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CPU调频、线程绑核、优先级控制实践

luoriw 2024-02-01 14:27:39 后端开发 12 ℃ 0 评论

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背景

为了进一步优化App性能,最近针对如何提高应用对CPU的资源使用、以及在多线程环境下如何提高关键线程的执行优先级做了技术调研。本文是对技术调研过程的阶段性总结,将分别介绍普通应用如何调控App频率、如何将指定线程绑定到特定CPU、如何通过提升线程优先级获得更多CPU时间片。


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CPU调频

1.1 概念

通常更高的CPU频率代表了更快的运行速度,一个设备可能包含多个CPU,以我目前使用的Mi 11 Pro为例,它的CPU为8核分别为,1 x 2.84GHz (ARM 最新Cortex X1 核心)+3 x 2.4GHz (Cortex A78)+4 x 1.8GHz (Cortex A55) 这里列出的CPU频率为CPU物理理论上的最大频率,在实际运行过程中CPU的频率范围为governor动态控制的。目前的Androd设备普遍采用schedutil gover进行调频控制,它会根据运行过程的CPU负载进行调频,不过默认的调频存在一些限制,比如调频之间的间隔需>10ms, 并且根据schedutil的升频计算公式,并不保证能直接升频到最高频率。

在实际应用中,如果我们已经知道接下来需要执行高CPU负载任务,通过提前主动升频来提升性能,就能减少卡顿或者提高任务的执行耗时。

在Android系统 :可以通过

echo [频率]>/sys/devices/system/cpu/cpu*/cpufreq/scaling set  speed

来修改目标CPU的频率,但这需要root权限才能执行。对于普遍的应用程序,经过调研发现,高通提供了一套针对高通芯片的性能Jon告知SDKPower,利用这个套机制可以实现CPU频率等资源的管理。


关于高通这套Framework的具体架构,可以参考最后附录中的参考资料的相关文章,我们只需要知道:

在Java层 /android/util/BoostFramework.java类封装了一些基本的API提供给framework层调用。


1.2 实现

通过阅读BoostFramework的源码,可以发现其实现主要是对 QPerformance.jar 和UxPerformance.ja r中的 API 进行了一层反射调用包装。那么一样的,我们也可以通过封装对 BoostFrameWork 类的调用提供提频能力。

不过这些函数似乎并不是默认公开的内容,直接通过google搜索 并没有找到关于BoostFramwork或者高通Performance API的相关信息。最后还是通过其他各种关键字检索,终于找到了部分有效信息。

通过对应API文档及使用示例得知perfLocakAcquire 该函数接受 2个参数,第一个参数为持续时间、第二个参数为一个int数组,表示具体的操作,数组中的内容为 k-v 结构形式,比如 [config1,value,config2,value] . 该函数执行时会返回一个 PerfLock句柄,后续通过调用 perfLockReleaseHandler 可以提前取消之前的操作。

这里简单罗列一些配置项对应的值:

/**
         * 是否允许CPU进入深度低功耗模式, 对应 /dev/cpu_dma_latency, 默认空,不允许则设置为1
         */
const val MPCTLV3_ALL_CPUS_PWR_CLPS_DIS = 0x40400000


/**
         * 对应控制小核最小频率
         */
const val MPCTLV3_MIN_FREQ_CLUSTER_LITTLE_CORE_0 = 0x40800100


/**
         * 对应控制小核最大频率
         */
const val MPCTLV3_MAX_FREQ_CLUSTER_LITTLE_CORE_0 = 0x40804100


/**
         * 对应控制大核最小频率
         */
const val MPCTLV3_MIN_FREQ_CLUSTER_BIG_CORE_0 = 0x40800000


/**
         * 对应控制大核最大频率
         */
const val MPCTLV3_MAX_FREQ_CLUSTER_BIG_CORE_0 = 0x40804000


/**
         * 对应控制超大核最小频率
         */
const val MPCTLV3_MIN_FREQ_CLUSTER_PLUS_CORE_0 = 0x40800200;


