CN117032914A - 中断的处理方法、系统和电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种中断的处理方法、系统和电子设备及存储介质，其中，所述方法包括：监测到来源于网卡的目标中断；获取当前未处理完成的目标中断的第一数量、当前用于处理目标中断的CPU核心的第二数量和虚拟机内CPU核心的总数量；根据所述第一数量、所述第二数量和所述总数量对CPU核心进行调度，利用调度后的CPU核心对所述当前未处理完成的目标中断进行处理。本发明实施例通过负载均衡、降低网络延迟、提高系统吞吐量和动态适应能力等方面的改进，能够优化中断处理过程，提升系统性能和网络的可靠性。

Description

中断的处理方法、系统和电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及云计算技术领域，特别是涉及一种中断的处理方法、一种中断的处理系统以及一种电子设备和一种计算机可读存储介质。

背景技术

随着互联网技术的高速发展，云计算已经成为不可或缺的重要技术，云计算中的虚拟化技术突破了时间和空间的界限，使其深入到各个应用场景。

软件定义广域网(Software Defined WAN，简称SDWAN)作为通信技术(Communications Technology，简称CT)云的典型重点公司级业务，在网络处理能力上对云具有较高要求。在以往云资源池的常规配置中，网卡的中断默认由中央处理器(CentralProcessing Unit，简称CPU)0核心(CPU的第一个逻辑核心)处理，对于CT云SDWAN业务来说，网卡提供的网络性能完全依赖CPU处理能力，对CPU的要求较高。

在来源于网卡的中断较多时，所有来源于网卡的中断均需要由CPU0核心处理。此时，CPU0核心的负载较高，使得各中断长时间得不到处理，造成网络延迟，甚至导致丢包。而此时，其他CPU核心可能处于空闲状态，导致资源分配不合理。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种中断的处理方法、一种中断的处理系统以及一种电子设备和一种计算机可读存储介质。

为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种中断的处理方法，所述方法包括：监测到来源于网卡的目标中断；获取当前未处理完成的目标中断的第一数量、当前用于处理目标中断的CPU核心的第二数量和虚拟机内CPU核心的总数量；根据所述第一数量、所述第二数量和所述总数量对CPU核心进行调度，利用调度后的CPU核心对所述当前未处理完成的目标中断进行处理。

可选地，所述根据所述第一数量、所述第二数量和所述总数量对CPU核心进行调度，包括：在所述第一数量小于所述第二数量的情况下，获取所述网卡的延时数据，根据所述延时数据对CPU核心进行调度；在所述第一数量大于或等于所述第二数量的情况下，若所述第二数量等于所述总数量，则获取所述网卡的延时数据，根据所述延时数据对CPU核心进行调度；在所述第一数量大于或等于所述第二数量的情况下，若所述第二数量小于所述总数量，则获取所述网卡的丢包数据，根据所述丢包数据对所述第二数量进行调整。

可选地，所述根据所述延时数据对CPU核心进行调度，包括：若所述延时数据不满足预设的第一业务需求，则获取所述虚拟机内每个CPU核心的利用率；根据每个所述利用率对CPU核心进行调度。

可选地，所述根据每个所述利用率对CPU核心进行调度，包括：从各个所述利用率中筛选出最低利用率；若所述最低利用率大于或等于第一阈值，则保持所述第二数量不变；若所述最低利用率小于所述第一阈值，则从各个CPU核心中选择出利用率小于第二阈值的至少一个CPU核心，所述第一阈值大于所述第二阈值；利用选择的至少一个CPU核心取消处理已绑定的目标中断，处理等候绑定CPU核心的目标中断。

可选地，所述处理等候绑定CPU核心的目标中断，包括：将等候绑定CPU核心且等候时长最长的目标中断新绑定给选择的至少一个CPU核心，利用选择的至少一个CPU核心处理新绑定的目标中断。

可选地，所述根据所述丢包数据对所述第二数量进行调整，包括：若所述丢包数据不满足预设的第二业务需求，则对所述第二数量进行调整。

可选地，所述对所述第二数量进行调整，包括：若所述第一数量与所述第二数量的差值小于所述总数量与所述第二数量的差值，则将所述第二数量调整为所述第一数量；若所述第一数量与所述第二数量的差值大于或等于所述总数量与所述第二数量的差值，则将所述第二数量调整为所述总数量。

可选地，所述方法还包括：若所述第一数量大于所述总数量，且所述当前未处理完成的目标中断对应的CPU核心的利用率持续第一时间段均大于第三阈值，则利用全部CPU核心优先处理当前所有目标中断中，预计处理时长最短或者CPU占用最少的目标中断。

