㈠ 如何实现linux下多线程之间的互斥与同步
Linux设备驱动中必须解决的一个问题是多个进程对共享资源的并发访问，并发访问会导致竞态，linux提供了多种解决竞态问题的方式，这些方式适合不同的应用场景。
Linux内核是多进程、多线程的操作系统，它提供了相当完整的内核同步方法。内核同步方法列表如下：
中断屏蔽
原子操作
自旋锁
读写自旋锁
顺序锁
信号量
读写信号量
BKL（大内核锁）
Seq锁
一、并发与竞态：
定义：
并发（concurrency）指的是多个执行单元同时、并行被执行，而并发的执行单元对共享资源（硬件资源和软件上的全局变量、静态变量等）的访问则很容易导致竞态（race conditions）。
在linux中，主要的竞态发生在如下几种情况：
1、对称多处理器（SMP）多个CPU
特点是多个CPU使用共同的系统总线，因此可访问共同的外设和存储器。
2、单CPU内进程与抢占它的进程
3、中断（硬中断、软中断、Tasklet、底半部）与进程之间
只要并发的多个执行单元存在对共享资源的访问，竞态就有可能发生。
如果中断处理程序访问进程正在访问的资源，则竞态也会会发生。
多个中断之间本身也可能引起并发而导致竞态（中断被更高优先级的中断打断）。
解决竞态问题的途径是保证对共享资源的互斥访问，所谓互斥访问就是指一个执行单元在访问共享资源的时候，其他的执行单元都被禁止访问。
访问共享资源的代码区域被称为临界区，临界区需要以某种互斥机制加以保护，中断屏蔽，原子操作，自旋锁，和信号量都是linux设备驱动中可采用的互斥途径。
临界区和竞争条件：
所谓临界区（critical regions）就是访问和操作共享数据的代码段，为了避免在临界区中并发访问，编程者必须保证这些代码原子地执行——也就是说，代码在执行结束前不可被打断，就如同整个临界区是一个不可分割的指令一样，如果两个执行线程有可能处于同一个临界区中，那么就是程序包含一个bug，如果这种情况发生了，我们就称之为竞争条件（race conditions），避免并发和防止竞争条件被称为同步。
死锁：
死锁的产生需要一定条件：要有一个或多个执行线程和一个或多个资源，每个线程都在等待其中的一个资源，但所有的资源都已经被占用了，所有线程都在相互等待，但它们永远不会释放已经占有的资源，于是任何线程都无法继续，这便意味着死锁的发生。
二、中断屏蔽
在单CPU范围内避免竞态的一种简单方法是在进入临界区之前屏蔽系统的中断。
由于linux内核的进程调度等操作都依赖中断来实现，内核抢占进程之间的并发也就得以避免了。
中断屏蔽的使用方法：
local_irq_disable()//屏蔽中断
//临界区
local_irq_enable()//开中断
特点：
由于linux系统的异步IO，进程调度等很多重要操作都依赖于中断，在屏蔽中断期间所有的中断都无法得到处理，因此长时间的屏蔽是很危险的，有可能造成数据丢失甚至系统崩溃，这就要求在屏蔽中断之后，当前的内核执行路径应当尽快地执行完临界区的代码。
中断屏蔽只能禁止本CPU内的中断，因此，并不能解决多CPU引发的竞态，所以单独使用中断屏蔽并不是一个值得推荐的避免竞态的方法，它一般和自旋锁配合使用。
三、原子操作
定义：原子操作指的是在执行过程中不会被别的代码路径所中断的操作。
（原子原本指的是不可分割的微粒，所以原子操作也就是不能够被分割的指令）
（它保证指令以“原子”的方式执行而不能被打断）
原子操作是不可分割的，在执行完毕不会被任何其它任务或事件中断。在单处理器系统(UniProcessor)中，能够在单条指令中完成的操作都可以认为是" 原子操作"，因为中断只能发生于指令之间。这也是某些CPU指令系统中引入了test_and_set、test_and_clear等指令用于临界资源互斥的原因。但是，在对称多处理器(Symmetric Multi-Processor)结构中就不同了，由于系统中有多个处理器在独立地运行，即使能在单条指令中完成的操作也有可能受到干扰。我们以decl (递减指令)为例，这是一个典型的"读－改－写"过程，涉及两次内存访问。
通俗理解：
