被動切換。系統(tǒng)里的計時器會對該線程計時,時間差不多了(大概是5ms左右,看系統(tǒng)設(shè)定)就該把CPU讓位置出來給另一個線程了。具體過程是,當(dāng)系統(tǒng)時鐘達到設(shè)定的時間時,向CPU發(fā)送一個中斷信號,CPU將現(xiàn)在線程的上下文作為棧保存在內(nèi)存中,暫時儲存起來,同時將pc寄存器跳轉(zhuǎn)到內(nèi)存中存有中斷服務(wù)例程的入口處,執(zhí)行中斷服務(wù)例程的程序,程序會查找得知中斷來源(這一步在高級的CPU上可以用硬件實現(xiàn)從而省略軟件查找的過程),進而跳轉(zhuǎn)到系統(tǒng)調(diào)度線程,這個線程會根據(jù)執(zhí)行情況將一個新線程調(diào)度到CPU上執(zhí)行,自己則退隱。從而實現(xiàn)線程的切換。

第二個辦法,我稱之為主動切換。當(dāng)本線程沒事干了,或者說在等另一邊的結(jié)果,那么這個時候就會執(zhí)行一個軟中斷,自覺地把線程讓出來(要是不自覺就沒辦法了),流程和上面一致,只不過中斷源不再是時鐘了,而是線程本身,稱之為軟(軟件)中斷。

還有一種辦法不是靠中斷切換線程,也可以并行處理的一種技術(shù)叫做超線程技術(shù)。這個技術(shù)是Intel率先提出來的,他們聲稱增加5%的晶體管數(shù)量可以提升20%的性能。

可以理解為如果當(dāng)前線程沒事干,而且這個線程“不自覺退出”,那么硬件直接介入讓另外一個線程運行。與上面靠中斷的第二種方法不同的是,這種切換是CPU硬件自發(fā)的,操控粒度可以更細(前者只能在軟件層面判斷是否會有空閑情況發(fā)生,后者則能在硬件層面監(jiān)控,硬件發(fā)生堵塞情況軟件是無法知道的),智能程度會更高,線程切換的過程消耗也會更小。如此一來,CPU可以在本該空等的地方擇機執(zhí)行另外一個線程的指令,實現(xiàn)了時間管理,縮短了兩個程序執(zhí)行的總體時間。

上文中提到的線程切換技術(shù)中除了第一種被時鐘叫停的以外,基本都是太閑了主動讓位或者被讓位的。那么為什么會出現(xiàn)線程太閑的情況呢?因為他們在等。等的可能是遠方服務(wù)器的響應(yīng),可能是用戶的輸入,可能是內(nèi)存數(shù)據(jù)的返回……前兩種無關(guān)性能,解決不了也不用解決,但是等內(nèi)存可不行,所以介于CPU核心和內(nèi)存之間的緩存出現(xiàn)了。

緩存讀寫速度要比內(nèi)存快,因為緩存采用的是SRAM存儲器內(nèi)建在CPU上,而內(nèi)存采用的是DRAM。前者可以達到很高的讀取速度但是面積占用比較大因此容量上不去,在幾M容量就止步了。后者讀取速度慢且每次讀取后都要刷新電容,但面積占用小,因此容量可以達到好幾個G甚至幾百幾千個G。

那為什么緩存能提高CPU性能呢?程序運行具有一定規(guī)律——順序和反復(fù)性,即順序執(zhí)行和循環(huán)執(zhí)行。對于順序執(zhí)行,可以采取預(yù)讀策略。即將后面的程序一并讀取至緩存中,減少內(nèi)存讀取次數(shù)(注意CPU的讀指令并沒有減少,只是內(nèi)存響應(yīng)次數(shù)少了)。緩存行是緩存的基本單位,目前主流緩存行大小是64字節(jié)因為內(nèi)存一次讀操作是64字節(jié),而64位CPU對數(shù)據(jù)的讀取是8字節(jié)即64bit,因此若CPU要讀的八字節(jié)落入某一緩存行中,該緩存行的內(nèi)容將會全部從內(nèi)存中被讀取到緩存中,接下來的程序也被這次讀寫一并帶到了緩存中去。對于循環(huán)執(zhí)行,則正是緩存的強項,之前訪問過的程序都存儲在緩存中,再次讀取時,直接可以從緩存而不是從內(nèi)存中讀取,大大提高了運行效率。

緩存又有分為一級緩存、二級緩存等等。他們的速度也有所不同,從一級緩存以后讀取速度依次降低。為什么呢?雖然都是采用的SRAM存儲器,但是數(shù)據(jù)檢索需要時間,數(shù)據(jù)存儲量大的三級緩存找的時間就比數(shù)據(jù)存儲量小的一級緩存找的時間久。如果把內(nèi)存比作圖書館的書架,那么緩存就像是CPU面前的一張桌子。給你地址讓你去找CPU想要的數(shù)據(jù),如果你是在書架上找,你可以很清楚這個數(shù)據(jù)放在哪一行哪一列,如果恰好你運動速度是光速的話,那么你總能在一個確定的時間內(nèi)拿到CPU想要的數(shù)據(jù)??墒蔷彺婢筒灰粯恿?,書就在你面前,還亂糟糟的,你需要翻閱查看地址是否對應(yīng)上了。因此桌子越大,你找得也就越慢。

就沒有別的辦法了嗎?當(dāng)然有。桌子亂可以整理整理嘛。比如規(guī)定一下,第一書架的書只能放在桌子上的A區(qū),第二書架放B區(qū)……以此類推。這樣一來,找的人便會方便很多,放的人也沒有什么困難。

舉個例子,假設(shè)內(nèi)存可以被劃分成四個緩存塊(即內(nèi)存大小是緩存大小的四倍),記為00,01,10,11四塊。每個緩存塊又可以劃分成四個緩存行,記為00,01,10,11四行。結(jié)合起來,最上面緩存塊的最上面的緩存行就可以寫成0000,則這個部分的數(shù)據(jù)應(yīng)該存在于緩存中的第一個緩存行的位置即00位置。如果1000號緩存行需要寫入,那么就要把0000號緩存行擦除再寫入,不能存儲在緩存中別的地方即使還有空間存放。


審核編輯:劉清


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