随着计算机应用的日益普及，用户对计算机的处理能力的需求成指数级增长。为了满足用户的需求，处理器生产厂商采用了诸如超流水、分支预测、超标量、乱序执行及缓存等技术以提高处理器的性能。但是这些技术的采用增加了微处理器的复杂性，带来了诸如材料、功耗、光刻、电磁兼容性等一系列问题。因此处理器设计人员开始寻找新的途径来提高处理器的性能。Intel公司于2002年底推出了超线程技术，通过共享处理器的执行资源，提高CPU的利用率，让处理单元获得更高的吞吐量。
1 超线程技术背景
　　传统的处理器内部存在着多种并行操作方式。①指令级并行ILP(Instruction Level Paramllelism)：同时执行几条指令，单CPU就能完成。但是，传统的单CPU处理器只能同时执行一个线程，很难保证CPU资源得到100%的利用，性能提高只能通过提升时钟频率和改进架构来实现。②线程级并行TLP(Thread Level Paramllesim)：可以同时执行多个线程，但是需要多处理器系统的支持，通过增加CPU的数量来提高性能。
　　超线程微处理器将同时多线程技术SMT(Simultaneous Multi-Threading)引入Intel体系结构，支持超线程技术的操作系统将一个物理处理器视为两个逻辑处理器，并且为每个逻辑处理器分配一个线程运行。物理处理器在两个逻辑处理器之间分配高速缓存、执行单元、总线等执行资源，让暂时闲置的运算单元去执行其他线程代码，从而最大限度地提升CPU资源的利用率。
　　Intel 超线程技术通过复制、划分、共享Intel的Netburst微架构的资源让一个物理CPU中具有两个逻辑CPU。(1)复制的资源：每个逻辑CPU都维持一套完整的体系结构状态，包括通用寄存器、控制寄存器、高级可编程寄存器(APIC)以及一些机器状态寄存器，体系结构状态对程序或线程流进行跟踪。从软件的角度，一旦体系结构状态被复制，就可以将一个物理CPU视为两个逻辑CPU。(2)划分的资源：包括重定序(re-order)缓冲、Load/Store缓冲、队列等。划分的资源在多任务模式时分给两个逻辑CPU使用，在单任务模式时合并起来给一个逻辑CPU使用。(3)共享的资源：包括cache及执行单元等，逻辑CPU共享物理CPU的执行单元进行加、减、取数等操作。
　　在线程调度时，体系结构状态对程序或线程流进行跟踪，各项工作(包括加、乘、加载等)由执行资源(处理器上的单元)负责完成。每个逻辑处理器可以单独对中断作出响应。第一个逻辑处理器跟踪一个线程时，第二个逻辑处理器可以同时跟踪另一个线程。例如，当一个逻辑处理器在执行浮点运算时，另一个逻辑处理器可以执行加法运算和加载操作。拥有超线程技术的CPU可以同时执行处理两个线程，它可以将来自两个线程的指令同时发送到处理器内核执行。处理器内核采用乱序指令调度并发执行两个线程，以确保其执行单元在各时钟周期均处于运行状态。
　　图1和图2分别为传统的双处理器系统和支持超线程的双处理器系统。传统的双处理器系统中，每个处理器有一套独立的体系结构状态和处理器执行资源，每个处理器上只能同时执行一个线程。支持超线程的双处理器系统中，每个处理器有两套独立体系结构状态，可以独立地响应中断。

2 Linux超线程感知调度优化
　　Linux从2.4.17版开始支持超线程技术，传统的Linux O(1)调度器不能区分物理CPU和逻辑CPU，因此不能充分利用超线程处理器的特性。Ingo Monlar编写了“HT-aware scheduler patch”，针对超线程技术对O(1)调度器进行了调度算法优化：优先安排线程在空闲的物理CPU的逻辑CPU上运行，避免资源竞争带来的性能下降；在线程调度时考虑了在两个逻辑CPU之间进行线程迁移的开销远远小于物理CPU之间的迁移开销以及逻辑CPU共享cache等资源的特性。这些优化的相关算法被Linux的后期版本所吸收，具体如下：
　　(1)共享运行队列