原子操作，顾名思义，就是说像原子一样不可再细分。一个操作是原子操作，意思就是说这个操作是以原子的方式被执行，要一口气执行完，执行过程不能够被OS的其他行为打断，是一个整体的过程，在其执行过程中，OS的其它行为是插不进来的。
分类：linux内核提供了一系列函数来实现内核中的原子操作，分为整型原子操作和位原子操作，共同点是：在任何情况下操作都是原子的，内核代码可以安全的调用它们而不被打断。
原子整数操作：
针对整数的原子操作只能对atomic_t类型的数据进行处理，在这里之所以引入了一个特殊的数据类型，而没有直接使用C语言的int型，主要是出于两个原因：
第一、让原子函数只接受atomic_t类型的操作数，可以确保原子操作只与这种特殊类型数据一起使用，同时，这也确保了该类型的数据不会被传递给其它任何非原子函数；
第二、使用atomic_t类型确保编译器不对相应的值进行访问优化——这点使得原子操作最终接收到正确的内存地址，而不是一个别名，最后就是在不同体系结构上实现原子操作的时候，使用atomic_t可以屏蔽其间的差异。
原子整数操作最常见的用途就是实现计数器。
另一点需要说明原子操作只能保证操作是原子的，要么完成，要么不完成，不会有操作一半的可能，但原子操作并不能保证操作的顺序性，即它不能保证两个操作是按某个顺序完成的。如果要保证原子操作的顺序性，请使用内存屏障指令。
atomic_t和ATOMIC_INIT(i)定义
typedef struct { volatile int counter; } atomic_t;
#define ATOMIC_INIT(i) { (i) }
在你编写代码的时候，能使用原子操作的时候，就尽量不要使用复杂的加锁机制，对多数体系结构来讲，原子操作与更复杂的同步方法相比较，给系统带来的开销小，对高速缓存行的影响也小，但是，对于那些有高性能要求的代码，对多种同步方法进行测试比较，不失为一种明智的作法。
原子位操作：
针对位这一级数据进行操作的函数，是对普通的内存地址进行操作的。它的参数是一个指针和一个位号。
为方便其间，内核还提供了一组与上述操作对应的非原子位函数，非原子位函数与原子位函数的操作完全相同，但是，前者不保证原子性，且其名字前缀多两个下划线。例如，与test_bit()对应的非原子形式是_test_bit()，如果你不需要原子性操作（比如，如果你已经用锁保护了自己的数据），那么这些非原子的位函数相比原子的位函数可能会执行得更快些。
四、自旋锁
自旋锁的引入：
如 果每个临界区都能像增加变量这样简单就好了，可惜现实不是这样，而是临界区可以跨越多个函数，例如：先得从一个数据结果中移出数据，对其进行格式转换和解 析，最后再把它加入到另一个数据结构中，整个执行过程必须是原子的，在数据被更新完毕之前，不能有其他代码读取这些数据，显然，简单的原子操作是无能为力 的（在单处理器系统(UniProcessor)中，能够在单条指令中完成的操作都可以认为是" 原子操作"，因为中断只能发生于指令之间），这就需要使用更为复杂的同步方法——锁来提供保护。
自旋锁的介绍：
Linux内核中最常见的锁是自旋锁（spin lock），自旋锁最多只能被一个可执行线程持有，如果一个执行线程试图获得一个被争用（已经被持有）的自旋锁，那么该线程就会一直进行忙循环—旋转—等待锁重新可用，要是锁未被争用，请求锁的执行线程便能立刻得到它，继续执行，在任意时间，自旋锁都可以防止多于一个的执行线程同时进入理解区，注意同一个锁可以用在多个位置—例如，对于给定数据的所有访问都可以得到保护和同步。
一个被争用的自旋锁使得请求它的线程在等待锁重新可用时自旋（特别浪费处理器时间），所以自旋锁不应该被长时间持有，事实上，这点正是使用自旋锁的初衷，在短期间内进行轻量级加锁，还可以采取另外的方式来处理对锁的争用：让请求线程睡眠，直到锁重新可用时再唤醒它，这样处理器就不必循环等待，可以去执行其他代码，这也会带来一定的开销——这里有两次明显的上下文切换， 被阻塞的线程要换出和换入。因此，持有自旋锁的时间最好小于完成两次上下文切换的耗时，当然我们大多数人不会无聊到去测量上下文切换的耗时，所以我们让持 有自旋锁的时间应尽可能的短就可以了，信号量可以提供上述第二种机制，它使得在发生争用时，等待的线程能投入睡眠，而不是旋转。