本发明实施例还公开了一种中断的处理系统，所述系统包括：中断监测模块，用于监测到来源于网卡的目标中断；数量获取模块，用于获取当前未处理完成的目标中断的第一数量、当前用于处理目标中断的CPU核心的第二数量和虚拟机内CPU核心的总数量；CPU核心调度模块，用于根据所述第一数量、所述第二数量和所述总数量对CPU核心进行调度，利用调度后的CPU核心对所述当前未处理完成的目标中断进行处理。

可选地，所述CPU核心调度模块，包括：核心调度模块，用于在所述第一数量小于所述第二数量的情况下，获取所述网卡的延时数据，根据所述延时数据对CPU核心进行调度；所述核心调度模块，还用于在所述第一数量大于或等于所述第二数量的情况下，若所述第二数量等于所述总数量，则获取所述网卡的延时数据，根据所述延时数据对CPU核心进行调度；第二数量调整模块，用于在所述第一数量大于或等于所述第二数量的情况下，若所述第二数量小于所述总数量，则获取所述网卡的丢包数据，根据所述丢包数据对所述第二数量进行调整。

可选地，所述核心调度模块，包括：利用率获取模块，用于若所述延时数据不满足预设的第一业务需求，则获取所述虚拟机内每个CPU核心的利用率；调度模块，用于根据每个所述利用率对CPU核心进行调度。

可选地，所述调度模块，包括：利用率筛选模块，用于从各个所述利用率中筛选出最低利用率；第二数量保持模块，用于若所述最低利用率大于或等于第一阈值，则保持所述第二数量不变；核心选择模块，用于若所述最低利用率小于所述第一阈值，则从各个CPU核心中选择出利用率小于第二阈值的至少一个CPU核心，所述第一阈值大于所述第二阈值；核心处理模块，用于利用选择的至少一个CPU核心取消处理已绑定的目标中断，处理等候绑定CPU核心的目标中断。

可选地，所述核心处理模块，用于将等候绑定CPU核心且等候时长最长的目标中断新绑定给选择的至少一个CPU核心，利用选择的至少一个CPU核心处理新绑定的目标中断。

可选地，所述第二数量调整模块，用于若所述丢包数据不满足预设的第二业务需求，则对所述第二数量进行调整。

可选地，所述第二数量调整模块，用于若所述第一数量与所述第二数量的差值小于所述总数量与所述第二数量的差值，则将所述第二数量调整为所述第一数量；若所述第一数量与所述第二数量的差值大于或等于所述总数量与所述第二数量的差值，则将所述第二数量调整为所述总数量。

可选地，所述系统还包括：优先处理模块，用于若所述第一数量大于所述总数量，且所述当前未处理完成的目标中断对应的CPU核心的利用率持续第一时间段均大于第三阈值，则利用全部CPU核心优先处理当前所有目标中断中，预计处理时长最短或者CPU占用最少的目标中断。

本发明实施例还公开了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；和其上存储有指令的一个或多个机器可读介质，当由所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备执行如上所述的中断的处理方法。

本发明实施例还公开了一种计算机可读存储介质，其存储的计算机程序使得处理器执行如上所述的中断的处理方法。

本发明实施例包括以下优点：

本发明实施例提供的中断的处理方案，监测到当前中断为来源于网卡的目标中断；获取当前未处理完成的目标中断的第一数量、用于处理目标中断的CPU核心的第二数量和CPU核心的总数量，进而根据第一数量、第二数量和总数量对CPU核心进行调度，以便利用调度后的CPU核心对当前未处理完成的目标中断进行处理。

本发明实施例根据第一数量、第二数量和总数量对CPU核心进行调度，可以将中断处理任务分配到空闲或负载较低的CPU核心上，实现负载均衡。这样可以避免CPU0核心负载过高的问题，有效利用系统资源。由于实现了负载均衡，所有来源于网卡的中断不再集中在CPU0核心处理。网卡中断能够及时得到分配到合适的CPU核心，加快网卡中断处理的速度。这将显著降低网络延迟，提升系统的响应性能，减少数据包丢失的可能性。通过合理调度CPU核心处理中断任务，可以更有效地利用系统资源，充分发挥多核处理器的并行处理能力。当某些CPU核心处于空闲状态时，它们可以接管处理部分中断任务，从而提高系统的吞吐量和整体性能。能够实时监测中断负载情况并进行调度，因此具备动态适应能力。无论中断负载是持续高峰还是突发性增加，系统都能够根据当前情况进行调整，保持高效的中断处理能力。这种动态适应能力使系统更具弹性，能够适应不同负载条件下的网络流量。