/**
         * 对应控制超大核最小频率
         */
const val MPCTLV3_MAX_FREQ_CLUSTER_PLUS_CORE_0 = 0x40804200


/**
         * 不太清楚,似乎是调度加速
         */
const val MPCTLV3_SCHED_BOOST = 0x40C00000;


完整的配置项定义,可以参考:https://github.com/Knight-ZXW/AppOptimizeFramework/blob/master/docs/qualcomms.txt。

另外,如何确定我们的设备包含高通的这套性能调控SDK呢?可以通过查看你的Android设备存储路径/system/framework/路径,如果包含了 QPerformance.jar 及 QXPerformance.jar 就表示接入了SDK。

根据上面的知识点,最终该工具类完整的实现代码如下:

  1. 首先在init 函数中反射并获取 "android.util.BoostFramework”类的相应函数
  2. 提供 boostCpu 函数,该函数传入一个参数,表示提升CPU频率持续多久,该函数内部调用perfLockAcquire 函数 将所有CPU频率提升到最高值
  3. 提供 stopBoost 函数,该函数会将前面调用的boostCpu 效果提前取消。

package com.knightboost.optimize.cpuboost


import android.content.Context
import java.lang.reflect.Method
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList


class QcmCpuPerformance : CpuPerformance {


    companion object {
        const val TAG = "QcmCpuPerformance";
        /**
         * 是否允许CPU进入深度低功耗模式, 对应 /dev/cpu_dma_latency, 默认空,不允许则设置为1
         */
        const val MPCTLV3_ALL_CPUS_PWR_CLPS_DIS = 0x40400000


        /**
         * 设置小核最小频率,十六进制
         */
        const val MPCTLV3_MIN_FREQ_CLUSTER_LITTLE_CORE_0 = 0x40800100


        /**
         * 设置小核最大频率, 十六进制
         */
        const val MPCTLV3_MAX_FREQ_CLUSTER_LITTLE_CORE_0 = 0x40804100


        /**
         * 设置大核最小频率,十六进制
         */
        const val MPCTLV3_MIN_FREQ_CLUSTER_BIG_CORE_0 = 0x40800000


        /**
         * 设置大核最大频率,十六进制
         */
        const val MPCTLV3_MAX_FREQ_CLUSTER_BIG_CORE_0 = 0x40804000


        const val MPCTLV3_MIN_FREQ_CLUSTER_PLUS_CORE_0 = 0x40800200;


        const val MPCTLV3_MAX_FREQ_CLUSTER_PLUS_CORE_0 = 0x40804200


        /**
         * 调度优化?  启动 值为01
         */
        const val MPCTLV3_SCHED_BOOST = 0x40C00000;


    }


    var initSuccess = false


    lateinit var acquireFunc: Method
    lateinit var mPerfHintFunc: Method
    lateinit var releaseFunc: Method
    lateinit var frameworkInstance: Any


    var boostHandlers = CopyOnWriteArrayList<Int>()


    /**
     * 配置: 请求将所有CPU核心频率拉满,并禁止进入深入低功耗模式
     */
    private var CONFIGS_FREQUENCY_HIGH = intArrayOf(
        MPCTLV3_SCHED_BOOST, 1,
        MPCTLV3_ALL_CPUS_PWR_CLPS_DIS, 1,
        MPCTLV3_MAX_FREQ_CLUSTER_BIG_CORE_0, 0xFFF,
        MPCTLV3_MAX_FREQ_CLUSTER_LITTLE_CORE_0, 0xFFF,
        MPCTLV3_MIN_FREQ_CLUSTER_BIG_CORE_0, 0xFFF,
        MPCTLV3_MIN_FREQ_CLUSTER_LITTLE_CORE_0, 0xFFF,
        MPCTLV3_MIN_FREQ_CLUSTER_PLUS_CORE_0, 0xFFF,
        MPCTLV3_MAX_FREQ_CLUSTER_PLUS_CORE_0, 0xFFF,
    )


    var DISABLE_POWER_COLLAPSE = intArrayOf(MPCTLV3_ALL_CPUS_PWR_CLPS_DIS, 1)


