二、进程管理和多进程调度
2.1 进程标识符和控制块
进程标识符是一个唯一的数字，表示每个运行的进程。在Linux中，进程ID（PID）通常从1开始自增。在系统中，内核会为每个进程维护一个数据结构，叫做进程控制块（PCB），也称作进程描述符。PCB存储了所有与进程有关的信息，包括进程的状态、PID、进程优先级、页表和资源使用情况的统计数据等等。
2.2 进程状态和转换
在Linux中，每个进程都有一个状态机，它可以处于就绪态、运行态、阻塞态或者僵死态。其中:
- 就绪态：指一个进程已经准备好被分配CPU并开始执行了。
- 运行态：指正在占用CPU资源的当前进程。
- 阻塞态：指因为某些原因而被挂起、无法占用CPU资源的进程。
- 僵尸态：指此进程已结束，但是其父进程还未回收该进程的资源。
进程状态之间经常会发生改变。例如一个从阻塞状态变为就绪状态的进程，需要一个事件去释放阻塞，在这个时候进程的状态就会随之改变。
2.3 进程间通信
不同进程间需要进行信息交换和数据共享，因此Linux中提供了多种进程间通信机制，如管道（pipe）、消息队列、信号量、共享内存等。这些机制可以让进程安全地交换数据，并通过各种同步方式来协调不同进程的行为。
在Linux系统中，通过管道实现进程间通信时，发送者进程将数据放入管道缓冲区，接收者进程从该缓冲区读取数据。消息队列是一个消息赖容器，发送进程可以将数据放入容器中，并设置一个特定的类型，接收者进程则根据类型从容器中获取数据。共享内存允许不同的进程访问同一块物理内存，从而方便进程间共享数据。
三、单处理器下的Linux进程调度
3.1 Linux进程调度器
在Linux内核中，进程调度器（Scheduling Class）是负责选择下一个要被执行的进程的模块。Linux 2.6 内核中提供了 CFS（Completely Fair Scheduler）作为默认的进程调度算法。该算法将CPU公平地分配给所有“可运行”或者“准备运行”的进程。这意味着即使有一个长时间运行的进程，其他进程仍然可以获得足够的机会使用CPU。
3.2 时间片轮转调度算法
时间片轮转调度算法（Round Robin Scheduling）又称为循环赛制调度算法，是一种基于时间片的调度方法。在该算法中，操作系统将每个待执行的进程排列成一个队列，每个进程被分配一个固定大小的时间片，在时间片用完后，就将该进程放到队列的末尾，等待下一次调度。
轮转调度算法的特点是简单易实现，能够保证所有进程都有机会被调度执行。但是由于现代计算机的速度越来越快，时间片可能变得过小，导致过多的进程切换，影响CPU性能。
3.3 最短剩余时间优先调度算法
在最短剩余时间优先调度算法（Shortest Remaining Time First）中，调度器会根据每个进程所需要的CPU运行时间来决定下一个调度哪个进程。如果当前正在运行的进程所需的时间比另一个就绪进程所需的时间更长，则抢占当前进程并将执行权转交给新进程。
这种方法可以确保每个进程都获得它所需的运行时间，但当有很多短进程时，长时间运行的进程可能会被明显忽略。即使使用这样的调度算法，也无法消除“饥饿”现象。具体而言，某些进程可能永远不会获得足够的CPU时间，在最坏情况下甚至可能对系统性能造成严重影响。
3.4 其他调度算法的不足
时间片轮转调度算法 和 最短剩余时间优先调度算法的问题在于，它们都无法保证公平性，因此可能导致某些进程处于饥饿或拖延状态。此外，这些算法通常都是为单处理器设计的，无法充分利用现代计算机系统中的多核和多线程特性。看起来这两个算法的优缺点都比较明显，并且相互补充。因此，Linux进程管理和多进程调度需要其他更具有适应性的算法，比如可以基于线程数量或者负载平衡调度策略等。
四、多处理器下的Linux进程调度