总体而言，本发明实施例通过负载均衡、降低网络延迟、提高系统吞吐量和动态适应能力等方面的改进，能够优化中断处理过程，提升系统性能和网络的可靠性。

附图说明

图1是本发明实施例的一种中断的处理方法的步骤流程图；

图2是本发明实施例的一种虚拟机内网卡中断的处理方案的流程示意图；

图3是本发明实施例的一种网卡中断的处理交互示意图；

图4是本发明实施例的一种中断的处理系统的结构框图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

本发明实施例旨在解决背景技术中面临的网卡中断集中在CPU0核心处理的问题，导致负载不均衡、网络延迟和丢包的情况。本发明实施例通过实时监测中断来源和未处理中断数量，利用调度策略将中断任务分配到合适的CPU核心上，实现负载均衡。这样一来，网络中断可以得到更快的处理，降低网络延迟和丢包的风险。同时，通过充分利用空闲的CPU核心，本发明实施例还提高了系统的吞吐量和整体性能。而且，具备动态适应能力，能够实时调整调度策略以适应不同负载条件下的网络流量。通过这些改进，有效优化了中断处理过程，提升了系统性能和网络的可靠性。

参照图1，示出了本发明实施例的一种中断的处理方法的步骤流程图。该中断的处理方法具体可以包括如下步骤：

步骤101，监测到来源于网卡的目标中断。

在本发明的实施例中，实时或周期性监测来源于网卡的中断。需要说明的是，本发明实施例将来源于网卡的中断称为网卡中断或者目标中断。当监测到目标中断时，针对目标中断进行CPU核心调度。当未监测到目标中断，或者，监测到非目标中断(例如，来源于键盘、硬盘等外设产生的硬中断，或者，来源于进程或代码产生的软中断)时，不进行后续处理。

在本发明的实施例中，如果监测到目标中断，可以按照预设的CPU核心的顺序，依次将CPU核心绑定给目标中断，同时，启动CPU核心调度检测机制。由于各CPU核心的计算资源被占用的情况各不相同，各CPU核心的处理能力各不相同，各网卡中断的处理难度各不相同等原因，可能存在当前还未处理完成的多个网卡中断。为了尽快处理完各网卡中断，可以在监测到当前中断为网卡中断时，启动CPU核心调度检测机制。一方面，不需要实时监测CPU核心是否需要调度，减少了不必要的监测资源的浪费。另一方面，在获得一个新的网卡中断时，启动CPU核心调度检测机制，可以避免定时监测CPU核心是否需要调度时，在两次监测之间，CPU核心绑定情况已高度不合理，而大大增加CPU核心调度的困难程度的问题。

步骤102，获取当前未处理完成的目标中断的第一数量、当前用于处理目标中断的CPU核心的第二数量和虚拟机内CPU核心的总数量。

在本发明的实施例中，当前未处理完成的目标中断的数量称为第一数量A，当前用于处理目标中断的CPU核心的数量称为第二数量B。其中，当前未处理完成的目标中断可以包含但不限于：刚绑定给CPU核心进行处理的网卡中断，CPU核心处理了一段时间后仍未处理完成的网卡中断等。当前用于处理目标中断的CPU核心为根据实际的业务需求而设定的，绑定给网卡中断、用于处理网卡中断的CPU核心。

在本发明的实施例中，第二数量B具有初始值，该初始值可以根据实际的业务需求而设定。在启动CPU核心调度检测机制之后，第二数量B可以在[0，C]范围内调整，其中，C表示虚拟机内CPU核心的总数量。

步骤103，根据第一数量、第二数量和总数量对CPU核心进行调度，利用调度后的CPU核心对当前未处理完成的目标中断进行处理。

在本发明的实施例中，根据第一数量、第二数量和总数量，可以制定一种调度策略来决定如何分配中断任务给CPU核心。具体的策略可以根据实际情况来设计，例如，可以采用轮询、负载均衡或优先级等算法。在调度过程中，根据调度策略将分配未处理的目标中断任务给可用的CPU核心。这样可以确保网卡中断被分散处理，避免过度集中在某个CPU核心上。调度后的CPU核心将处理分配给它们的中断任务，以提高整体处理效率。

本发明实施例提供的中断的处理方案，监测到来源于网卡的目标中断；获取当前未处理完成的目标中断的第一数量、当前用于处理目标中断的CPU核心的第二数量和虚拟机内CPU核心的总数量，进而根据第一数量、第二数量和总数量对CPU核心进行调度，利用调度后的CPU核心对当前未处理完成的目标中断进行处理。

