sched_setaffinity在Linux中的cpu亲和力

barfatchen：

我在具有1个套接字，4个内核的服务器中的Linux中完成了sched_setaffinity测试，以下/ proc / cpuinfo显示了cpu信息：

processor       : 0
model name      : Intel(R) Core(TM)2 Quad CPU    Q8400  @ 2.66GHz
cache size      : 2048 KB
physical id     : 0
siblings        : 4
cpu cores       : 4

processor       : 1
model name      : Intel(R) Core(TM)2 Quad CPU    Q8400  @ 2.66GHz
cache size      : 2048 KB
physical id     : 0
siblings        : 4
cpu cores       : 4

processor       : 2
model name      : Intel(R) Core(TM)2 Quad CPU    Q8400  @ 2.66GHz
cache size      : 2048 KB
physical id     : 0
siblings        : 4
cpu cores       : 4

processor       : 3
model name      : Intel(R) Core(TM)2 Quad CPU    Q8400  @ 2.66GHz
cache size      : 2048 KB
physical id     : 0
siblings        : 4
cpu cores       : 4

我有一个简单的测试应用程序：

struct foo {
    int x;
    int y;
}  ;

//globar var
volatile struct foo fvar ;

pid_t gettid( void )
{
    return syscall( __NR_gettid );
}

void *test_func0(void *arg)
{
    int proc_num = (int)(long)arg;
    cpu_set_t set;

    CPU_ZERO( &set );
    CPU_SET( proc_num, &set );
    printf("proc_num=(%d)\n",proc_num) ;
    if (sched_setaffinity( gettid(), sizeof( cpu_set_t ), &set ))
    {
        perror( "sched_setaffinity" );
        return NULL;
    }


    int i=0;
    for(i=0;i<1000000000;++i){
        __sync_fetch_and_add(&fvar.x,1);
    }
    return NULL;
} //test_func0

编译：gcc testsync.c -D_GNU_SOURCE -lpthread -o testsync.exe以下是测试结果：

2 threads running test_func0 in core 0,1  take 35 secs ;
2 threads running test_func0 in core 0,2  take 55 secs ;
2 threads running test_func0 in core 0,3  take 55 secs ;
2 threads running test_func0 in core 1,2  take 55 secs ;
2 threads running test_func0 in core 1,3  take 55 secs ;
2 threads running test_func0 in core 2,3  take 35 secs ;

我想知道为什么在核心（0,1）或在核心（2,3）中运行的2个线程在其他线程中会更快吗？如果我在同一个内核上运行2个线程，例如core（1,1），core（2,2），core（3,3），那将花费28秒，那么为什么会这样呢？

ugoren：

核心0和1共享一个L2缓存，核心2和3也共享。在共享缓存的两个内核上运行会使共享变量保留在L2缓存中，这使处理速度更快。

在当今的Intel处理器（每个内核为L2）中，情况并非如此。但是在您使用的CPU上，它是这样工作的（实际上是通过将两个双核CPU粘合在一起而制成的四核CPU）。

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