linux默认会起n个ksofttrip进程，n等于cpu的个数，ksofttrip是死循环，只要有软中断，它就会一直去获取，n个ksoftrip获取源是一样的，为什么要起n个进程呢？就是为了 ，当某个cpu空闲，哪个就去跑。通常 *** 作系统里它的进程名是 ksoftrip/n ,n是对应的cpu的编号，ksoft进程跟cpu是一对一绑定的。
现在来说说网卡的性能问题，要想优化，首先你的网卡必须是多通道队列的。那如何知道你的网卡是否是多队列的呢？ 通过cat /proc/interrept |grep eth0|wc -l 可以看到网卡通道队列的数量.
现在来来说说优化方案，为什么要优化，因为linux默认情况所有的网卡的软中断都是的cpu0，所以加入你的ksoftrip/0总是跑满,就说明可能是网卡问题了。
方案1 ，SMP IRQ affinity技术
说白了，就是信号量分布技术，把特定信号量的处理放到固定的cpu上，每个网卡的通道队列都有一个自己的信号量。
首先查看所有网卡通道队列的信号量，方法 cat/proc/interrept |grep eth0
每行最开头的数字“n:”就是信号量，在/proc/irq/下面可以找到对应的以信号量命名的目录
找完了之后，可以进行信号量绑定了，在/proc/irq/n/下面有两个文件，分别是smp_affinity跟smp_affinity_list, 这两个是文件的内容是对应的，smp_affinity里是通过bitmask算法绑定cpu，smp_affinity_list是通过数字指定cpu编号的方法，例如 cpu0，文件里就是“0”,如果是cpu1跟2就是“1,2”
！！重点来了，虽然默认里面填写的是多个，但是！！！但是它只跑在绑定cpu中的第一个！！！坑啊！！！
所以，你要做的就是单独绑定每一个网卡的通道队列。
直接echo "1" >/proc/irq/ (cpu1的信号量)/snmp_affinity_list
echo "3" >/proc/irq/$(cpu2的信号量)/snmp_affinity_list
这个是最快速的解决方案，提升效率显著啊！！！
升级方案2，在方案1基础之上，RPS/RFS技术
此技术大家可以查网上，文章很多，优化效果是，单个网卡通道队列的软中断会平均到所有cpu上，并且会优化为，中断落在发出中断的程序所在的那个cpu上，这样节省了cpu cache。
坏消息是对单队列网卡而言，「smp_affinity」和「smp_affinity_list」配置多CPU无效。
好消息是Linux支持RPS，通俗点来说就是在软件层面模拟实现硬件的多队列网卡功能。
首先看看如何配置RPS，如果CPU个数是 8 个的话，可以设置成 ff：
shell>echo ff >/sys/class/net/eth0/queues/rx-0/rps_cpus
接着配置内核参数rps_sock_flow_entries（官方文档推荐设置： 32768）：
shell>sysctl net.core.rps_sock_flow_entries=32768
最后配置rps_flow_cnt，单队列网卡的话设置成rps_sock_flow_entries即可：
echo 32768 >/sys/class/net/eth0/queues/rx-0/rps_flow_cnt
说明：如果是多队列网卡，那么就按照队列数量设置成 rps_sock_flow_entries / N 。
先用dev_get_by_name按名称，或dev_get_by_index按ifindex获取net_device结构，也就是“dev->tx_queue_len”中的dev。首先，我们假设：测量每秒的数据包(pps)比测量每秒字节数(Bps)更有意思。您可以通过更好的管道输送以及发送更长数据包来获取更高的Bps。而相比之下，提高pps要困难得多。
因为我们对pps感兴趣，我们的实验将使用较短的 UDP 消息。准确来说是 32 字节的 UDP 负载，这相当于以太网层的 74 字节。
在实验中，我们将使用两个物理服务器：“接收器”和“发送器”。
它们都有两个六核2 GHz的 Xeon处理器。每个服务器都启用了 24 个处理器的超线程(HT)，有 Solarflare 的 10G 多队列网卡，有 11 个接收队列配置。稍后将详细介绍。
测试程序的源代码分别是：udpsender、udpreceiver。
预备知识
我们使用4321作为UDP数据包的端口，在开始之前，我们必须确保传输不会被iptables干扰：
Shell
receiver$ iptables -I INPUT 1 -p udp --dport 4321 -j ACCEPT
receiver$ iptables -t raw -I PREROUTING 1 -p udp --dport 4321 -j NOTRACK
为了后面测试方便，我们显式地定义IP地址：
Shell
receiver$ for i in `seq 1 20`do
ip addr add 192.168.254.$i/24 dev eth2
done
sender$ ip addr add 192.168.254.30/24 dev eth3
1. 简单的方法
开始我们做一些最简单的试验。通过简单地发送和接收，有多少包将会被传送？