本发明实施例根据第一数量、第二数量和总数量对CPU核心进行调度，可以将中断处理任务分配到空闲或负载较低的CPU核心上，实现负载均衡。这样可以避免CPU0核心负载过高的问题，有效利用系统资源。由于实现了负载均衡，所有来源于网卡的中断不再集中在CPU0核心处理。网卡中断能够及时得到分配到合适的CPU核心，加快网卡中断处理的速度。这将显著降低网络延迟，提升系统的响应性能，减少数据包丢失的可能性。通过合理调度CPU核心处理中断任务，可以更有效地利用系统资源，充分发挥多核处理器的并行处理能力。当某些CPU核心处于空闲状态时，它们可以接管处理部分中断任务，从而提高系统的吞吐量和整体性能。能够实时监测中断负载情况并进行调度，因此具备动态适应能力。无论中断负载是持续高峰还是突发性增加，系统都能够根据当前情况进行调整，保持高效的中断处理能力。这种动态适应能力使系统更具弹性，能够适应不同负载条件下的网络流量。

总体而言，本发明实施例通过负载均衡、降低网络延迟、提高系统吞吐量和动态适应能力等方面的改进，能够优化中断处理过程，提升系统性能和网络的可靠性。

在本发明的一种示例性实施例中，根据第一数量、第二数量和总数量对CPU核心进行调度的一种实施方式为，将第一数量与第二数量进行比较，根据第一数量与第二数量的比较结果对CPU核心进行调度。

(1)在第一数量小于第二数量的情况下，获取网卡的延时数据，根据延时数据对CPU核心进行调度。

第一数量小于第二数量，即当前未处理完成的网卡中断的数量，少于当前用于处理网卡中断的CPU核心数量，此时，当前用于处理网卡中断的CPU核心足以提供针对网卡中断的处理服务，因此可以进一步的判断每个网卡中断绑定的CPU核心是否可以高效地处理相应的网卡中断，即通过检测网卡当前的延时数据，来确定是否需要进行CPU核心调度。延时数据通常指的是网络中传输或处理数据所需的时间。它是通过测量数据在发送端到接收端之间的传输延迟来获得的。延时数据可以用于评估网络性能、监测网络拥塞情况以及优化网络应用的性能。以下是一些常见的延时数据示例：往返延迟(Round-Trip Time，简称RTT)：指从发送方发送数据到接收方，并返回确认信号所经历的时间。它是最常用的延时度量单位之一，通常用于评估网络的延迟性能。网络传输延迟：指数据在网络中传输所需的时间。它包括数据从发送方到路由器、交换机和其他网络设备的传输时间，以及从这些设备到达接收方的传输时间。网络传输延迟通常受网络拥塞、带宽限制和距离等因素影响。应用程序延迟：指特定应用程序在处理数据时所需的时间。例如，在实时音视频通话中，延迟时间可以衡量从发送音视频数据到接收方播放音视频的时间差。较低的应用程序延迟对于实时通信、游戏和流媒体等应用非常重要。处理延迟：指数据在计算设备上进行处理所需的时间。它包括数据在CPU、内存和其他硬件组件上进行处理的时间。处理延迟通常与系统负载、处理能力和算法的复杂性等因素有关。延时数据的具体类型和应用领域有所不同。通过测量和分析延时数据，可以评估网络性能并进行性能优化，以提供更好的用户体验和系统响应速度。

在实际应用中，在根据延时数据对CPU核心进行调度的过程中，可以判断延时数据是否满足预设的第一业务需求。例如，第一业务需求为延时数据小于20毫秒且持续3分钟。若延时数据不满足第一业务需求，则获取虚拟机内每个CPU核心的利用率，根据每个利用率对CPU核心进行调度。在延时数据不满足第一业务需求时，说明各网卡中断绑定的CPU核心中，存在无法高效地处理相应的网卡中断的CPU核心，那么可以通过获取虚拟机内所有CPU核心当前的利用率(C个利用率)，基于各利用率对CPU核心进行调度。

