1.使用CodeViser 调试RK3399 处理器和Linux kernel指导（第二部分）
2.Linux高效启动多核处理器技巧linux多核启动
3.Linux下把进程/线程绑定到特定cpu核上运行
4.Linux内核同步机制之：Per-CPU变量

使用CodeViser 调试RK3399 处理器和Linux kernel指导（第二部分）

       前文概述：在上篇教程中，多多核我们介绍了如何使用CodeViser这款J&D Tech公司的核源JTAG仿真器，配合CVD调试软件，运行原理对瑞芯微RK多核芯片进行处理器和Linux kernel的多多核调试，使用的核源是华清FS开发板。RK芯片以其双Cortex-A大核和四Cortex-A小核的运行原理ASP源码下载ins教程big.LITTLE架构，以及对性能、多多核功耗和核心面积的核源优化，为我们提供了强大的运行原理调试基础。

       Linux Kernel调试步骤如下：

       首先，多多核按照FS开发板的核源指南，建立Linux系统的运行原理虚拟机，并获取并编译源代码。多多核将编译后的核源Linux kernel打包至CVD软件的机器，将源码解压至指定目录。运行原理

       通过串口启动系统，matlab 串口源码暂停在uboot环境中。

       启动CVD软件，通过System选项卡进入Debug模式，连接并加载Linux kernel（选择No-code）。

       利用Symbol Browse View，设置start_kernel的断点，然后通过Go命令进入调试。

       在smp_cpus_done函数设置断点，等待多核启动后，进行SMP调试。

       在Debug List View中，根据核心选择进行单步调试，切换至core1或core4进行进一步分析。

       CodeViser的多核和对称多处理(SMP)调试功能使得调试过程更为高效。要了解更多关于其他芯片平台的itti模型源码AMP调试，可以关注我们的微信公众号麦克泰技术，回复“加群”加入技术交流群。

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Linux高效启动多核处理器技巧linux多核启动

       Linux高效启动多核处理器技巧

       随着计算机硬件技术的发展，双核、多核处理器 逐渐成为PC，服务器等计算机上的主要处理器。尤其是当你使用Linux系统时，你应当如何使用它才能启动多核处理器来提高系统效率？

       首先，你可以检查系统支持的多核处理器数量。在终端输入：cat /proc/cpuinfo 命令，可以看到有多少个处理器的相关信息。

       其次，你可以使用Linux核心内置的多核技术提高系统速度。这需要在启动时启动多个进程，分享助力源码并分配给不同的核心处理器来处理，从而更有效地完成任务。命令行输入下面的命令可以查看启动多核处理器功能：

       # cat /boot/config-`uname -r` |grep -i SMP

       如果出现 CONFIG_SMP=y 则表示该命令已经启用，否则没有启用。可以通过修改／etc／sysctl.conf文件来 允许linux内核引擎完全发挥他的性能，比如下面的配置：

       vm.zone_reclaim_mode = 0

       vm.dirty_ratio =

       vm.dirty_background_ratio = 5

       fs.file-max =

       kernel.sysrq = 1

       kernel.shmmax =

       kernel.shmall =

       最后，你可以使用Linux系统和第三方软件来进行处理多核处理器。比如：使用taskset命令即可实现在指定的核心上启动程序，taskset 命令如下：

       # taskset -c 2 myapp

       通过上面的技巧，可以有效地利用多核处理器的性能来提高Linux的系统性能，加速系统的启动和运行。此外，有些Linux发行版也提供了一些特定的性能参数调整，往往可以提高系统的启动性能，从而获得更高的赌博游戏源码系统效率。

Linux下把进程/线程绑定到特定cpu核上运行

       在多核CPU的Linux环境下，为了提升特定进程的运行效率，开发者可以选择将进程或线程绑定到特定的CPU核心上运行，避免因操作系统调度带来的开销。通过操作系统对多核CPU的调度管理，进程的分配和实时性、负载均衡等问题是研究的焦点。

       查看CPU核心数量，可以使用`cat /proc/cpuinfo`或`sysconf`系统调用。比如，在虚拟机中，即使有2个处理器，实际相当于4个核心。绑定进程和线程到特定核，可以使用`taskset`指令，如将进程绑定到cpu1，显示为十进制3，对应二进制为，即第二核（0）和第三核（1）。

       系统调用`sched_setaffinity`提供了更精细的控制，允许开发者将线程绑定到特定的CPU。在选择绑定方式时，需根据实际需求和使用场景来决定，确保是否需要这种核心绑定策略。

       总结起来，Linux提供了多种方法实现进程和线程的CPU核心绑定。同时，学习和理解多进程、多线程的使用场景，以及相关视频资料，如“LinuxC++下多进程、多线程分析”、“红黑树在Linux内核中的应用”等，对深入掌握这一技术至关重要。

Linux内核同步机制之：Per-CPU变量

       一、源由：为何引入Per-CPU变量？

       引入Per-CPU变量的主要原因是解决在多核系统中由锁机制带来的性能问题。在ARM平台上，为了支持对shared memory的访问，使用了SWP和SWPB指令。然而，这种方法会导致对多核系统的性能影响，表现为系统中其他处理器无法访问被锁定的内存总线。为了解决这个问题，引入了Per-CPU变量，即为每个处理器提供独立的数据存储区域，避免了共享数据的访问带来的性能损耗。

       二、接口

       静态声明和定义Per-CPU变量的API如下表所示，这些定义适用于不同的场景，如变量在section中的位置、对齐方式、SMP和UP的处理等。访问静态声明和定义的Per-CPU变量时，需要使用特定的接口函数，这些接口函数已经内嵌了锁机制，如preempt disable，用户可以直接调用这些接口进行访问。如果用户确认执行环境已经preempt disable，可以使用lock-free版本的Per-CPU变量API:__get_cpu_var。

       动态分配Per-CPU变量的API提供了一种灵活的机制，适用于特定需求。访问动态分配的Per-CPU变量的API则允许根据需要动态创建和管理这些变量。

       三、实现

       静态Per-CPU变量的定义通常涉及DEFINE_PER_CPU宏，该宏可以根据需要将变量放置在指定的section中，并控制变量的属性。在内核中，实现了各种静态Per-CPU变量的定义方法，但都遵循相似的原理，即通过不同的section来管理不同特性的变量。

       在实现过程中，需考虑内存管理，为每个CPU分配适当的内存空间，并确保内存的高效访问。静态定义的Per-CPU变量的原始变量通常位于特定的section中，用于存储实际的数据。此外，还需为每个CPU创建副本，避免内存浪费，并确保副本位于适合访问的内存区域。

       总结来说，Per-CPU变量的引入和实现旨在优化多核系统的性能，通过提供独立的数据存储区域，避免共享数据带来的性能瓶颈。通过灵活的接口和内存管理策略，内核能够有效地利用Per-CPU变量，提升多核系统的并发处理能力。