模拟发送者的伪代码：
Python
fd = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
fd.bind(("0.0.0.0", 65400)) # select source port to reduce nondeterminism
fd.connect(("192.168.254.1", 4321))
while True:
fd.sendmmsg(["x00" * 32] * 1024)
因为我们使用了常见的系统调用的send，所以效率不会很高。上下文切换到内核代价很高所以最好避免它。幸运地是，最近Linux加入了一个方便的系统调用叫sendmmsg。它允许我们在一次调用时，发送很多的数据包。那我们就一次发1024个数据包。
模拟接受者的伪代码：
Python
fd = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
fd.bind(("0.0.0.0", 4321))
while True:
packets = [None] * 1024
fd.recvmmsg(packets, MSG_WAITFORONE)
同样地，recvmmsg 也是相对于常见的 recv 更有效的一版系统调用。
让我们试试吧：
Shell
sender$ ./udpsender 192.168.254.1:4321
receiver$ ./udpreceiver1 0.0.0.0:4321
0.352M pps 10.730MiB / 90.010Mb
0.284M pps 8.655MiB / 72.603Mb
0.262M pps 7.991MiB / 67.033Mb
0.199M pps 6.081MiB / 51.013Mb
0.195M pps 5.956MiB / 49.966Mb
0.199M pps 6.060MiB / 50.836Mb
0.200M pps 6.097MiB / 51.147Mb
0.197M pps 6.021MiB / 50.509Mb
测试发现，运用最简单的方式可以实现 197k – 350k pps。看起来还不错嘛，但不幸的是，很不稳定啊，这是因为内核在核之间交换我们的程序，那我们把进程附在 CPU 上将会有所帮助
Shell
sender$ taskset -c 1 ./udpsender 192.168.254.1:4321
receiver$ taskset -c 1 ./udpreceiver1 0.0.0.0:4321
0.362M pps 11.058MiB / 92.760Mb
0.374M pps 11.411MiB / 95.723Mb
0.369M pps 11.252MiB / 94.389Mb
0.370M pps 11.289MiB / 94.696Mb
0.365M pps 11.152MiB / 93.552Mb
0.360M pps 10.971MiB / 92.033Mb
现在内核调度器将进程运行在特定的CPU上，这提高了处理器缓存，使数据更加一致，这就是我们想要的啊！
2. 发送更多的数据包
虽然 370k pps 对于简单的程序来说已经很不错了，但是离我们 1Mpps 的目标还有些距离。为了接收更多，首先我们必须发送更多的包。那我们用独立的两个线程发送，如何呢：
Shell
sender$ taskset -c 1,2 ./udpsender
192.168.254.1:4321 192.168.254.1:4321
receiver$ taskset -c 1 ./udpreceiver1 0.0.0.0:4321
0.349M pps 10.651MiB / 89.343Mb
0.354M pps 10.815MiB / 90.724Mb
0.354M pps 10.806MiB / 90.646Mb
0.354M pps 10.811MiB / 90.690Mb
接收一端的数据没有增加，ethtool –S 命令将显示数据包实际上都去哪儿了：
Shell
receiver$ watch 'sudo ethtool -S eth2 |grep rx'
rx_nodesc_drop_cnt:451.3k/s
rx-0.rx_packets: 8.0/s
rx-1.rx_packets: 0.0/s
rx-2.rx_packets: 0.0/s
rx-3.rx_packets: 0.5/s
rx-4.rx_packets: 355.2k/s
rx-5.rx_packets: 0.0/s
rx-6.rx_packets: 0.0/s
rx-7.rx_packets: 0.5/s
rx-8.rx_packets: 0.0/s
rx-9.rx_packets: 0.0/s
rx-10.rx_packets:0.0/s
通过这些统计，NIC 显示 4 号 RX 队列已经成功地传输大约 350Kpps。rx_nodesc_drop_cnt 是 Solarflare 特有的计数器，表明NIC发送到内核未能实现发送 450kpps。
有时候，这些数据包没有被发送的原因不是很清晰，然而在我们这种情境下却很清楚：4号RX队列发送数据包到4号CPU，然而4号CPU已经忙不过来了，因为它最忙也只能读350kpps。在htop中显示为：
