开发者说｜如何优化自动驾驶系统的性能
线程调度
Cgroups
CPU亲和性
中断绑定
Linux性能优化
perf安装
火焰图
Linux对实时进程的调度有2种方式：
SCHED_FIFO - 先到的进程优先执行，后到的进程需要等之前的进程执行完成之后再开始执行;
SCHED_RR - 基于时间片轮转，先到的进程执行完成之后放到队列尾部，在队列中循环执行。
基于FIFO方式的平均等待时间和进程的顺序有关系，如果先到的进程执行时间很长，那么后到的进程等待时间就会变长；如果先到进程的执行时间很短，那么后到进程的等待时间就会变短。当然基于时间片轮转的方式就没有这个缺点，但是先到进程的执行时间会变长，因为基于轮转的，需要循环队列执行，那么先到进程需要等待其它进程的执行。所以需要根据不同的场景来选择不同的调度策略。
Cgroups，名称源自控制组群（Control Groups）的简写，是Linux内核的一个功能，用来限制、控制与分离一个进程组群的资源（如CPU、内存、磁盘输入输出等)。
Cgroups的一个设计目标是为不同的应用情况提供统一的接口，从控制单一进程（像Nice）到操作系统层虚拟化（像OpenVZ、Linux-VServer、LXC）。
Cgroups提供：
资源限制：组可以被设置不超过设定的内存限制；这也包括虚拟内存;
优先级：一些组可能会得到大量的CPU或磁盘IO吞吐量;
结算：用来衡量系统确实把多少资源用到适合的目的上;
控制：冻结组或检查点和重启动。
利用Cgroups技术，可以设置这一组进程的优先级，并且根据重要程度和进程类型分配不同的资源。例如给重要的进程组分配更多的CPU和内存，限制其他进程组的CPU和内存防止其影响系统性能等。
CPU亲和性又叫Processor affinity或CPU pinning。现在的CPU都是多核心的，比如Apollo推荐的计算单元就是4核8线程，多核心CPU的好处是可以同时执行多个任务。现在假设多核CPU有以下场景，一个核上的任务很多，而另外的核心都是空闲状态，那么就会出现一个核累死，而其他的核都在等待的状态，这时候操作系统就想到了一种技术来解决这个问题，即CPU的负载均衡，当一个CPU核心上的任务很多，而其他CPU是空闲状态的时候，操作系统会把这个核上的任务迁移到其他核心，这样多核CPU的利用率就上来了。
对整个系统来说，CPU负载均衡是一个好技术，但是对单个线程来说，就不是那么好了。线程迁移会导致额外的开销，比如当前的CACHE需要重新刷新，而且把重要的任务绑定到单独的核心上，可以保证这个任务的高效执行而不被打断。
Linux操作系统中通过"sched_setaffinity" API来设置线程的CPU亲和性，通过"sched_getaffinity"来获取线程的CPU亲和性。
#define _GNU_SOURCE /* See feature_test_macros(7) */#include <sched.h>
int sched_setaffinity(pid_t pid, size_t cpusetsize, cpu_set_t *mask);
int sched_getaffinity(pid_t pid, size_t cpusetsize, cpu_set_t *mask);中断绑定又叫smp_affinity，通过"cat /proc/interrupts"可以列出系统中每个 I/O 设备中每个 CPU 的中断数、处理的中断数、中断类型，以及注册为接收中断的驱动程序列表。系统通过"smp_affinity"可以指定多核CPU是否会响应这个中断，这在频繁有中断的系统中相当有用，比如CAN总线会频繁通过中断来传递传感器消息，如果没有绑定中断，那么系统中每个核心都可能被打断，如果这个核心上有任务在运行，那么CPU就会打断当前任务的执行，而去处理中断程序，从而带来中断上下文切换开销。如果我们把中断绑定到一个单独的核心上，让这个CPU核心去处理中断，而其它CPU核心则不会被频繁打断。
smp_affinity 的默认值为 f，即可为系统中任意 CPU 提供 IRQ。将这个值设定为 1，如下，即表示只有 CPU 0 可以提供这个中断：
# echo 1 >/proc/irq/32/smp_affinity# cat /proc/irq/32/smp_affinity1Linux操作系统的"perf"命令可以采样一段时间内的系统调用，保存成文件之后再结合火焰图，可以查看当前系统各个进程对CPU的使用情况，火焰图中的横轴代表了CPU占用时间的比例，宽度越宽，代表该进程越耗时。火焰图的横轴是当前进程的调用栈，可以逐级查看每个调用栈和具体的耗时。
ubuntu下执行如下命令安装perf:
apt-get install linux-tools-common linux-tools-generic linux-tools-`uname -r`安装成功之后可以执行"perf"命令来采样系统进程调用:
// 先找到需要统计的apollo进程sudo ps -ef | grep apollo
// 查看到进行号之后，用进程号替换下面的PID，进行采样，采样频率为99HZ，采样时间为120秒sudo perf record -F 99 -p PID -g -- sleep 120
// 输出perf文件sudo perf script > out.perf上述步骤就完成了对Apollo进程的采样，并且输出了采样文件，下面通过生成火焰图来分析进程的调用状况。火焰图采用开源工具"FlameGraph"，执行如下命令：
// 下载FlameGraph项目git clone --depth 1 brendangregg/FlameGraph
// 折叠调用栈FlameGraph/stackcollapse-perf.pl out.perf > out.folded
// 生成火焰图FlameGraph/flamegraph.pl out.folded > out.svg最后把生成的"out.svg"文件在浏览器中打开，就可以点击并且查看对应的调用时间和调用栈，用以分析系统耗时。火焰图如下，源文件在github上下载，链接如下：
https://github.com/daohu527/Dig-into-Apollo/blob/main/performance/Gregg4.svg
图片引用自阮一峰《如何读懂火焰图？》
https://zhuanlan.zhihu.com/p/63125847