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在 Linux 中,无论何时 fork 一个进程,父进程的内存映射都会被克隆到子进程中。实际上,出于性能原因,页面被设置为写时复制——最初它们是共享的,如果两个进程之一写入其中一个,它们将随后被克隆(MAP_PRIVATE
)。
这是获取正在运行的程序状态快照的一种非常常见的机制——您执行一次 fork ,这会为您提供该时间点进程内存的(一致的) View 。
我做了一个简单的基准测试,其中有两个组件:
在某些情况下(机器/架构/内存布局/线程数/...)我能够使复制完成的时间比线程写入数组的时间早得多。
但是,当子进程退出时,在 htop
中我仍然看到大部分 CPU 时间花在了内核上,这与它被用来处理 copy-on 是一致的-write 每当父进程写入页面时。
在我看来,如果标记为copy-on-write 的匿名页面被单个进程映射,则不应复制它,而应直接使用它。
我如何确定这确实是在复制内存上花费的时间?
如果我是对的,我该如何避免这种开销?
基准测试的核心在现代 C++ 中。
定义WITH_FORK
启用快照;保留未定义以禁用子进程。
#include <unistd.h>
#include <sys/mman.h>
#include <sys/types.h>
#include <sys/wait.h>
#include <numaif.h>
#include <numa.h>
#include <algorithm>
#include <cassert>
#include <condition_variable>
#include <mutex>
#include <iomanip>
#include <iostream>
#include <cmath>
#include <numeric>
#include <thread>
#include <vector>
#define ARRAY_SIZE 1073741824 // 1GB
#define NUM_WORKERS 28
#define NUM_CHECKPOINTERS 4
#define BATCH_SIZE 2097152 // 2MB
using inttype = uint64_t;
using timepoint = std::chrono::time_point<std::chrono::high_resolution_clock>;
constexpr uint64_t NUM_ELEMS() {
return ARRAY_SIZE / sizeof(inttype);
}
int main() {
// allocate array
std::array<inttype, NUM_ELEMS()> *arrayptr = new std::array<inttype, NUM_ELEMS()>();
std::array<inttype, NUM_ELEMS()> & array = *arrayptr;
// allocate checkpoint space
std::array<inttype, NUM_ELEMS()> *cpptr = new std::array<inttype, NUM_ELEMS()>();
std::array<inttype, NUM_ELEMS()> & cp = *cpptr;
// initialize array
std::fill(array.begin(), array.end(), 123);
#ifdef WITH_FORK
// spawn checkpointer threads
int pid = fork();
if (pid == -1) {
perror("fork");
exit(-1);
}
// child process -- do checkpoint
if (pid == 0) {
std::array<std::thread, NUM_CHECKPOINTERS> cpthreads;
for (size_t tid = 0; tid < NUM_CHECKPOINTERS; tid++) {
cpthreads[tid] = std::thread([&, tid] {
// copy array
const size_t numBatches = ARRAY_SIZE / BATCH_SIZE;
for (size_t i = tid; i < numBatches; i += NUM_CHECKPOINTERS) {
void *src = reinterpret_cast<void*>(
reinterpret_cast<intptr_t>(array.data()) + i * BATCH_SIZE);
void *dst = reinterpret_cast<void*>(
reinterpret_cast<intptr_t>(cp.data()) + i * BATCH_SIZE);
memcpy(dst, src, BATCH_SIZE);
munmap(src, BATCH_SIZE);
}
});
}
for (std::thread& thread : cpthreads) {
thread.join();
}
printf("CP finished successfully! Child exiting.\n");
exit(0);
}
#endif // #ifdef WITH_FORK
// spawn worker threads
std::array<std::thread, NUM_WORKERS> threads;
for (size_t tid = 0; tid < NUM_WORKERS; tid++) {
threads[tid] = std::thread([&, tid] {
// write to array
std::array<inttype, NUM_ELEMS()>::iterator it;
for (it = array.begin() + tid; it < array.end(); it += NUM_WORKERS) {
*it = tid;
}
});
}
timepoint tStart = std::chrono::high_resolution_clock::now();
#ifdef WITH_FORK
// allow reaping child process while workers work
std::thread childWaitThread = std::thread([&] {
if (waitpid(pid, nullptr, 0)) {
perror("waitpid");
}
timepoint tChild = std::chrono::high_resolution_clock::now();
std::chrono::duration<double> durationChild = tChild - tStart;
printf("reunited with child after (s): %lf\n", durationChild.count());
});
#endif
// wait for workers to finish
for (std::thread& thread : threads) {
thread.join();
}
timepoint tEnd = std::chrono::high_resolution_clock::now();
std::chrono::duration<double> duration = tEnd - tStart;
printf("duration (s): %lf\n", duration.count());
#ifdef WITH_FORK
childWaitThread.join();
#endif
}
最佳答案
数组大小为1GB,也就是大约250K页,其中每页大小为4KB。对于这个程序,可以很容易地估计出由于写入 CoW 页面而发生的页面错误的数量。它还可以使用 Linux perf
工具进行测量。 new
运算符将数组初始化为零。所以下面一行代码:
std::array<inttype, NUM_ELEMS()> *arrayptr = new std::array<inttype, NUM_ELEMS()>();
将导致大约 250K 页面错误。同样,下面一行代码:
std::array<inttype, NUM_ELEMS()> *cpptr = new std::array<inttype, NUM_ELEMS()>();
将导致另一个 250K 页面错误。所有这些页面错误都是次要的,也就是说,它们可以在不访问磁盘驱动器的情况下得到处理。分配两个 1GB 阵列不会对具有更多物理内存的系统造成任何重大故障。
此时,已经发生了大约500K页错误(当然还会有程序其他内存访问引起的其他页错误,但可以忽略不计)。 std::fill
的执行不会导致任何小错误,但数组的虚拟页面已经映射到专用物理页面。
然后程序的执行继续到 fork 子进程并创建父进程的工作线程。自己创建子进程就足以做数组的快照了,所以真的不需要在子进程中做任何事情。事实上,当子进程被 fork 时,两个数组的虚拟页面都被标记为写时复制。子进程从 arrayptr
读取并写入 cpptr
,这导致额外的 250K 小错误。父进程还写入arrayptr
,这也会导致额外的 250K 小故障。因此,在子进程中制作拷贝并取消映射页面不会提高性能。相反,页面错误的数量增加了一倍,性能显着下降。
您可以使用以下命令测量次要故障和主要故障的数量:
perf stat -r 3 -e minor-faults,major-faults ./binary
默认情况下,这将计算整个流程树的次要和主要错误。 -r 3
选项告诉 perf
重复实验三次并报告平均值和标准偏差。
我还注意到线程总数为 28 + 4。最佳线程数大约等于系统上在线逻辑核心的总数。如果线程数远大于或小于该数,由于创建过多线程并在它们之间切换的开销,性能将会下降。
另一个潜在的问题可能存在于以下循环中:
for (it = array.begin() + tid; it < array.end(); it += NUM_WORKERS) {
*it = tid;
}
不同的线程可能会尝试同时多次写入同一缓存行,从而导致错误共享。根据处理器缓存行的大小、线程数以及所有内核是否以相同频率运行,这可能不是一个重大问题,因此如果不进行测量就很难说。更好的循环形状是让每个线程的元素在数组中连续。
关于c++ - 子进程退出后内核复制 CoW 页面,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56173845/
#include using namespace std; class C{ private: int value; public: C(){ value = 0;
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