在根据每个利用率对CPU核心进行调度时，可以从各个利用率中筛选出最低利用率。最低利用率可以整体性的表征虚拟机内所有CPU核心当前的运行情况，最低利用率越小，说明各CPU核心中存在较多空闲CPU核心的可能性越高；最低利用率越大，说明各CPU核心中存在空闲CPU核心的可能性越低。将最低利用率与第一阈值进行比较。若最低利用率大于或等于第一阈值，则保持第二数量不变。最低利用率大于或等于第一阈值，说明各CPU核心均处于较为忙碌的状态，例如，各CPU核心的利用率均在80％(第一阈值示例)以上，没有可以用于调度的CPU核心，那么可以不对第二数量B进行调整，仍然以第二数量B个CPU核心来处理来自网卡的中断。若最低利用率小于第一阈值，说明CPU核心中存在较为空闲的CPU核心，则从各个CPU核心中选择出利用率小于第二阈值的至少一个CPU核心，进而利用选择的至少一个CPU核心取消处理已绑定的目标中断，处理等候绑定CPU核心的目标中断。上述第一阈值大于第二阈值，第二阈值可以为固定值或者根据实际利用率而设定的较低的利用率。选择出利用率小于第二阈值的至少一个CPU核心可以理解为选择出利用率最低的一个或多个CPU核心。

本发明实施例根据延时数据进行CPU核心调度，可以根据实际需求灵活地调整CPU核心的分配，以满足业务的延时要求。通过获取每个CPU核心的利用率并筛选出最低利用率，可以对整个系统的CPU核心进行综合考量和调度。这样可以实现全局优化，使得各CPU核心的利用率更加均衡，充分利用系统资源。根据最低利用率与第一阈值的比较，可以动态调整第二数量B，即当前用于处理中断的CPU核心数量。当最低利用率小于第一阈值时，选择利用率低于第二阈值的至少一个CPU核心来处理等候绑定CPU核心的目标中断。这种动态调整能够根据实时的CPU核心利用情况，合理地分配处理资源。第一阈值和第二阈值可以根据具体利用率情况设置，使得方案更具灵活性和可扩展性，适应不同的系统环境和负载需求。

每个网卡中断在等候绑定CPU核心时，可以记录每个网卡中断的等候时长。利用选择的至少一个CPU核心处理等候绑定CPU核心的目标中断的过程中，可以将等候绑定CPU核心且等候时长最长的目标中断新绑定给选择的至少一个CPU核心，利用选择的至少一个CPU核心处理新绑定到其自身的目标中断。然后，重新获取网卡的延时数据，判断新获取的延时数据是否满足第一业务需求的步骤，如果新获取的延时数据不满足第一业务需求，获取新的利用率，根据新的利用率对CPU核心进行调度。然后再获取新的延时数据，再判断新获取的延时数据是否满足第一业务需求，如此循环，直至新获取的延时数据满足第一业务需求为止；如果新获取的延时数据满足第一业务需求，则流程结束。

本发明实施例通过记录每个网卡中断等候绑定CPU核心的等候时长，可以确定等候时长最长的目标中断，并将其绑定给选择的至少一个CPU核心进行处理。这种方式可以优先处理等候时间较长的中断任务，从而减少网卡中断的等待时间，提高整体的延时性能。在选择的至少一个CPU核心处理新绑定的目标中断后，执行判断延时数据是否满足第一业务需求的步骤。如果延时数据仍不满足第一业务需求，则继续进行下一轮的调度和处理。这样的逐步改进策略可以持续优化中断处理过程，直到达到预设的第一业务需求。对每个中断的等候时长进行记录和考虑，并基于此进行动态调度。这使得方案具有灵活性和迭代优化的特点，能够根据实际情况不断改进中断处理，逐步提升系统的性能和效率。

若延时数据满足第一业务需求，则不进行后续处理。

(2.1)在第一数量大于或等于第二数量的情况下，若第二数量等于总数量，说明第二数量没有可以调整的余地，则获取网卡的延时数据，根据延时数据对CPU核心进行调度。需要说明的是，根据延时数据对CPU核心进行调度的执行过程可以参照上述(1)步骤的相关内容，在此不再赘述。