自旋锁可以使用在中断处理程序中（此处不能使用信号量，因为它们会导致睡眠），在中断处理程序中使用自旋锁时，一定要在获取锁之前，首先禁止本地中断（在 当前处理器上的中断请求），否则，中断处理程序就会打断正持有锁的内核代码，有可能会试图去争用这个已经持有的自旋锁，这样以来，中断处理程序就会自旋， 等待该锁重新可用，但是锁的持有者在这个中断处理程序执行完毕前不可能运行，这正是我们在前一章节中提到的双重请求死锁，注意，需要关闭的只是当前处理器上的中断，如果中断发生在不同的处理器上，即使中断处理程序在同一锁上自旋，也不会妨碍锁的持有者（在不同处理器上）最终释放锁。
自旋锁的简单理解：
理解自旋锁最简单的方法是把它作为一个变量看待，该变量把一个临界区或者标记为“我当前正在运行，请稍等一会”或者标记为“我当前不在运行，可以被使用”。如果A执行单元首先进入例程，它将持有自旋锁，当B执行单元试图进入同一个例程时，将获知自旋锁已被持有，需等到A执行单元释放后才能进入。
自旋锁的API函数：
其实介绍的几种信号量和互斥机制，其底层源码都是使用自旋锁,可以理解为自旋锁的再包装。所以从这里就可以理解为什么自旋锁通常可以提供比信号量更高的性能。
自旋锁是一个互斥设备，他只能会两个值：“锁定”和“解锁”。它通常实现为某个整数之中的单个位。
“测试并设置”的操作必须以原子方式完成。
任何时候，只要内核代码拥有自旋锁，在相关CPU上的抢占就会被禁止。
适用于自旋锁的核心规则：
（1）任何拥有自旋锁的代码都必须使原子的，除服务中断外（某些情况下也不能放弃CPU,如中断服务也要获得自旋锁。为了避免这种锁陷阱，需要在拥有自旋锁时禁止中断），不能放弃CPU（如休眠，休眠可发生在许多无法预期的地方）。否则CPU将有可能永远自旋下去（死机）。
（2）拥有自旋锁的时间越短越好。
需 要强调的是，自旋锁别设计用于多处理器的同步机制，对于单处理器（对于单处理器并且不可抢占的内核来说，自旋锁什么也不作），内核在编译时不会引入自旋锁 机制，对于可抢占的内核，它仅仅被用于设置内核的抢占机制是否开启的一个开关，也就是说加锁和解锁实际变成了禁止或开启内核抢占功能。如果内核不支持抢 占，那么自旋锁根本就不会编译到内核中。
内核中使用spinlock_t类型来表示自旋锁，它定义在：
typedef struct {
raw_spinlock_t raw_lock;
#if defined(CONFIG_PREEMPT) && defined(CONFIG_SMP)
unsigned int break_lock;
#endif
} spinlock_t;
对于不支持SMP的内核来说，struct raw_spinlock_t什么也没有，是一个空结构。对于支持多处理器的内核来说，struct raw_spinlock_t定义为
typedef struct {
unsigned int slock;
} raw_spinlock_t;
slock表示了自旋锁的状态，“1”表示自旋锁处于解锁状态（UNLOCK），“0”表示自旋锁处于上锁状态（LOCKED）。
break_lock表示当前是否由进程在等待自旋锁，显然，它只有在支持抢占的SMP内核上才起作用。
自旋锁的实现是一个复杂的过程，说它复杂不是因为需要多少代码或逻辑来实现它，其实它的实现代码很少。自旋锁的实现跟体系结构关系密切，核心代码基本也是由汇编语言写成，与体协结构相关的核心代码都放在相关的目录下，比如。对于我们驱动程序开发人员来说，我们没有必要了解这么spinlock的内部细节，如果你对它感兴趣，请参考阅读Linux内核源代码。对于我们驱动的spinlock接口，我们只需包括头文件。在我们详细的介绍spinlock的API之前，我们先来看看自旋锁的一个基本使用格式：
#include
spinlock_t lock = SPIN_LOCK_UNLOCKED;
spin_lock(&lock);
....