    /**
     * 初始化CpuBoost 核心功能
     */
    override fun init(context: Context): Boolean {
        try {
            val boostFrameworkClass = Class.forName("android.util.BoostFramework")


            val constructor = boostFrameworkClass.getConstructor(Context::class.java)
                ?: return false


            frameworkInstance = constructor.newInstance(context)


            acquireFunc = boostFrameworkClass.getDeclaredMethod(
                "perfLockAcquire", Integer.TYPE, IntArray::class.java
            )


            mPerfHintFunc = boostFrameworkClass.getMethod(
                "perfHint", Int::class.javaPrimitiveType, String::class.java, Int::class.javaPrimitiveType, Int::class.javaPrimitiveType
            )


            releaseFunc = boostFrameworkClass.getDeclaredMethod(
                "perfLockReleaseHandler", Integer.TYPE
            )
            initSuccess = true
            return true
        } catch (e: Exception) {
            initSuccess = false
            CpuBoostManager.boostErrorLog(TAG, "init failed", e)
            return false
        }
    }


    /**
     * 提升所有核心CPU频率到最高频率
     */
    override fun boostCpu(duration: Int): Boolean {
        if (!initSuccess) return false
        return try {
            perfLockAcquire(duration, DISABLE_POWER_COLLAPSE)
            perfLockAcquire(duration, CONFIGS_FREQUENCY_HIGH)
            return true
        } catch (e: Exception) {
            CpuBoostManager.boostErrorLog(TAG, "boostCpuFailed", e)
            false
        }
    }


    /**
     *   Toggle off all optimizations requested Immediately.
     *   Use this function if you want to release before the time duration ends.
     *
     *   这个函数并不强制调用,只用于提前取消所有已配置的加速效果。
     */
    override fun stopBoost() {
        val handlers = boostHandlers.toTypedArray()
        for (handler in handlers) {
            try {
                releaseFunc.invoke(frameworkInstance, handler)
            } catch (e: Exception) {
                e.printStackTrace()
            }
        }
    }


    /**
     * Toggle on all optimizations requested.
     * @param duration: The maximum amount of time required to hold the lock.
     *       Only a positive integer value in milliseconds will be accepted.
     *       You may explicitly call perfLockRelease before the timer expires.
     * @param list Enter all optimizations required. Only the optimizations in the
     *       table below are supported. You can only choose one optimization
     *       from each of the numbered sections in the table. Incorrect or
     *       unsupported optimizations will be ignored.
     *
     *       NOTE: Enter the optimizations required in the order they appear in the table.
     */
    private fun perfLockAcquire(duration: Int, list: IntArray): Int {
        val handler = acquireFunc.invoke(frameworkInstance, duration, list) as Int;
        if (handler > 0) {
            boostHandlers.add(handler)
        }
        return handler
    }


}


1.3 验证

通过读取:

/sys/devices/system/cpu/cpu$cpuIndex/cpufreq/下的文件可以获取对应CPU所能运行的最小、最大、以及当前的频率。


在提频前,当前设备的CPU频率信息如下:

可以发现提频前,0~3 这些小核中,3个运行在最大调频频率,1个运行在最小调频频率。4~6中核都运行在最小频率,7号大核直接摸鱼运行在最小频率。

在提频后,运行数据如下:

可以看出,进行提频后,所有核心都运行在最大频率上,整机频率相比之前提升30%, 当然在实际运行过程中,提频前的工作频率并不会这么低,这里的数据是从CPU几乎空闲状态到直接满频的情况。


