原创 多核引入了哪些新的问题？

由于半导体工艺的局限，CMOS的源漏极之间的漏电流越来越大，随着频率的提升，功耗呈E指数的势态增长，因此，硅工艺很难再有突破。面对这样的局面，Intel等CPU厂商只能走多核的道路，多核已是市场的主流。

在目前的计算机架构中，往往采用多个多核CPU构建SMP或者NUMA系统，那么这种多核系统会引入什么样的性能问题呢？在此，略分析一二。

如下图所示，CPU是系统的执行单元，Thread和Memory是资源，Interrupt是外部或者内部的异步事件。传统单核系统时，由于只存在一个CPU，因此，操作系统对Thread、Interrupt和Memory采用简单的分配方式。但是，多核系统需要慎重考虑这些问题，甚至在编写程序的时候都需要考虑多核资源竞争问题，否则会影响到系统运行效率。

在此，多核面临的问题可以归纳成如下三个方面：

1， 线程分配问题。其实目前的Linux都支持多核的线程分配问题，其问题的关键在于CPU之间的负载均衡，操作系统需要保证每个CPU都处于均衡的工作状态。为了提高效率，需要降低CPU之间的相关性，因此，需要合理划分线程，这一点需要程序开放人员考虑。

2， 中断处理问题。中断是CPU的异步事件，当一个中断到来时，哪个CPU进行响应成了一个问题。目前的Linux还不能对中断平衡做出较好处理（这个功能目前正在开发）。中断处理的不平衡对IO性能影响很大。例如，只有C1处理器对网卡中断进行处理，那么，当网络事件很多时，C1必将被网络中断吞没，如果网络数据处理线程也被分配到了C1处理器，那么整个系统的IO性能将会很低很低。因此，对于IO密集型应用而言，中断的多CPU平衡急需解决。

3， 内存共享问题。每个CPU核都有自己的Cache，因此，对共享数据的访问将会破坏Cache所带来的数据局部性优势。CPU在访问共享资源的时候，每次都会刷新自己的Cache，因此，访问共享数据将会带来系统性能的损失。如果，一个程序开发人员不注意，将一些计数器变量作为全局变量使用，而且这些变量将会被高频率访问，那么，系统将会带来比较可观的性能损失。对于共享内存的优化，我觉得一方面可以提高编译器的性能，主动地为程序开发人员优化共享内存资源；另一方面，需要开发人员自己设计更好的算法，避免内存共享。其实，对于共享内存的一个优化思路是全局内存局部化。对于计算密集型应用，我觉得共享内存问题需要慎重。

CPU多核化可以提升系统性能，但是，增加了很多优化的空间，使得计算机系统变得更加复杂。