进程切换与系统调用(中断和异常)切换哪个耗时耗资源多?

模式切换不同于进程上下文切换,它进行的应该是模式之间的上下文切换

切换模式并不会发生进程上下文切换,因为用户和内核都有自己独立的堆栈

每个进程都有两个堆栈:用户空间堆栈,内核空间堆栈

在这个过程中就发生了 CPU 上下文切换,整个过程是这样的:

  • 1、保存 CPU 寄存器里原来用户态的指令位

  • 2、为了执行内核态代码,CPU 寄存器需要更新为内核态指令的新位置。

  • 3、跳转到内核态运行内核任务。

  • 4、当系统调用结束后,CPU

    寄存器需要恢复原来保存的用户态,然后再切换到用户空间,继续运行进程。
    

    所以,一次系统调用的过程,其实是发生了两次 CPU 上下文切换。(用户态-内核态-用户态)

    不过,需要注意的是,系统调用过程中,并不会涉及到虚拟内存等进程用户态的资源,也不会切换进程。这跟我们通常所说的进程上下文切换是不一样的:进程上下文切换,是指从一个进程切换到另一个进程运行;而系统调用过程中一直是同一个进程在运行。

    系统调用过程通常称为特权模式切换,而不是上下文切换。系统调用属于同进程内的 CPU 上下文切换。但实际上,系统调用过程中,CPU 的上下文切换还是无法避免的。

    首先,进程是由内核来管理和调度的,进程的切换只能发生在内核态。所以,进程的上下文不仅包括了虚拟内存、栈、全局变量等用户空间的资源,还包括了内核堆栈、寄存器等内核空间的状态。

    因此,进程的上下文切换就比系统调用时多了一步:在保存内核态资源(当前进程的内核状态和 CPU 寄存器)之前,需要先把该进程的用户态资源(虚拟内存、栈等)保存下来;而加载了下一进程的内核态后,还需要刷新进程的虚拟内存和用户栈。

    保存上下文和恢复上下文的过程并不是“免费”的,需要内核在 CPU 上运行才能完成。

    特别是在进程上下文切换次数较多的情况下,很容易导致 CPU 将大量时间耗费在寄存器、内核栈以及虚拟内存等资源的保存和恢复上,进而大大缩短了真正运行进程的时间。这也正是导致平均负载升高的一个重要因素。

发生进程上下文切换的场景

为了保证所有进程可以得到公平调度,CPU 时间被划分为一段段的时间片,这些时间片再被轮流分配给各个进程。这样,当某个进程的时间片耗尽了,就会被系统挂起,切换到其它正在等待 CPU 的进程运行。

进程在系统资源不足(比如内存不足)时,要等到资源满足后才可以运行,这个时候进程也会被挂起,并由系统调度其他进程运行。

当进程通过睡眠函数 sleep 这样的方法将自己主动挂起时,自然也会重新调度。

当有优先级更高的进程运行时,为了保证高优先级进程的运行,当前进程会被挂起,由高优先级进程来运行

发生硬件中断时,CPU 上的进程会被中断挂起,转而执行内核中的中断服务程序。

线程上下文切换

线程与进程最大的区别在于:线程是调度的基本单位,而进程则是资源拥有的基本单位。说白了,所谓内核中的任务调度,实际上的调度对象是线程;而进程只是给线程提供了虚拟内存、全局变量等资源。

所以,对于线程和进程,我们可以这么理解: - 当进程只有一个线程时,可以认为进程就等于线程。 - 当进程拥有多个线程时,这些线程会共享相同的虚拟内存和全局变量等资源。这些资源在上下文切换时是不需要修改的。 - 

另外,线程也有自己的私有数据,比如栈和寄存器等,这些在上下文切换时也是需要保存的。

发生线程上下文切换的场景

前后两个线程属于不同进程。此时,因为资源不共享,所以切换过程就跟进程上下文切换是一样。

前后两个线程属于同一个进程。此时,因为虚拟内存是共享的,所以在切换时,虚拟内存这些资源就保持不动,只需要切换线程的私有数据、寄存器等不共享的数据

中断上下文切换

为了快速响应硬件的事件,中断处理会打断进程的正常调度和执行,转而调用中断处理程序,响应设备事件。而在打断其他进程时,就需要将进程当前的状态保存下来,这样在中断结束后,进程仍然可以从原来的状态恢复运行。

跟进程上下文不同,中断上下文切换并不涉及到进程的用户态。所以,即便中断过程打断了一个正处在用户态的进程,也不需要保存和恢复这个进程的虚拟内存、全局变量等用户态资源。中断上下文,其实只包括内核态中断服务程序执行所必需的状态,包括 CPU 寄存器、内核堆栈、硬件中断参数等。

对同一个 CPU 来说,中断处理比进程拥有更高的优先级,所以中断上下文切换并不会与进程上下文切换同时发生。同样道理,由于中断会打断正常进程的调度和执行,所以大部分中断处理程序都短小精悍,以便尽可能快的执行结束。

另外,跟进程上下文切换一样,中断上下文切换也需要消耗 CPU,切换次数过多也会耗费大量的 CPU,甚至严重降低系统的整体性能。所以,当你发现中断次数过多时,就需要注意去排查它是否会给你的系统带来严重的性能问题。
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