2

线性CPU亲和性

2.1 概念

根据wikipedia上的解释,通过设置CPU亲和性可以控制线程在哪些CPU上运行。

通过CPU亲和性的概念可以提高线程的运行效率,比如由于CPU存在缓存机制,通过CPU亲和性(CPU Affinity)让同一个线程被重新调度时,尽量调度到同一个处理器上,这样就可以可以避免不必要的 Cache Miss。另一种情况,比如对于一组相同的任务,它们需要访问的内存大部分是相同的,如果控制这组任务调度在相同的CPU上,也可以共享相同的cache,从而提高程序的访问效率。

CPU亲和性分为2种,分别为软亲和性和硬亲和性:

  • 软亲和性: linux系统会尽可能将一个进程保持在指定的CPU上运行,但不严格保证,当所指定的CPU非常繁忙时,它可以迁移到其他空闲CPU上执行
  • 硬亲和性:linux系统允许指定某个进程运行在特定的一个或一组CPU上,并且只能运行在这些特定的CPU上。

在下文中,我们讨论的亲和性控制将只涉及到硬亲和性。


2.2 亲和性控制

2.2.1 API

在linux系统中,可以通过taskset命令或者程序中调用 sched_setaffinity 指定线程的CPU亲和性。

taskset的具体用法为 taskset [-ap] [mask] [PID]

这里的mask指的是CPU掩码,CPU掩码描述了具体哪些CPU,以8核CPU为例,

二进制 00000011 (十进制值为3), 表示CPU序号1 和2, 当调用命令 tasket -p 3 2001 表示序号为2001的进程将只会运行在 cpu 1 或2 上。也就是说CPU掩码根据对应二进制位置及其0或1的值,表示某个线程的CPU相关亲和性。

当我尝试在 Android设备上直接调用 taskset命令,系统提示无权限。

为了进一步了解 taskset程序的实现,为后续我们自己实现CPU控制提供参考,这里研究了一下其实现代码。该工具的实现源码在 util-linux项目中。

上面提示的 `failed to get xx's affinity`其实是在调用 sched_getaffinity 函数时就失败了。这里我的设备未Root,因此猜测原因为 sched_setaffinity 、sched_getaffinity 底层涉及的系统调用只有当前进程才有权限控制其自身的affinity属性。

通过其源码实现可以发现该工具实现就是套了层皮,底层实现还是调用的 sched_setaffinity函数。


2.3 应用层控制实现

有了上述背景,在native层编写一个CPU亲和性控制的函数就比较简单了,主要涉及到sched.h头文件的几个函数, 以下为最终实现示例代码

#include <jni.h>
#include "unistd.h"
#include "sched.h"
#include "android/log.h"
Java_com_knightboost_optimize_cpuboost_ThreadCpuAffinityManager_setCpuAffinity(JNIEnv *env,
                                                                            jclass clazz,
                                                                            jint tid,
                                                                            jintArray cpu_set) {
  if (tid <= 0) {
    tid = gettid();
  }
  // 获取当前CPU核心数
  int cpu_count = sysconf(_SC_NPROCESSORS_CONF);
  jsize size = env->GetArrayLength(cpu_set);
  jint bind_cpus[size];
  env->GetIntArrayRegion(cpu_set, 0, size, bind_cpus);


  cpu_set_t mask;
  CPU_ZERO(&mask);
  for (jint cpu : bind_cpus) {
    if (cpu > 0 && cpu < cpu_count) {
      CPU_SET(cpu, &mask); //设置对应cpu位置的值为1
    } else {
      __android_log_print(ANDROID_LOG_ERROR,
                          "TCpuAffinity",
                          "try bind illegal cpu index %d",cpu);
    }
  }


  int code = sched_setaffinity(tid, sizeof(mask), &mask);
  if (code == 0) {
    // return success
    return JNI_TRUE;
  } else {
    __android_log_print(ANDROID_LOG_ERROR,
                        "TCpuAffinity",
                        "setCpuAffinity() failed code %d",code);
    // return failed
    return JNI_FALSE;
  }


}


该函数中,首先获取了当前的CPU核心数,接下来创建一个 cpu_set_t mask变量,调用宏函数 CPU_SET 将对应位置的二进制值设置为1, 最后调用 sched_setaffinity 设置相应线程的CPU亲和性。

在实际应用场景中,我们可以将某个线程需要执行繁重任务时,将它绑定到大核上,当任务执行结束时,再还原原始的CPU亲和性值或者将其CPU亲和性值重置为所有CPU。


2.4 验证

到目前所讲的都还是理论阶段,那么我们如何确认修改线程的CPU亲和性之后,这个线程确实被迁移到目标CPU上执行了呢?