spin_unlock(&lock);
从使用上来说，spinlock的API还很简单的，一般我们会用的的API如下表，其实它们都是定义在中的宏接口，真正的实现在中
#include
SPIN_LOCK_UNLOCKED
DEFINE_SPINLOCK
spin_lock_init( spinlock_t *)
spin_lock(spinlock_t *)
spin_unlock(spinlock_t *)
spin_lock_irq(spinlock_t *)
spin_unlock_irq(spinlock_t *)
spin_lock_irqsace(spinlock_t *，unsigned long flags)
spin_unlock_irqsace(spinlock_t *, unsigned long flags)
spin_trylock(spinlock_t *)
spin_is_locked(spinlock_t *)
• 初始化
spinlock有两种初始化形式，一种是静态初始化，一种是动态初始化。对于静态的spinlock对象，我们用 SPIN_LOCK_UNLOCKED来初始化，它是一个宏。当然，我们也可以把声明spinlock和初始化它放在一起做，这就是 DEFINE_SPINLOCK宏的工作，因此，下面的两行代码是等价的。
DEFINE_SPINLOCK (lock);
spinlock_t lock = SPIN_LOCK_UNLOCKED;
spin_lock_init 函数一般用来初始化动态创建的spinlock_t对象，它的参数是一个指向spinlock_t对象的指针。当然，它也可以初始化一个静态的没有初始化的spinlock_t对象。
spinlock_t *lock
......
spin_lock_init(lock);
• 获取锁
内核提供了三个函数用于获取一个自旋锁。
spin_lock：获取指定的自旋锁。
spin_lock_irq：禁止本地中断并获取自旋锁。
spin_lock_irqsace：保存本地中断状态，禁止本地中断并获取自旋锁，返回本地中断状态。
自旋锁是可以使用在中断处理程序中的，这时需要使用具有关闭本地中断功能的函数，我们推荐使用 spin_lock_irqsave，因为它会保存加锁前的中断标志，这样就会正确恢复解锁时的中断标志。如果spin_lock_irq在加锁时中断是关闭的，那么在解锁时就会错误的开启中断。
另外两个同自旋锁获取相关的函数是：
spin_trylock()：尝试获取自旋锁，如果获取失败则立即返回非0值，否则返回0。
spin_is_locked()：判断指定的自旋锁是否已经被获取了。如果是则返回非0，否则，返回0。
• 释放锁
同获取锁相对应，内核提供了三个相对的函数来释放自旋锁。
spin_unlock：释放指定的自旋锁。
spin_unlock_irq：释放自旋锁并激活本地中断。
spin_unlock_irqsave：释放自旋锁，并恢复保存的本地中断状态。
五、读写自旋锁
如 果临界区保护的数据是可读可写的，那么只要没有写操作，对于读是可以支持并发操作的。对于这种只要求写操作是互斥的需求，如果还是使用自旋锁显然是无法满 足这个要求（对于读操作实在是太浪费了）。为此内核提供了另一种锁－读写自旋锁，读自旋锁也叫共享自旋锁，写自旋锁也叫排他自旋锁。
读写自旋锁是一种比自旋锁粒度更小的锁机制，它保留了“自旋”的概念，但是在写操作方面，只能最多有一个写进程，在读操作方面，同时可以有多个读执行单元，当然，读和写也不能同时进行。
读写自旋锁的使用也普通自旋锁的使用很类似，首先要初始化读写自旋锁对象：
// 静态初始化
rwlock_t rwlock = RW_LOCK_UNLOCKED;
//动态初始化
rwlock_t *rwlock;
...
rw_lock_init(rwlock);
在读操作代码里对共享数据获取读自旋锁：
read_lock(&rwlock);
...
read_unlock(&rwlock);
在写操作代码里为共享数据获取写自旋锁：
write_lock(&rwlock);
...
