[前言]

前一个Blog我们使用了一个叫cs的程序作为例子，那个程序是我为了举例子临时写的，这个代码我共享在这里：GitHub - nekin2012/btest。后面我要再举例子的话，就都加到这个地方来。由于这些代码没有经过最基本的软件质量保证工艺，所以质量相当低，读者不要直接使用这些代码。另外，这个代码中的cs程序已经经过上次推演的调整，现在的性能已经可以达到调度最优了，CPU占用率会全部100%，和上一个程序中的样子已经不太一样了。

cs这个程序的模型，是我们很多软件的基础模型。虽然经过很多模块和队列的分解，我们的程序会变得愈加难以辨认，但模型永远都是为不同的队列安排多组线程池的问题。这种模型的大部分优化工作是平衡线程的数量来保证CPU的利用率，然后通过限制每个队列的长度，来控制时延和和通量之间的关系。

而这里面需要特别小心的就是那个Provider-Consumer陷阱，也就是前面提到的，如果一个线程总用不完它的时间片，这个线程就会被自动提权为交互线程，这样，只要发生调度它就会抢占，这样会大幅降低整个系统的性能。解决这个问题的方法通常是两个：一个就是在那个cs中看到的，控制队列的长度，没有足够的长度根本不要发起调度。第二个就是我们要有意识控制线程的设置，特别是不要一个模块一个线程（这是最失败的设计），如果某个线程的执行时间特别短，这个工作就应该和其他线程合并，而不是独立线程。比如你发一个消息，仅仅是为了分配一个会话号，这个时间可能就是几十个时钟周期，你就不能图方便为了排队，使用一个模块队列+线程来完成这样的工作。正确的做法是把这个模块的接口直接做成函数，然后用锁保护起来。

[Amdahl模型]

前面说的这种不使用短时线程会话的策略，在大部分时候是不会引起问题的，除非你线程配置不平衡，让你的调度序列又出现交互线程。这些问题，都可以通过ftrace跟踪出来。

但不少程序员没有从这个角度考虑这个问题，他们就会试图通过spinlock来降低这种调度的可能性。当所有线程共同分享这个公共的模块的时候，我们就会形成Amdahl定律所描述的模型了。

Amdahl定律是并行计算最基础的理论了，所有学计算机的人都学过，我这里就不专门介绍了，读者如果不知道自己上网查去。

现在大家都不怎么把Amdahl当回事，因为现在大部分系统的核数远远没有达到让Amdahl触顶的规模，下面这个是我用999:1的比例配置并行-串行比时（程序参考btest的amdahl的例子），在72核的x86平台上得到的效果：

这时增加核数基本上就会达到提升处理能力的目的。

但时延上仍是有影响的：

在串行的密度非常低的时候，我们还感觉一切受控，但如果我们把并行串行比提升到99:1，乃至90:10的时候，情况就变得非常糟糕了：

因为这不再是一个Amdahl模型了，Amdahl模型的依赖是在等待的时候，你的CPU还能干其他并行的工作，而使用spinlock，你在等待的时候什么都干不了。这实际上是一个马可夫链的排队模型，

这里有四条曲线，我们先看spin的两条曲线，你会发现，当你把串行的配比增加的时候，系统在20个核左右就开始进入拐点，性能大幅跳水。而且串行的比例越大，跳水就越早。

根据一些研究报告，如果这是个标准的马可夫链的排队模型，曲线影响应该像后面两条标记为MCS曲线那样，仅仅是接近瓶颈。而这个跳水是因为，纯粹的spinlock不但引起等待时间的增加，而且因为有更多的等待者，会导致Cache更新时间的延长，从而得到一个修正的马可夫链模型，形成了跳水。如果用perf对这两种情况进行跟踪，你会发现，在系统发生跳水后，系统在的指令执行效率10个cycle执行不了一条指令：

很低的指令执行率，表明执行指令本身的执行效率低（基本在stalled-cycles上，这个指标的含义，我们后面专门写一篇blog介绍），问题要不出现在cache/总线上，要不出现在处理器自身的调度器上。

我在一台64核的ARM64服务器上做同样的实验，得到同样的结果。有论文提出使用MCS锁来避免这种情况，我在那个btest工程中快速用spinlock临时封装了一个MCS锁，可以拟合出类似马可夫链的模型（当然，这个实现没有使用原子指令，速度肯定是比较慢的，只是为了拟合模型）。

使用MCS锁后，上面的测试结果是这样的：

同样的行为在ARM64上测试结果也是一致的，理论上说，如果用ticket锁，在ARM上可以获得MCS锁一样的结果，我晚点加一个测试看看。

[Amdahl模型的启示]

我们很多人更愿意花时间去反复尝试各种设置参数，尝试这样提高系统的性能。我个人收到不少性能分析报告都是这样的。我觉得这样的分析报告相对来说价值是比较低的（当然也有其作用），因为即使一个参数进行调整带来了好处，但这种好处和其他参数组合后可能就会消失。仅仅关注一个参数的效果，最多就是给我们建立模型提供参考，我们的分析还是要聚焦到模型上，发现系统真正的瓶颈是什么。我前面的perf介绍下面，有人说perf的数据也就只是能“看看”，我认为抱有这种观点，是因为他从来只是关注效果，而不关注模型，而在系统性能优化的时候，模型远远比效果重要。效果你确实可以拿去报功，但在软件自身的架构进展上是没有用的，要得到正确的构架调整方向，模型才是第一位的。

回到Amdahl这个模型，很多系统在进行架构调整的时候，决策下得非常早，一看见mutex发生了切换，就考虑用一个“不会切换”的spin_lock取代“有可能切换”的mutex锁，而不愿意花时间去分析“为什么调度器”要做这个切换。这样头痛医头，脚痛医脚的方法（对，我说的就是MySQL），会让整个系统陷入更深层次的混乱之中，这样整个架构就变得不可控了。

[小结]

在调度上，除了IO导致的等待外，消费者-使用者模型和Amdahl模型是两个最常见的陷阱，好好基于btest类似的简化模型对CPU和调度器的行为进行分析，会有助于我们正确理解更复杂系统的运行模型。

调度模型平衡了，我们就有可能进行下一步，针对CPU执行效率的分析了。