vxworks中SMP怎么用

# VxWorks中SMP怎么用

## 1. SMP概述

对称多处理（Symmetric Multiprocessing, SMP）是VxWorks支持的关键特性之一，它允许多个CPU核心对称地访问共享内存，共同执行任务。VxWorks的SMP实现具有以下特点：

- 支持动态任务迁移
- 提供核间中断（IPI）机制
- 实现自旋锁（spinlock）等同步原语
- 支持CPU亲和性（affinity）设置

## 2. 环境配置

### 2.1 内核配置

在Workbench工程中启用SMP：
```c
#define INCLUDE_SMP /* 启用SMP支持 */
#define CPU_CORE_NUM 4 /* 设置CPU核心数 */

2.2 启动参数

在bootloader中配置启动参数：

vxWorks smp=4  /* 指定4个核心启动 */

3. 核心API使用

3.1 任务创建与绑定

/* 创建任务时不指定核心 */
taskSpawn("task1", 120, 0, 4096, (FUNCPTR)taskEntry, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0);

/* 设置CPU亲和性 */
cpuset_t mask;
CPUSET_ZERO(mask);
CPUSET_SET(mask, 1); /* 绑定到核心1 */
taskCpuAffinitySet(taskId, mask);

3.2 同步机制

/* 自旋锁使用 */
SPIN_LOCK_ID lock;
spinLockInit(&lock);

spinLockTake(&lock);  /* 获取锁 */
/* 临界区代码 */
spinLockGive(&lock);  /* 释放锁 */

/* 核间中断 */
int targetCore = 1;
int interruptNum = 0x42;
smpIntSend(targetCore, interruptNum);

4. 性能优化技巧

1. 负载均衡：

   • 使用taskCpuAffinitySet()合理分配任务
   • 监控各核心负载率sysSmLoadShow()

2. 缓存优化：

   CACHE_ALIGN int sharedVar; /* 缓存行对齐 */
   

3. 锁粒度控制：

   • 细粒度锁减少竞争
   • 读写锁替代互斥锁

4. NUMA架构支持：

   #define INCLUDE_NUMA_SUPPORT
   numaNodeMaskGet(); /* 获取NUMA节点信息 */
   

5. 调试方法

5.1 系统状态查看

-> smpShow
CPU  Status    Current Task    Interrupts
0    RUNNING   tShell          1024
1    IDLE      -               512

5.2 死锁检测

#define INCLUDE_SMP_DEBUG
spinLockDebugInit(); /* 启用锁调试 */

6. 注意事项

1. 驱动开发需考虑：

   • 共享数据保护
   • 避免长时间持有自旋锁
   • 中断处理程序的重入问题

2. 资源竞争场景：

   /* 错误示例 */
   void unsafeFunc() {
      spinLockTake(&lock);
      if (flag) {  /* 可能已由其他核心修改 */
          /* ... */
      }
      spinLockGive(&lock);
   }
   

3. 实时性保障：

   • 关键任务设置CPU亲和性
   • 禁用核心间任务迁移taskMigrateDisable()

7. 典型应用场景

1. 高性能网络处理：不同核心处理独立数据流
2. 实时控制：核心专用于关键控制回路
3. 数据处理：流水线式任务分配

通过合理配置和优化，VxWorks SMP可显著提升多核处理能力，但需特别注意资源共享和同步问题。

注意：具体实现可能随VxWorks版本变化，建议参考对应版本的《SMP Programmer’s Guide》 “`