多队列 NIC 速成课程
从历史上看，网卡拥有单个RX队列，用于硬件和内核之间传递数据包。这样的设计有一个明显的限制，就是不可能比单个CPU处理更多的数据包。
为了利用多核系统，NIC开始支持多个RX队列。这种设计很简单：每个RX队列被附到分开的CPU上，因此，把包送到所有的RX队列网卡可以利用所有的CPU。但是又产生了另一个问题：对于一个数据包，NIC怎么决定把它发送到哪一个RX队列？
用 Round-robin 的方式来平衡是不能接受的，因为这有可能导致单个连接中数据包的重排序。另一种方法是使用数据包的hash值来决定RX号码。Hash值通常由一个元组（源IP，目标IP，源port，目标port）计算而来。这确保了从一个流产生的包将最终在完全相同的RX队列，并且不可能在一个流中重排包。
在我们的例子中，hash值可能是这样的：
Shell
1
RX_queue_number = hash('192.168.254.30', '192.168.254.1', 65400, 4321) % number_of_queues
多队列 hash 算法
Hash算法通过ethtool配置，设置如下：
Shell
receiver$ ethtool -n eth2 rx-flow-hash udp4
UDP over IPV4 flows use these fields for computing Hash flow key:
IP SA
IP DA
对于IPv4 UDP数据包，NIC将hash(源 IP,目标 IP)地址。即
Shell
1
RX_queue_number = hash('192.168.254.30', '192.168.254.1') % number_of_queues
这是相当有限的，因为它忽略了端口号。很多NIC允许自定义hash。再一次，使用ethtool我们可以选择元组(源 IP、目标 IP、源port、目标port)生成hash值。
Shell
receiver$ ethtool -N eth2 rx-flow-hash udp4 sdfn
Cannot change RX network flow hashing options: Operation not supported
不幸地是，我们的NIC不支持自定义，我们只能选用(源 IP、目的 IP) 生成hash。
NUMA性能报告
到目前为止，我们所有的数据包都流向一个RX队列，并且一个CPU。我们可以借这个机会为基准来衡量不同CPU的性能。在我们设置为接收方的主机上有两个单独的处理器，每一个都是一个不同的NUMA节点。
在我们设置中，可以将单线程接收者依附到四个CPU中的一个，四个选项如下：
另一个CPU上运行接收器，但将相同的NUMA节点作为RX队列。性能如上面我们看到的，大约是360 kpps。
将运行接收器的同一 CPU 作为RX队列，我们可以得到大约430 kpps。但这样也会有很高的不稳定性，如果NIC被数据包所淹没，性能将下降到零。
当接收器运行在HT对应的处理RX队列的CPU之上，性能是通常的一半，大约在200kpps左右。
接收器在一个不同的NUMA节点而不是RX队列的CPU上，性能大约是330 kpps。但是数字会不太一致。
虽然运行在一个不同的NUMA节点上有10%的代价，听起来可能不算太坏，但随着规模的变大，问题只会变得更糟。在一些测试中，每个核只能发出250 kpps，在所有跨NUMA测试中，这种不稳定是很糟糕。跨NUMA节点的性能损失，在更高的吞吐量上更明显。在一次测试时，发现在一个坏掉的NUMA节点上运行接收器，性能下降有4倍。
3.多接收IP
因为我们NIC上hash算法的限制，通过RX队列分配数据包的唯一方法是利用多个IP地址。下面是如何将数据包发到不同的目的IP：
1
sender$ taskset -c 1,2 ./udpsender 192.168.254.1:4321 192.168.254.2:4321
ethtool 证实了数据包流向了不同的 RX 队列：
Shell
receiver$ watch 'sudo ethtool -S eth2 |grep rx'
rx-0.rx_packets: 8.0/s
rx-1.rx_packets: 0.0/s
rx-2.rx_packets: 0.0/s
rx-3.rx_packets: 355.2k/s
rx-4.rx_packets: 0.5/s
rx-5.rx_packets: 297.0k/s
rx-6.rx_packets: 0.0/s
rx-7.rx_packets: 0.5/s
rx-8.rx_packets: 0.0/s
rx-9.rx_packets: 0.0/s
rx-10.rx_packets:0.0/s
接收部分：
Shell
receiver$ taskset -c 1 ./udpreceiver1 0.0.0.0:4321
0.609M pps 18.599MiB / 156.019Mb
0.657M pps 20.039MiB / 168.102Mb
0.649M pps 19.803MiB / 166.120Mb
万岁！有两个核忙于处理RX队列，第三运行应用程序时，可以达到大约650 kpps !
