文章目录
- 背景
- 使用 taskset 命令
- 使用 cgroups
- 案例
背景
在 Linux 上实现 CPU 的物理隔离（也称为 CPU 隔离或 CPU pinning），可以通过将特定的任务或进程绑定到特定的 CPU 核心来实现。这可以提高系统性能，尤其是在需要实时响应的应用中。以下是几种实现方法。
使用 taskset 命令
taskset 命令可以将进程绑定到指定的 CPU 核心。
1.启动新进程并绑定到特定 CPU 核心：
taskset -c 0,1 <command>
例如，绑定到 CPU 0 和 1：
taskset -c 0,1 my_program
2.将已有进程绑定到特定 CPU 核心：
获取进程的 PID：
ps -ef | grep my_program
然后使用 taskset 绑定：
taskset -cp 0,1 <PID>
使用 cgroups
cgroups（控制组）可以更灵活地管理系统资源，包括 CPU 核心的分配。
1.创建 cgroup 并设置 CPU 核心限制：
sudo cgcreate -g cpuset:/mygroup
sudo cgset -r cpuset.cpus="0-1" mygroup
sudo cgset -r cpuset.mems="0" mygroup
2.将进程加入 cgroup：启动新进程
sudo cgexec -g cpuset:mygroup my_program
3.将已有进程加入 cgroup：
获取进程的 PID：
ps -ef | grep my_program
然后将 PID 写入 cgroup 的 tasks 文件：
sudo sh -c 'echo <PID> >
案例
linxu是8核16线程，指定特定python脚本运行特定CPU，实现CPU的物理隔离.
使用 taskset 绑定 Python 脚本到特定 CPU 核
确定要绑定的 CPU 核：例如，如果你想将脚本绑定到第0和第1个CPU核，可以使用CPU编号0和1。
使用 taskset 运行 Python 脚本：假设你的Python脚本是script.py，可以使用以下命令将其绑定到CPU核0和1：
taskset -c 0,1 python3 script.py
这将会确保script.py只在CPU核0和1上运行。
如果你想更精细地控制绑定到特定的超线程，可以使用类似的方法。例如，假设你想将脚本绑定到超线程0、1、2和3，可以使用以下命令：
taskset -c 0,1,2,3 python3 script.py
检查绑定情况
可以使用htop或top命令来查看进程的CPU使用情况，并确认进程确实绑定到了指定的CPU核。
假设有8个脚本，脚本以process_split_{}.py命名，linux有16个CPU，每个脚本按照顺序绑定2个CPU，实现物理隔离，这样每个脚本只使用2个CPU同时运行任务，互相隔离。
创建Shell脚本：
新建一个名为run_scripts.sh的Shell脚本，内容如下：
bash
复制代码
#!/bin/bash# 绑定CPU核并运行脚本
taskset -c 0,1 python3 process_split_0.py &
taskset -c 2,3 python3 process_split_1.py &
taskset -c 4,5 python3 process_split_2.py &
taskset -c 6,7 python3 process_split_3.py &
taskset -c 8,9 python3 process_split_4.py &
taskset -c 10,11 python3 process_split_5.py &
taskset -c 12,13 python3 process_split_6.py &
taskset -c 14,15 python3 process_split_7.py &
赋予Shell脚本执行权限：
在终端中运行以下命令，赋予Shell脚本执行权限：
chmod +x run_scripts.sh
运行Shell脚本：
现在可以运行这个Shell脚本，它将按照顺序启动所有Python脚本并绑定到指定的CPU核上：
./run_scripts.sh
python代码
import subprocess# 定义脚本名称和绑定的CPU核对
scripts_and_cpus = [("process_split_0.py", "0,1"),("process_split_1.py", "2,3"),("process_split_2.py", "4,5"),("process_split_3.py", "6,7"),("process_split_4.py", "8,9"),("process_split_5.py", "10,11"),("process_split_6.py", "12,13"),("process_split_7.py", "14,15"),
]# 启动每个脚本并绑定到指定的CPU核
for script, cpus in scripts_and_cpus:command = ["taskset", "-c", cpus, "python3", script]subprocess.Popen(command)print("所有脚本已启动并绑定到指定的CPU核。")
当然使用cgroups 也可以实现对内存进行隔离。