write_unlock(&rwlock);
需要注意的是，如果有大量的写操作，会使写操作自旋在写自旋锁上而处于写饥饿状态（等待读自旋锁的全部释放），因为读自旋锁会自由的获取读自旋锁。
读写自旋锁的函数类似于普通自旋锁，这里就不一一介绍了，我们把它列在下面的表中。
RW_LOCK_UNLOCKED
rw_lock_init(rwlock_t *)
read_lock(rwlock_t *)
read_unlock(rwlock_t *)
read_lock_irq(rwlock_t *)
read_unlock_irq(rwlock_t *)
read_lock_irqsave(rwlock_t *, unsigned long)
read_unlock_irqsave(rwlock_t *, unsigned long)
write_lock(rwlock_t *)
write_unlock(rwlock_t *)
write_lock_irq(rwlock_t *)
write_unlock_irq(rwlock_t *)
write_lock_irqsave(rwlock_t *, unsigned long)
write_unlock_irqsave(rwlock_t *, unsigned long)
rw_is_locked(rwlock_t *)
六、顺序琐
顺序琐（seqlock）是对读写锁的一种优化，若使用顺序琐，读执行单元绝不会被写执行单元阻塞，也就是说，读执行单元可以在写执行单元对被顺序琐保护的共享资源进行写操作时仍然可以继续读，而不必等待写执行单元完成写操作，写执行单元也不需要等待所有读执行单元完成读操作才去进行写操作。
但是，写执行单元与写执行单元之间仍然是互斥的，即如果有写执行单元在进行写操作，其它写执行单元必须自旋在哪里，直到写执行单元释放了顺序琐。
如果读执行单元在读操作期间，写执行单元已经发生了写操作，那么，读执行单元必须重新读取数据，以便确保得到的数据是完整的，这种锁在读写同时进行的概率比较小时，性能是非常好的，而且它允许读写同时进行，因而更大的提高了并发性，
注意，顺序琐由一个限制，就是它必须被保护的共享资源不含有指针，因为写执行单元可能使得指针失效，但读执行单元如果正要访问该指针，将导致Oops。
七、信号量
Linux中的信号量是一种睡眠锁，如果有一个任务试图获得一个已经被占用的信号量时，信号量会将其推进一个等待队列，然后让其睡眠，这时处理器能重获自由，从而去执行其它代码，当持有信号量的进程将信号量释放后，处于等待队列中的哪个任务被唤醒，并获得该信号量。
信号量，或旗标，就是我们在操作系统里学习的经典的P/V原语操作。
P：如果信号量值大于0，则递减信号量的值，程序继续执行，否则，睡眠等待信号量大于0。
V：递增信号量的值，如果递增的信号量的值大于0，则唤醒等待的进程。
信号量的值确定了同时可以有多少个进程可以同时进入临界区，如果信号量的初始值始1，这信号量就是互斥信号量（MUTEX）。对于大于1的非0值信号量，也可称为计数信号量（counting semaphore）。对于一般的驱动程序使用的信号量都是互斥信号量。
类似于自旋锁，信号量的实现也与体系结构密切相关，具体的实现定义在头文件中，对于x86_32系统来说，它的定义如下：
struct semaphore {
atomic_t count;
int sleepers;
wait_queue_head_t wait;
};
信号量的初始值count是atomic_t类型的，这是一个原子操作类型，它也是一个内核同步技术，可见信号量是基于原子操作的。我们会在后面原子操作部分对原子操作做详细介绍。
信号量的使用类似于自旋锁，包括创建、获取和释放。我们还是来先展示信号量的基本使用形式：
static DECLARE_MUTEX(my_sem);
......
if (down_interruptible(&my_sem))
{
return -ERESTARTSYS;
}
......