在之前写过的一篇CPU相关的文章《Android 高版本采集系统CPU使用率的方式》中,我们提及了 stat文件记录了线程当前指向状态的相关信息。根据linux手册, 第 39 处的值就表示了该线程最后运行的CPU。

因此通过读取该文件,我们就可以获取线程所运行在哪个CPU上:

/**
     * 获取目标线程最后运行在哪个CPU
     */
    fun getLastRunOnCpu(tid:Int):Int{
        var path = "/proc/${android.os.Process.myPid()}/task/${tid}/stat"
        try {
            val content = File(path).readText()
            var arrays = StringUtil.splitWorker(content,' ')
            var cpu = arrays[38]
            return cpu.toInt()
        }catch (e:Exception){
            // this task  may already have ended
            return -1;
        }


    }

这里我们需要获取Java线程对应操作系统的线程id(tid),关于 tid 的获取可以参考之前的文章:《Android虚拟机线程启动过程解析, 获取Java线程真实线程Id的方式》。

我们通过获取Java Thread对象的 nativePeer值,这个地址对应了Android native层的Thread对象指针地址,再根据tls_32bit_sized_values结构的tid属性偏移值,进行类型强转,从而获取系统线程id。

在demo中,在修改目标线程CPU后,我们可以持续打印这个值,以验证绑核是否成功。

这里我尝试将目标线程的 affinity修改为大核(CPU序号7),打印结果如下:

可以看到,在执行修改前,目标线程的CPU亲和性为0~7核心,且最近1秒基本运行在CPU核心2上,在修改CPU亲和性为CPU7后, 目标线程只会运行在CPU7 上。这验证了功能确实生效了。


3

线程优先级

3.1 概念

除了CPU频率、线程CPU亲和性,线程的优先级也会影响线程对CPU的使用,线程优先级更高意味该线程有更高的概率获得CPU的执行,分配到更多的CPU时间片。


3.2 实现

在Android平台下,可以通过Process.setThreadPriority(int tid, int priority) ,这适用于无法获取目标线程的Thread对象,只知道目标线程tid的情况。

当然,如果能够获取到Thread对象,也可以通过 Thred对象的 setPriority(int newPriority)设置。

需要注意的是,这2个函数优先级int值的定义和范围是不同的,第一个函数是Android系统提供的Java接口,它的优先级沿用linux对线程的优先级定义 (-20~19),而第二个函数是Java jdk提供的,它的优先级范围为1~10。

另外,Process.setThreadPriority(int tid, int priority) 这里的tid 需要的是实际的操作系统线程ID,而不是Java中Thread的id。

另一方面,Thread.setPriority(int newPriority) 函数设置的优先级并没有达到最大值,我们测试下使用Thread对象的设置优先级函数为最高值(Thread.MAX_PRIORITY) 之后的nice值 ,并和 Process.setThreadPriority进行比较,测试代码如下:

        Thread{
            var currentThread = Thread.currentThread()
            var tid = ArtThread.getTid(currentThread)
            Log.e("priorityTest","当前线程 $tid" +
                    " java优先级 ${currentThread.priority} nice值 ${ThreadUtil.getNice(tid)}")
            currentThread.priority=Thread.MAX_PRIORITY;
            Log.e("priorityTest","使用 Thread.setPriority 设置最高优级10 后  nice值 ${ThreadUtil.getNice(tid)}")
            Process.setThreadPriority(tid,-20)
            Log.e("priorityTest","使用 Process.setThreadPriority 设置最高优级-20 后  nice值 ${ThreadUtil.getNice(tid)}")
        }.start()