　　在对称多处理SMP(Symmetrical Multi-Processing)环境中，O(1)调度器为每个CPU分配了一个运行队列，避免了多CPU共用一个运行队列带来的资源竞争。Linux会将超线程CPU中的两个逻辑CPU视为SMP的两个独立CPU，各维持一个运行队列。但是这两个逻辑CPU共享cache等资源，没有体现超线程CPU的特性。因此引入了共享运行队列的概念。HT-aware scheduler patch在运行队列struct runqueue结构中增加了nr_cpu和cpu两个属性，nr_cpu记录物理CPU中的逻辑CPU数目，CPU则指向同属CPU(同一个物理CPU上的另一个逻辑CPU)的运行队列，如图3所示。

　　在Linux中通过调用sched_map_runqueue( )函数实现两个逻辑CPU的运行队列的合并。sched_map_runqueue( )首先会查询系统的CPU队列，通过phys_proc_id(记录逻辑CPU所属的物理CPU的ID)判断当前CPU的同属逻辑CPU。如果找到同属逻辑CPU，则将当前CPU运行队列的cpu属性指向同属逻辑CPU的运行队列。
　　(2)支持“被动的”负载均衡
　　用中断驱动的均衡操作必须针对各个物理 CPU，而不是各个逻辑 CPU。否则可能会出现两种情况：一个物理 CPU 运行两个任务，而另一个物理 CPU 不运行任务；现有的调度程序不会将这种情形认为是“失衡的”。在调度程序看来，似乎是第一个物理处理器上的两个 CPU运行1-1任务，而第二个物理处理器上的两个 CPU运行0-0任务。
　　在2.6.0版之前，Linux只有通过load_balance( )函数才能进行CPU之间负载均衡。当某个CPU负载过轻而另一个CPU负载较重时，系统会调用load_balance( )函数从重载CPU上迁移线程到负载较轻的CPU上。只有系统最繁忙的CPU的负载超过当前CPU负载的 25% 时才进行负载平衡。找到最繁忙的CPU(源CPU)之后，确定需要迁移的线程数为源CPU负载与本CPU负载之差的一半,然后按照从 expired 队列到 active 队列、从低优先级线程到高优先级线程的顺序进行迁移。
　　在超线程系统中进行负载均衡时，如果也是将逻辑CPU等同于SMP环境中的单个CPU进行调度，则可能会将线程迁移到同一个物理CPU的两个逻辑CPU上，从而导致物理CPU的负载过重。
　　在2.6.0版之后，Linux开始支持NUMA(Non-Uniform Memory Access Architecture)体系结构。进行负载均衡时除了要考虑单个CPU的负载，还要考虑NUMA下各个节点的负载情况。
　　Linux的超线程调度借鉴NUMA的算法，将物理CPU当作NUMA中的一个节点，并且将物理CPU中的逻辑CPU映射到该节点，通过运行队列中的node_nr_running属性记录当前物理CPU的负载情况。
　　Linux通过balance_node( )函数进行物理CPU之间的负载均衡。物理CPU间的负载平衡作为rebalance_tick( )函数中的一部分在 load_balance( )之前启动，避免了出现一个物理CPU运行1-1任务，而第二个物理CPU运行0-0任务的情况。balance_node( )函数首先调用 find_
　　busiest_node( )找到系统中最繁忙的节点，然后在该节点和当前CPU组成的CPU集合中进行 load_balance( )，把最繁忙的物理CPU中的线程迁移到当前CPU上。之后rebalance_tick( )函数再调用load_balance(工作集为当前的物理CPU中的所有逻辑CPU)进行逻辑CPU之间的负载均衡。
　　(3)支持“主动的”负载均衡
　　当一个逻辑 CPU 变成空闲时，可能造成一个物理CPU的负载失衡。例如：系统中有两个物理CPU，一个物理CPU上运行一个任务并且刚刚结束，另一个物理CPU上正在运行两个任务，此时出现了一个物理CPU空闲而另一个物理CPU忙的现象。