up(&my_sem)
Linux内核中的信号量函数接口如下：
static DECLARE_SEMAPHORE_GENERIC(name, count);
static DECLARE_MUTEX(name);
seam_init(struct semaphore *, int);
init_MUTEX(struct semaphore *);
init_MUTEX_LOCKED(struct semaphore *)
down_interruptible(struct semaphore *);
down(struct semaphore *)
down_trylock(struct semaphore *)
up(struct semaphore *)
• 初始化信号量
信号量的初始化包括静态初始化和动态初始化。静态初始化用于静态的声明并初始化信号量。
static DECLARE_SEMAPHORE_GENERIC(name, count);
static DECLARE_MUTEX(name);
对于动态声明或创建的信号量，可以使用如下函数进行初始化：
seam_init(sem, count);
init_MUTEX(sem);
init_MUTEX_LOCKED(struct semaphore *)
显然，带有MUTEX的函数始初始化互斥信号量。LOCKED则初始化信号量为锁状态。
• 使用信号量
信号量初始化完成后我们就可以使用它了
down_interruptible(struct semaphore *);
down(struct semaphore *)
down_trylock(struct semaphore *)
up(struct semaphore *)
down函数会尝试获取指定的信号量，如果信号量已经被使用了，则进程进入不可中断的睡眠状态。down_interruptible则会使进程进入可中断的睡眠状态。关于进程状态的详细细节，我们在内核的进程管理里在做详细介绍。
down_trylock尝试获取信号量， 如果获取成功则返回0，失败则会立即返回非0。
当退出临界区时使用up函数释放信号量，如果信号量上的睡眠队列不为空，则唤醒其中一个等待进程。
八、读写信号量
类似于自旋锁，信号量也有读写信号量。读写信号量API定义在头文件中，它的定义其实也是体系结构相关的，因此具体实现定义在头文件中，以下是x86的例子：
struct rw_semaphore {
signed long count;
spinlock_t wait_lock;
struct list_head wait_list;
};
㈡ 现在的多核CPU，Linux操作系统是否能够实现单个进程（多线程）的多核调度（跨CPU核心调度）
现在的技术，还是一个线程只能运行在一个 CPU 上。多核心，必须用多线程/进程来运行才能实现最大化。当然，你可以单个线程不停的在所有的 CPU 上来回跳。但是效率会很低很低。
因为 CPU 有寄存器和缓存的问题。如果你切换 CPU 运行，所有的数据都要进行一次传递。非常浪费时钟（在 CPU 上，程序执行不是一个时钟马上就能任意执行一个指令，而是流水线作业，一个指令需要很多个时钟才能处理完，数据存取也都要等）。
这也因为程序原本就都是顺序执行的。你没办法让一个程序的后面的结果可以跳过前面的结果而得出。
当然，现在 CPU 确实有这种技术，叫做乱序执行。也就是当前面的过程还没有计算时，后面的指令先计算。但是这种事情是要靠猜测的，而且这也仅仅是分支预测，依然不能预测某个计算的结果。即便猜的再准确，也有错的时候。奔腾4 最老的版本就有这个问题，流水线太长。计算后发现错了。整条流水线需要清空重新计算。有严重性能问题的奔腾4 CPU ，流水线长度是 31 级。也就是一个程序至少 31 个时钟周期才能从推到流水线后到真正执行。直接浪费了 31 个时钟周期。
所以目前的技术来说，单线程多核新协同计算，技术上不可能实现。
提高性能，就是整理数据处理的算法，把多次重复计算的过程，拆成多条线程分别计算。从而保证 CPU 多核新的效率最大化。每个线程可以共享同一块数据，自己读取自己的数据计算使可以的。不过，这时候就有另外一个问题，数据寻址和传递的性能问题。
㈢ Linux 进程、线程和CPU的关系，cpu亲和性
1、物理CPU数：机器主板上实际插入的cpu数量，比如说你的主板上安装了一块8核CPU，那么物理CPU个数就是1个，所以物理CPU个数就是主板上安装的CPU个数。
2、物理CPU核数：单个物理CPU上面有多个核，物理CPU核数=物理CPU数✖️单个物理CPU的核
3、逻辑CPU核数：一般情况，我们认为一颗CPU可以有多个核，加上intel的超线程技术(HT), 可以在逻辑上再分一倍数量的CPU core出来。逻辑CPU核数=物理CPU数✖️单个物理CPU的核*2
4、超线程技术(Hyper-Threading)：就是利用特殊的硬件指令，把两个逻辑CPU模拟成两个物理CPU，实现多核多线程。我们常听到的双核四线程/四核八线程指的就是支持超线程技术的CPU。
1、并行：两件（多件）事情在同一时刻一起发生。
2、并发：两件（多件）事情在同一时刻只能有一个发生，由于CPU快速切换，从而给人的感觉是同时进行。
3、进程和线程
进程是资源分配的最小单位，一个程序有至少一个进程。线程是程序执行的最小单位。一个进程有至少一个线程。