(2.2)在第一数量大于或等于第二数量的情况下，若第二数量小于总数量，则获取网卡的丢包数据，根据丢包数据对第二数量进行调整。

在第一数量大于或等于第二数量的情况下，即当前未处理完成的网卡中断的数量，多于或等于当前用于处理网卡中断的CPU核心的数量，此时，当前用于处理网卡中断的CPU核心不足以提供针对网卡中断的处理服务。如果第二数量小于总数量，说明并不是虚拟机内所有CPU核心均用于处理网卡中断，即第二数量B还有调整的余地，因此，可以进一步获取网卡的丢包数据，确定第二数量B个CPU核心是否有能力承担处理第一数量A个网卡中断的任务。丢包数据指的是在网络传输过程中丢失的数据包的数量。丢包数据通常用于评估网络质量、检测网络拥塞和问题排查。以下是一些常见的丢包数据示例：网络拥塞导致的丢包：在网络拥塞的情况下，当网络设备(如路由器、交换机)无法及时处理和转发所有到达的数据包时，会发生丢包。这可能是因为网络带宽不足、网络设备负载过高或网络流量突发等原因导致的。例如，当网络上的数据流量超过网络链路的容量时，数据包可能会被丢弃以减轻网络拥塞情况。信号干扰导致的丢包：在无线通信中，信号干扰可能导致数据包的丢失。这种干扰可能来自其他无线设备、物理障碍物、电磁干扰等。例如，在无线网络中，当设备与无线路由器之间的信号质量较差时，数据包可能会在传输过程中丢失。链路质量不佳导致的丢包：在某些情况下，网络链路的质量不佳可能导致数据包的丢失。例如，在有线网络中，损坏的电缆、松动的连接或设备故障可能导致数据包丢失。网络故障和错误导致的丢包：网络中的故障和错误，如路由器故障、错误配置、传输错误等，也可能导致数据包的丢失。这些问题通常需要进行故障排除和网络维护来解决。丢包数据对于评估网络的可靠性和性能至关重要。通过监测和分析丢包数据，可以确定网络中存在的问题并采取相应的措施来改善网络质量、优化数据传输和提高用户体验。

根据丢包数据对第二数量进行调整的一种实施方式为，若丢包数据不满足预设的第二业务需求，则对第二数量进行调整。如果当前的网卡丢包数据不满足第二业务需求，说明由当前第二数量B个CPU核心来处理第一数量A个网卡中断，会产生较多的丢包，使得数据传输的准确性和效率受到影响，从而对业务产生较大影响。因此，当前第二数量B个CPU核心没有能力承担处理第一数量A个网卡中断的任务，需要对第二数量B进行调整，直到网卡丢包数据满足第二业务需求为止。

对第二数量进行调整，可以比较第一数量A与第二数量B的差值A-B，与总数量C与第二数量B的差值C-B之间的大小关系，进而根据比较结果确定如何对第二数量B进行调整。

如果A-B小于C-B，即在所有CPU核心中，足以为第一数量A个网卡中断提供相应数量的CPU核心来进行处理。那么，可以将第二数量B调整为第一数量A，还可以在第二数量B调整为第一数量A之后，重新获取网卡的延时数据，判断新获取的延时数据是否满足第一业务需求的步骤，如果新获取的延时数据不满足第一业务需求，获取新的利用率，根据新的利用率对CPU核心进行调度。然后再获取新的延时数据，再判断新获取的延时数据是否满足第一业务需求，如此循环，直至新获取的延时数据满足第一业务需求为止；如果新获取的延时数据满足第一业务需求，则流程结束。

如果A-B大于或等于C-B，即在所有CPU核心中，不足以为第一数量A个网卡中断提供相应数量的CPU核心来进行处理。那么，可以先将第二数量B调整为总数量C，由于此时仍然是CPU核心的数量少于网卡中断的数量，因此需要进一步重新获取网卡的延时数据，判断新获取的延时数据是否满足第一业务需求的步骤，如果新获取的延时数据不满足第一业务需求，获取新的利用率，根据新的利用率对CPU核心进行调度。然后再获取新的延时数据，再判断新获取的延时数据是否满足第一业务需求，如此循环，直至新获取的延时数据满足第一业务需求为止；如果新获取的延时数据满足第一业务需求，则流程结束。

本发明实施例通过比较第一数量A与第二数量B的差值A-B以及总数量C与第二数量B的差值C-B的大小关系，来确定如何对第二数量B进行调整。这样可以根据实际情况动态地调整当前用于处理目标中断的CPU核心的数量，以更好地满足中断处理需求。当所有CPU核心足够处理所有网卡中断时，将第二数量B调整为第一数量A，以充分利用所有可用的CPU核心。当CPU核心不足以处理所有网卡中断时，将第二数量B调整为总数量C，以最大程度地利用系统的处理能力。根据调整后的第二数量B，重新执行其他步骤(如判断延时数据是否满足第一业务需求的步骤)。这样可以进行迭代优化，通过多次调整和执行，逐步优化中断处理过程，以达到更好的性能和效果。

需要说明的是，在实际应用中不存在第二数量大于总数量的情况。

在本发明的一种示例性实施例中，若第一数量A大于总数量C，且当前未处理完成的目标中断对应的CPU核心的利用率满足预设条件，则利用全部CPU核心优先处理当前所有目标中断中，预计处理时长最短或者CPU占用最少的目标中断。上述预设条件可以为持续第一时间段均大于第三阈值，例如，利用率均达到90％(第三阈值示例)且持续5分钟(第一时间段示例)。