测试结果如下:

由此可见,如果希望最大程度提高线程优先级的话,还是需要使用Process的函数。

那么这里为什么Android系统下通过Thread.setPriority 设置的最高优先级nice值为什么为-8呢?通过跟踪native层代码路径发现,这里Java线程优先级的1~10 在底层的取值 其实是映射了使一个数组,该数组存储了对应设置的nice优先级,其中的最高优先级10对应的 ANDROID_PRIORITY_URGENT_DISPLAY 对应的nice值就为-8

Android系统对于什么情况下使用什么nice值 完整定义如下:


3.3 验证

为了验证设置线程优先级对线程获得CPU时间片的提升效果,我们创建一组工作线程,并同时执行,每个线程会执行一个类似死循环的工作,这样每个线程都不会主动让出CPU,工作5秒后,计算当前线程得到CPU执行的时间。为了更好对比线程优先级对CPU时间片分配的影响,我们将这组线程统一绑定到一个核心上,这样可以更好的观测线程优先级对CPU时间片分配的的影响。

根据输出结果可以发现,优先级为-20的线程占用了cpu98%的执行时间,其他线程几乎没得到执行。

而如果将线程优先级修改为0,也就是默认的线程优先级,那么这4个线程将会得到几乎相同的执行时间。

从这个结果看,线程优先级的效果还是比较明显的。

不过在实际情况中,如果这些线程并没有特别指定在某个CPU执行,那么它们可能会在任何CPU上执行,系统会自动将线程调度到其他不繁忙的CPU上。

以下是指定了 task4的优先级,但并没有绑定CPU核的情况输出的结果:

这里有2个信息:

  • 一开始task可能会被分配在相同的CPU上,但由于我们的任务几乎是一个空循环任务,对CPU的使用率较高,此时每个任务都无法得到足够的CPU时间片执行,而1、4核心可能又几乎是空闲的,因此当系统发现某些CPU负责较高时,系统自动将部分线程任务迁移到空闲的CPU上执行

  • 由于线程被分配的不同的CPU上,因此这几个线程之间不存在优先级比较关系,因此每个任务都得到了充足的CPU时间执行。

从这里我们也可以看出,不合理的强绑定CPU核心, 有时候可能会起到相反的效果。


4

总结

本文分享了Android系统下自主控制CPU频率、线程指定核心和优先级的方式,不过这些能力需要具体落实到业务场景才能够获得实际的收益。后续我们将在进程冷启动、Activity启动阶段、页面滑动、帧渲染线程优化、等业务场景进行尝试。




参考资料:

  • 升频计算公式:https://docs.kernel.org/scheduler/schedutil.html
  • 高通BoostFramework概要介绍: https://juejin.cn/post/7141196697555714079
  • BosstFrameowrk:https://gerrit.pixelexperience.org/plugins/gitiles/frameworks_base/+/0420df35ae49ed11d503571aa76f80a154f1b4ac/core/java/android/util/BoostFramework.java
  • Android虚拟机线程启动过程解析, 获取Java线程真实线程id的方式:https://juejin.cn/post/7138690370694545415
  • Android 高版本采集系统CPU使用率的方式:https://juejin.cn/post/7135034198158475300
  • https://lwn.net/Articles/792502/
  • https://dumps.tadiphone.dev/dumps/oneplus/op516el1/-/blob/qssi-user-13-SKQ1.220519.001-S.202208250304-release-keys--ALLNET/vendor/etc/powerhint.xml
  • https://deepinout.com/qcom-camx-debug-user-guide/camx-perf-debug-user-guide/qcom-perflock-usage.html
  • http://www.manongzj.com/blog/31-sgltmktizd.html
  • powerhint.xml、powerhint.xml
  • https://en.wikipedia.org/wiki/Processor_affinity



作者:进武

来源:微信公众号:得物技术

出处:https://mp.weixin.qq.com/s/H6IghIVzPCMYhzQcdzwxLQ

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