线程之间的通信更方便，同一进程下的线程共享全局变量、静态变量等数据，而进程之间的通信需要以通信的方式（IPC)进行。多进程程序更健壮，多线程程序只要有一个线程死掉，整个进程也死掉了，而一个进程死掉并不会对另外一个进程造成影响，因为进程有自己独立的地址空间。
4、单核多线程：单核CPU上运行多线程， 同一时刻只有一个线程在跑，系统进行线程切换，系统给每个线程分配时间片来执行，看起来就像是同时在跑， 但实际上是每个线程跑一点点就换到其它线程继续跑。
5、多核多线程：每个核上各自运行线程，同一时刻可以有多个线程同时在跑。
1、对于单核：多线程和多进程的多任务是在单cpu交替执行（时间片轮转调度，优先级调度等），属于并发
2、对于多核：同一个时间多个进程运行在不同的CPU核上，或者是同一个时间多个线程能分布在不同的CPU核上（线程数小于内核数），属于并行。
3、上下文切换：上下文切换指的是内核（操作系统的核心）在CPU上对进程或者线程进行切换。上下文切换过程中的信息被保存在进程控制块（PCB-Process Control Block）中。PCB又被称作切换帧（SwitchFrame）。上下文切换的信息会一直被保存在CPU的内存中，直到被再次使用。
CPU 亲和性（affinity）就是进程要在某个给定的 CPU 上尽量长时间地运行而不被迁移到其他处理器的倾向性。这样可以减少上下文切换的次数，提高程序运行性能。可分为：自然亲和性和硬亲和性
1、自然亲和性：就是进程要在指定的 CPU 上尽量长时间地运行而不被迁移到其他处理器，Linux 内核进程调度器天生就具有被称为 软 CPU 亲和性（affinity） 的特性，这意味着进程通常不会在处理器之间频繁迁移。这种状态正是我们希望的，因为进程迁移的频率小就意味着产生的负载小。Linux调度器缺省就支持自然CPU亲和性(natural CPU affinity): 调度器会试图保持进程在相同的CPU上运行。
2、硬亲和性：简单来说就是利用linux内核提供给用户的API，强行将进程或者线程绑定到某一个指定的cpu核运行。Linux硬亲和性指定API：taskset .
taskset [options] mask command [arg]...
taskset [options] -p [mask] pid
taskset 命令用于设置或者获取一直指定的 PID 对于 CPU 核的运行依赖关系。也可以用 taskset 启动一个命令，直接设置它的 CPU 核的运行依赖关系。
CPU 核依赖关系是指，命令会被在指定的 CPU 核中运行，而不会再其他 CPU 核中运行的一种调度关系。需要说明的是，在正常情况下，为了系统性能的原因，调度器会尽可能的在一个 CPU 核中维持一个进程的执行。强制指定特殊的 CPU 核依赖关系对于特殊的应用是有意义的
CPU 核的定义采用位定义的方式进行，最低位代表 CPU0，然后依次排序。这种位定义可以超过系统实际的 CPU 总数，并不会存在问题。通过命令获得的这种 CPU 位标记，只会包含系统实际 CPU 的数目。如果设定的位标记少于系统 CPU 的实际数目，那么命令会产生一个错误。当然这种给定的和获取的位标记采用 16 进制标识。
0x00000001
代表 #0 CPU
0x00000003
代表 #0 和 #1 CPU
0xFFFFFFFF
代表 #0 到 #31 CPU
-p, --pid
对一个现有的进程进行操作，而不是启动一个新的进程
-c, --cpu-list
使用 CPU 编号替代位标记，这可以是一个列表，列表中可以使用逗号分隔，或者使用 "-" 进行范围标记，例如：0,5,7,9
-h, --help
打印帮助信息
-V, --version
打印版本信息
如果需要设定，那么需要拥有 CAP_SYS_NICE 的权限；如果要获取设定信息，没有任何权限要求。
taskset 命令属于 util-linux-ng 包，可以使用 yum 直接安装。
㈣ 在Linux系统上，多个线程能否同时使用多个CPU核心有人说能，有人说不能
与超线程CPU在逻辑上模拟双核不同，多核CPU每个核心都可以独立执行一个线程，是真正意义的多个内物理CPU。
第二个容问题，如果你的程序的线程数少于CPU的核心数，且系统此时没有其他进程同时运行，那么这个程序的每个线程会享有一个CPU，当同时运行的线程数多于CPU核心数时，CPU会采用一定的调度算法每隔一段时间就将这些线程调入或调出CPU，以确保每个线程都能分享一部分CPU时间，实现多线程并发。
㈤ linux操作系统多进程和多线程的区别
进程：运行中的程序，-->执行过程称之为进程。
线程：线程是轻量级的进程，是进程中的一条执行序列，一个进程至少有一条线程。
多线程优点：①无需跨进程边界;②程序逻辑和控制方式简单;③所有线程可以直接共享内存和变量;④线程方式消耗的总资源比进程少。
多进程优点：①每个进程相互独立，不影响主程序的稳定性，子进程崩溃没关系;②通过增加CPU就可以容易扩充性能;③可以尽量减少线程加锁/解锁的影响，极大提高性能。
多线程缺点：①每条线程与主程序共用地址空间，大小受限;②线程之间的同步和加锁比较麻烦;③一个线程的崩溃可能影响到整个程序的稳定性;④到达一定的线程数之后，即使在增加CPU也无法提高性能。
多进程缺点：①逻辑控制复杂，需要和主程序交互;②需要跨进程边界，如果有大数据传输，不适合;③多进程调度开销比较大。
Linux系统中多进程和多线程的区别是什么?