本发明实施例当第一数量A(当前未处理完成的网卡中断的数量)大于总数量C(虚拟机内CPU核心的总数量)时，如果当前未处理完成的目标中断对应的CPU核心的利用率满足预设条件(如利用率均达到90％且持续5分钟)，那么可以利用全部CPU核心来同时处理当前所有目标中断中，预计处理时长最短或者CPU占用最少的目标中断。这样可以提高处理效率，快速处理大量中断任务。通过设定预设条件(如利用率达到90％且持续5分钟)来判断CPU核心的利用情况。这样可以智能地调度CPU核心，避免将任务分配给负载已满的核心，而是优先选择利用率较低的核心来处理任务。这种智能调度能够充分利用系统资源，提高整体的处理效能。通过优先处理预计处理时长最短或CPU占用最少的目标中断，可以快速处理这些中断，减少处理时间，并释放CPU资源用于处理其他中断任务。这样可以提升系统的性能和响应速度，确保各个中断任务都能得到及时处理。

基于上述关于一种中断的处理方法实施例的相关说明，下面介绍一种虚拟机内网卡中断的处理方案。参照图2，示出了本发明实施例的一种虚拟机内网卡中断的处理方案的流程示意图。

步骤201，对中断进行监测。

步骤202，判断当前监测到的中断是否为网卡中断。

若当前监测到的中断为网卡中断，则执行步骤203；若当前监测到的中断不为网卡中断，则不进行CPU核心调整。

步骤203，进行网卡中断调度检测。

步骤204，获取虚拟机内未处理完成的网卡中断的数量A、当前虚拟化层绑定给网卡的、用于处理网卡中断的CPU核心数量B和虚拟机内CPU核心的总数量C。

步骤205，判断数量B是否大于数量A。

若数量B大于数量A，则执行步骤206；若数量B不大于数量A，则执行步骤210。

步骤206，获取网卡的延时数据。

步骤207，判断延时数据是否满足第一业务需求。

若延时数据满足第一业务需求，则不进行CPU核心调整；若延时数据不满足第一业务数据，则执行步骤208。

步骤208，获取所有CPU核心的利用率，并确定最低利用率。

在最低利用率不小于第一阈值时，可以不对数量B进行调整。在最低利用率小于第一阈值时，执行步骤209。

步骤209，将排队时长最长的网卡中断绑定给利用率最低的至少一个CPU核心。

上述排队时长最长即等候绑定CPU核心的等候时长。通过利用率最低的至少一个CPU核心处理新绑定的网卡中断，然后执行步骤206。

步骤210，判断数量B是否小于数量C。

若数量B不小于数量C，则执行步骤206；若数量B小于数量C，则执行步骤211。

步骤211，获取网卡的丢包数据。

步骤212，判断丢包数据是否满足第二业务需求。

若丢包数据满足第二业务需求，则不进行CPU核心调整；若丢包数据不满足第二业务需求，则执行步骤213。

步骤213，判断A-B是否小于C-B。

若A-B小于C-B，则执行步骤214；若A-B不小于C-B，则执行步骤215。

步骤214，将数量B调整为数量A。

步骤215，将数量B调整为数量C。然后执行步骤206。

参照图3，示出了本发明实施例的一种网卡中断的处理交互示意图。网卡中断的交互过程涉及到服务器、网卡和CPU。

服务器基于实施检测机制，实时或周期性的监测来源于网卡的中断。服务器监测到来源于网卡的网卡中断。服务器从CPU处统计出当前未处理完成的网卡中断的数量A(如5)、当前用于处理网卡中断的CPU核心数量B(如6)和虚拟机内CPU核心的总数量C(如7)。在数量A小于数量B时，服务器从网卡获取延时数据(如60％)。如果延时数据不满足业务需求(30％)，则服务器从CPU获取各CPU核心的利用率(如50％、40％和30％)。服务器确定最低利用率(30％)。当第一阈值为20％时，最低利用率不小于第一阈值，服务器仍然以数量B(6)个CPU核心处理网卡中断。当第一阈值为40％时，最低利用率小于第一阈值，服务器选择利用率最低的至少一个CPU核心(利用率为40％和30％的两个CPU核心)。通过利用率最低的至少一个CPU核心处理排队时长最长的网卡中断。

本发明实施例首先在第二数量B存在可调整空间时，设计相应的第二数量B调整策略，用于在满足调整条件时，进行第二数量B的调整；其次，在第二数量B不存在可调整空间时，设计相应的CPU核心调度策略，用于在满足CPU核心调度条件时，进行CPU核心调度。本发明实施例从多种角度出发，为虚拟机大流量提供稳定可靠的转发环境，避免数据传输异常，丢包等情况的发生，同时，不需要运维人员主观性的进行第二数量B的调整和CPU核心调度，节约了人工成本。