我们可以通过发送数据到三或四个RX队列来增加这个数值，但是很快这个应用就会有另一个瓶颈。这一次rx_nodesc_drop_cnt没有增加，但是netstat接收到了如下错误：
Shell
receiver$ watch 'netstat -s --udp'
Udp:
437.0k/s packets received
0.0/s packets to unknown port received.
386.9k/s packet receive errors
0.0/s packets sent
RcvbufErrors: 123.8k/s
SndbufErrors: 0
InCsumErrors: 0
这意味着虽然NIC能够将数据包发送到内核，但是内核不能将数据包发给应用程序。在我们的case中，只能提供440 kpps，其余的390 kpps + 123 kpps的下降是由于应用程序接收它们不够快。
4.多线程接收
我们需要扩展接收者应用程序。最简单的方式是利用多线程接收，但是不管用：
Shell
sender$ taskset -c 1,2 ./udpsender 192.168.254.1:4321 192.168.254.2:4321
receiver$ taskset -c 1,2 ./udpreceiver1 0.0.0.0:4321 2
0.495M pps 15.108MiB / 126.733Mb
0.480M pps 14.636MiB / 122.775Mb
0.461M pps 14.071MiB / 118.038Mb
0.486M pps 14.820MiB / 124.322Mb
接收性能较于单个线程下降了，这是由UDP接收缓冲区那边的锁竞争导致的。由于两个线程使用相同的套接字描述符，它们花费过多的时间在UDP接收缓冲区的锁竞争。这篇论文详细描述了这一问题。
看来使用多线程从一个描述符接收，并不是最优方案。
5. SO_REUSEPORT
幸运地是，最近有一个解决方案添加到 Linux 了 —— SO_REUSEPORT 标志位（flag）。当这个标志位设置在一个套接字描述符上时，Linux将允许许多进程绑定到相同的端口，事实上，任何数量的进程将允许绑定上去，负载也会均衡分布。
有了SO_REUSEPORT，每一个进程都有一个独立的socket描述符。因此每一个都会拥有一个专用的UDP接收缓冲区。这样就避免了以前遇到的竞争问题：
Shell
1
2
3
4
receiver$ taskset -c 1,2,3,4 ./udpreceiver1 0.0.0.0:4321 4 1
1.114M pps 34.007MiB / 285.271Mb
1.147M pps 34.990MiB / 293.518Mb
1.126M pps 34.374MiB / 288.354Mb
现在更加喜欢了，吞吐量很不错嘛！
更多的调查显示还有进一步改进的空间。即使我们开始4个接收线程，负载也会不均匀地分布：
两个进程接收了所有的工作，而另外两个根本没有数据包。这是因为hash冲突，但是这次是在SO_REUSEPORT层。
结束语
我做了一些进一步的测试，完全一致的RX队列，接收线程在单个NUMA节点可以达到1.4Mpps。在不同的NUMA节点上运行接收者会导致这个数字做多下降到1Mpps。
总之，如果你想要一个完美的性能，你需要做下面这些：
确保流量均匀分布在许多RX队列和SO_REUSEPORT进程上。在实践中，只要有大量的连接(或流动)，负载通常是分布式的。
需要有足够的CPU容量去从内核上获取数据包。
To make the things harder, both RX queues and receiver processes should be on a single NUMA node.
为了使事情更加稳定，RX队列和接收进程都应该在单个NUMA节点上。
虽然我们已经表明，在一台Linux机器上接收1Mpps在技术上是可行的，但是应用程序将不会对收到的数据包做任何实际处理——甚至连看都不看内容的流量。别太指望这样的性能，因为对于任何实际应用并没有太大用处。
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