1、多进程中数据共享复杂、同步简单;而多线程中数据共享简单、同步复杂。
2、多进程占用内存多、切换复杂、速度慢、CPU利用率低;而多线程占用内存少、切换简单、CPU利用率高。
3、多进程的编程简单、调试简单;而多线程的编程复杂、调试复杂。
㈥ linux下多线程只占用一个CPU，都100%了.怎么搞
这是程序的问题，确切的说是进程亲和性没有搞好，如果用的pthread库，可以用pthread_setaffinity_np设置相关线程和某个cpu绑定
㈦ linux 多线程cpu运行时间
这个月时间比较长的，因为这个度现成的CPU使用起来非常的好
㈧ Linux下多线程和多进程程序的优缺点，各个适合什么样的业务场景
多进程比较安全，因为默认情况下不同进程之间的内存是独立的（如果需要共享内存则需要进行进程间通信）。而多线程下，内存是共享的，这时就比较危险了，你要自己使用锁、信号量等机制来解决内存块的同时读写和同步等等。如果两个功能没有数据需要共享，或只有前后递进关系，建议使用多进程。如果两个功能需要同时对一块数据进行处理（例如需要对资源进行创建和老化删除），则需要使用多线程，这时可能需要使用锁等机制来控制线程冲突。
㈨ linux单进程如何实现多核cpu多线程分配
linux下的单进程多线程的程序，要实现每个线程平均分配到多核cpu，主要有2个方法
1：利用linux系统自己的线程切换机制，有一个服务叫做irqbalance，这个服务是linux系统自带的，默认会启动，这个服务的作用就是把多线程平均分配到CPU的每个核上面，只要这个服务不停止，多线程分配就可以自己实现。但是要注意，如果线程函数内部的有某个循环，且该循环内没有任何系统调用的话，可能会导致这个线程的CPU时间无法被切换出去。也就是占满CPU现象，此时加个系统调用，例如sleep，线程所占的CPU时间就可以切换出去了。
2：利用pthread库自带的线程亲和性设置函数，来设置线程在某个CPU核心上跑，这个需要在程序内部实现。同时注意不要和进程亲和性设置搞混淆了
intpthread_setaffinity_np(pthread_tthread,size_tcpusetsize，
constcpu_set_t*cpuset);
intpthread_getaffinity_np(pthread_tthread,size_tcpusetsize,
cpu_set_t*cpuset);
从函数名以及参数名都很明了，唯一需要点解释下的可能就是cpu_set_t这个结构体了。这个结构体的理解类似于select中的fd_set，可以理解为cpu集，也是通过约定好的宏来进行清除、设置以及判断：
//初始化，设为空
voidCPU_ZERO(cpu_set_t*set);
//将某个cpu加入cpu集中
voidCPU_SET(intcpu,cpu_set_t*set);
//将某个cpu从cpu集中移出
voidCPU_CLR(intcpu,cpu_set_t*set);
//判断某个cpu是否已在cpu集中设置了
intCPU_ISSET(intcpu,constcpu_set_t*set);