4.1 对称多处理架构下的负载均衡
在对称多处理架构（Symmetric Multi-Processor, SMP）中，所有处理器都是相等的，每个处理器都可以访问共享内存。在这种架构下，Linux内核通常使用负载均衡算法来平衡多个处理器的工作量，以提高系统效率。例如，在CFS算法中，Linux内核使用红黑树来维护等待执行的进程队列，并通过最小化整个系统的最小负载差异来保持负载均衡。
4.2 非对称多处理架构下的优化
在非对称多处理架构（Asymmetric Multi-Processor, AMP）中，处理器通常被分配到不同的任务上，因此无法直接访问共享内存。在这种情况下，为了发挥系统的最大性能，需要考虑在多个处理器之间更好地分配任务。
一种通用的方法是使用“领导者”或“主节点”来协调各个处理器的任务。主节点将任务分配给每个处理器，并监视它们的运行情况。如果某个处理器出现故障或变得过于繁忙，则主节点会重新分配任务，从而保持系统处于最佳状态。
4.3 多队列调度算法
多队列调度算法是一种可用于多处理器系统的调度算法。它通过将每个处理器分配给一个独立的运行队列，实现最大化利用多处理器系统资源。在多队列调度算法中，调度器把任务动态地分发到这些运行队列中，并执行所需操作。这种算法能够减少不同进程共享处理器核心导致出现的竞争情况，在满足负载均衡的同时，还能够保持高效性和公平性。
需要指出的是，由于现代计算机通常都有多个CPU核心，因此多处理器下的Linux进程调度和管理仍然是一个广泛和活跃的领域，研究人员一直在探索不同的技术和算法，以解决新问题并提升系统性能。
五、CFS完全公平调度
5.1 CFS设计思路和原理
CFS（Completely Fair Scheduler）是Linux内核默认的进程调度算法，它的设计目标是实现“完全公平”的调度。CFS达成该目标的方式是为每个进程分配一个虚拟运行时间，然后根据进程所请求的cpu的份额对其进行调度。如果某个进程正在占用的CPU时钟比其他进程少，则CFS会将其优先级提高以确保其能及时获得更多的CPU时间。相反，如果进程正在使用的CPU时钟超过其所请求的份额，则其优先级将降低，从而腾出CPU并让其他等待调度的进程有机会获得CPU执行权。
在CFS中，进程排成一个红黑树并且被称作“基于各自累计运行时间”排队。一个较短累积运行时间的进程在队列中的优先级高于一个累积运行时间较长的低优先级进程。计算红黑树中每个节点的长度需要经过复杂的树重新统计。
5.2 CFS特性和表现优劣
CFS具有以下主要特征：
- 完全公平：CFS试图让所有进程都能够获得尽可能相等的CPU时间。
- 延迟敏感型：CFS通过控制时间分配来保证数据结构的实时性，从而延迟敏感的应用程序可以获得稳定的响应时间。
- 可扩展性好：CFS易于扩展到多核处理器和大规模系统中。
- 不会产生饥饿：CFS为每个进程预先计算了所需的时间片，以确保所有进程都获得合适的执行时间。
然而，CFS也有一些局限性。由于CFS采用基于红黑树的动态公平调度策略，因此每次遍历红黑树时都需要进行耗时的计算，这可能会降低系统性能和响应能力。另外，CFS不能完全消除CPU资源控制不当或CPU使用过高等问题。
5.3 CFS结合调试分析工具的使用技巧
在实际使用CFS时，还需要结合相关调试分析工具来优化性能并解决问题。例如，通过top命令可以检查当前系统中的进程数量、CPU占用率以及内存使用情况，如下图所示：
另一种有用的调试工具是schedstat，它会显示CFS调度器的统计值。通过这些显示项，可以了解每个进程在系统中消耗的时间和资源情况。最后需要注意的是，CFS虽然是Linux内核默认的进程调度算法之一，但只适用于 Linux 2.6 及更高版本，其他操作系统或版本可能不支持该算法。
