此查询与多核处理器中的数据包处理有关。数据包处理可以在 Linux 或纯数据路径中进行。如果数据包处理应用程序是在 Linux 上，那么它是否必须是基于中断的数据包处理以获得高性能，但如果数据包处理是在纯数据路径（没有 linux）中，那么应该使用轮询来获得更高的性能？如果是，为什么/如何？
【问题讨论】：
标签： linux embedded multicore interrupt processor
轮询
我们到了吗？我们到了吗？我们到了吗？我们到了吗？我们到了吗？ ...
中断
完成后 Ping 我。
因此，中断允许 CPU 执行其他工作，而轮询避免了中断的开销（如果您每秒被中断数万次，这很重要）。各种高性能。
注意有混合方法，即：在中断几毫秒后轮询，然后再恢复到中断。
【讨论】：
如果您使用的是多任务操作系统，则会出现轮询 有延迟损失（如果数据包到达时另一个任务是 执行）。因此，您可以通过使用 此类系统上的基于中断的方法。这是因为 中断机制可以提升上述数据路径的优先级 其他进程而不阻塞它们（如以更高优先级轮询 task 会阻塞所有优先级较低的任务）。
如果您在没有操作系统的裸机嵌入式系统上运行，您 应该能够使用轮询获得最佳吞吐量，因为 CPU 可以将所有时间都花在检查新数据包或作为 收到数据包的结果。这最大限度地减少了延迟并分配 数据包处理的最大周期。调用中断 在这种情况下，处理程序会浪费周期并引入额外的复杂性； 因为 CPU 上没有其他任何东西在运行，所以你采取的任何周期都是一个周期 不用于处理数据路径。
请注意，这不意味着应用程序的总性能是 更好或任何特定的实现都更快 轮询。这仅意味着实现了可能的最大吞吐量 通过投票。例如，如果您的应用程序需要做很多 处理您可能会使用带有中断的 DMA 获得更好的性能。 要知道在任何特定情况下轮询是否更快，很大程度上取决于 该案例的应用特点。
我不确定这个问题的“多核”方面是什么，但是 将 CPU 专用于 I/O 轮询以获得最低限度是有意义的 嵌入式多核系统中的延迟，尽管这也是 高度特定于应用程序。
正如 ninjalj 所说，混合方法可用于优化总 在更复杂的场景中表现出色。以上仅适用于 简单的案例。
【讨论】：