在Linux系统上，多个线程能否同时使用多个CPU核心？有人说能，有人说不能

与超线程CPU在逻辑上模拟双核不同，多核CPU每个核心都可以独立执行一个线程，是真正意义的多个物理CPU。

第二个问题，如果你的程序的线程数少于CPU的核心数，且系统此时没有其他进程同时运行，那么这个程序的每个线程会享有一个CPU，当同时运行的线程数多于CPU核心数时，CPU会采用一定的调度算法每隔一段时间就将这些线程调入或调出CPU，以确保每个线程都能分享一部分CPU时间，实现多线程并发。

一，使用taskset充分利用多核cpu，让cpu的使用率均衡到每个cpu上

#taskset

-p,设定一个已存在的pid，而不是重新开启一个新任务

-c,指定一个处理，可以指定多个，以逗号分隔，也可指定范围，如：2,4,5,6-8。

1，切换某个进程到指定的cpu上

taskset -cp 3 13290

2，让某程序运行在指定的cpu上

taskset -c 1,2,4-7 tar jcf test.tar.gz test

需要注意的是，taskset -cp 3 13290在设定一个已经存在的pid时，子进程并不会继承父进程的，

因此像tar zcf xxx.tar.gz xxx这样的命令，最好在启动时指定cpu，如果在已经启动的情况下，则需要指定tar调用的gzip进程。

二，使用nice和renice设置程序执行的优先级

格式：nice [-n 数值] 命令

nice 指令可以改变程序执行的优先权等级。指令让使用者在执行程序时，指定一个优先等级，称之为 nice 值。

这个数值从最高优先级的-20到最低优先级的19。负数值只有 root 才有权力使。

一般使用者，也可使用 nice 指令来做执行程序的优先级管理，但只能将nice值越调越高。

可以通过二种方式来给某个程序设定nice值：

1，开始执行程序时给定一个nice值，用nice命令

2，调整某个运行中程序的PID的nice值，用renice命令

通常通过调高nice值来备份，为的是不占用非常多的系统资源。

例：

nice -n 10 tar zcf test.tar.gz test

由nice启动的程序，其子进程会继承父进程的nice值。

查看nice值

# nice -n -6 vim test.txt &

# ps -l

F S UID PID PPID C PRI NI ADDR SZ WCHAN TTY TIME CMD

4 S 0 19427 2637 0 75 0 – 16551 wait pts/600:00:00 bash

4 T 0 21654 19427 0 71 -6 – 23464 finish pts/600:00:00 vim

renice调整运行中程序的nice值

格式：renice [nice值] PID

三，使用ulimit限制cpu占用时间

注意，ulimit 限制的是当前shell进程以及其派生的子进程。因此可以在脚本中调用ulimit来限制cpu使用时间。

例如，限制tar的cpu占用时间，单位秒。

# cat limit_cpu.sh

ulimit -SHt 100

tar test.tar.gz test

如果tar占用时间超过了100秒，tar将会退出，这可能会导致打包不完全，因此不推荐使用ulimit对cpu占用时间进行限制。

另外，通过修改系统的/etc/security/limits配置文件，可以针对用户进行限制。

四，使用程序自带的对cpu使用调整的功能

某些程序自带了对cpu使用调整的功能，比如nginx服务器，通过其配置文件，可以为工作进程指定cpu，如下：

worker_processes 3

worker_cpu_affinity 0001 0010 0100 1000

这里0001 0010 0100 1000是掩码，分别代表第1、2、3、4颗cpu核心，这就使得cpu的使用比较平均到每个核心上。

现在的技术，还是一个线程只能运行在一个 CPU 上。多核心，必须用多线程/进程来运行才能实现最大化。当然，你可以单个线程不停的在所有的 CPU 上来回跳。但是效率会很低很低。

因为 CPU 有寄存器和缓存的问题。如果你切换 CPU 运行，所有的数据都要进行一次传递。非常浪费时钟（在 CPU 上，程序执行不是一个时钟马上就能任意执行一个指令，而是流水线作业，一个指令需要很多个时钟才能处理完，数据存取也都要等）。

这也因为程序原本就都是顺序执行的。你没办法让一个程序的后面的结果可以跳过前面的结果而得出。

当然，现在 CPU 确实有这种技术，叫做乱序执行。也就是当前面的过程还没有计算时，后面的指令先计算。但是这种事情是要靠猜测的，而且这也仅仅是分支预测，依然不能预测某个计算的结果。即便猜的再准确，也有错的时候。奔腾4 最老的版本就有这个问题，流水线太长。计算后发现错了。整条流水线需要清空重新计算。有严重性能问题的奔腾4 CPU ，流水线长度是 31 级。也就是一个程序至少 31 个时钟周期才能从推到流水线后到真正执行。直接浪费了 31 个时钟周期。

所以目前的技术来说，单线程多核新协同计算，技术上不可能实现。

提高性能，就是整理数据处理的算法，把多次重复计算的过程，拆成多条线程分别计算。从而保证 CPU 多核新的效率最大化。每个线程可以共享同一块数据，自己读取自己的数据计算使可以的。不过，这时候就有另外一个问题，数据寻址和传递的性能问题。

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