需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。

参照图4，示出了本发明实施例的一种中断的处理系统的结构框图。该中断的处理系统具体可以包含如下模块。

中断监测模块41，用于监测到来源于网卡的目标中断；

数量获取模块42，用于获取当前未处理完成的目标中断的第一数量、当前用于处理目标中断的CPU核心的第二数量和虚拟机内CPU核心的总数量；

CPU核心调度模块43，用于根据所述第一数量、所述第二数量和所述总数量对CPU核心进行调度，利用调度后的CPU核心对所述当前未处理完成的目标中断进行处理。

在本发明的一种示例性实施例中，所述CPU核心调度模块43，包括：

核心调度模块，用于在所述第一数量小于所述第二数量的情况下，获取所述网卡的延时数据，根据所述延时数据对CPU核心进行调度；

所述核心调度模块，还用于在所述第一数量大于或等于所述第二数量的情况下，若所述第二数量等于所述总数量，则获取所述网卡的延时数据，根据所述延时数据对CPU核心进行调度；

第二数量调整模块，用于在所述第一数量大于或等于所述第二数量的情况下，若所述第二数量小于所述总数量，则获取所述网卡的丢包数据，根据所述丢包数据对所述第二数量进行调整。

在本发明的一种示例性实施例中，所述核心调度模块，包括：

利用率获取模块，用于若所述延时数据不满足预设的第一业务需求，则获取所述虚拟机内每个CPU核心的利用率；

调度模块，用于根据每个所述利用率对CPU核心进行调度。

在本发明的一种示例性实施例中，所述调度模块，包括：

利用率筛选模块，用于从各个所述利用率中筛选出最低利用率；

第二数量保持模块，用于若所述最低利用率大于或等于第一阈值，则保持所述第二数量不变；

核心选择模块，用于若所述最低利用率小于所述第一阈值，则从各个CPU核心中选择出利用率小于第二阈值的至少一个CPU核心，所述第一阈值大于所述第二阈值；

核心处理模块，用于利用选择的至少一个CPU核心取消处理已绑定的目标中断，处理等候绑定CPU核心的目标中断。

在本发明的一种示例性实施例中，所述核心处理模块，用于将等候绑定CPU核心且等候时长最长的目标中断新绑定给选择的至少一个CPU核心，利用选择的至少一个CPU核心处理新绑定的目标中断。

在本发明的一种示例性实施例中，所述第二数量调整模块，用于若所述丢包数据不满足预设的第二业务需求，则对所述第二数量进行调整。

在本发明的一种示例性实施例中，所述第二数量调整模块，用于若所述第一数量与所述第二数量的差值小于所述总数量与所述第二数量的差值，则将所述第二数量调整为所述第一数量；若所述第一数量与所述第二数量的差值大于或等于所述总数量与所述第二数量的差值，则将所述第二数量调整为所述总数量。

在本发明的一种示例性实施例中，所述系统还包括：

优先处理模块，用于若所述第一数量大于所述总数量，且所述当前未处理完成的目标中断对应的CPU核心的利用率持续第一时间段均大于第三阈值，则利用全部CPU核心优先处理当前所有目标中断中，预计处理时长最短或者CPU占用最少的目标中断。

对于系统实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的一种中断的处理方法和一种中断的处理系统，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (11)

1.一种中断的处理方法，其特征在于，所述方法包括：

监测到来源于网卡的目标中断；

获取当前未处理完成的目标中断的第一数量、当前用于处理目标中断的中央处理器CPU核心的第二数量和虚拟机内CPU核心的总数量；

根据所述第一数量、所述第二数量和所述总数量对CPU核心进行调度，利用调度后的CPU核心对所述当前未处理完成的目标中断进行处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一数量、所述第二数量和所述总数量对CPU核心进行调度，包括：

在所述第一数量小于所述第二数量的情况下，获取所述网卡的延时数据，根据所述延时数据对CPU核心进行调度；

在所述第一数量大于或等于所述第二数量的情况下，若所述第二数量等于所述总数量，则获取所述网卡的延时数据，根据所述延时数据对CPU核心进行调度；

在所述第一数量大于或等于所述第二数量的情况下，若所述第二数量小于所述总数量，则获取所述网卡的丢包数据，根据所述丢包数据对所述第二数量进行调整。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述延时数据对CPU核心进行调度，包括：

若所述延时数据不满足预设的第一业务需求，则获取所述虚拟机内每个CPU核心的利用率；

根据每个所述利用率对CPU核心进行调度。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述利用率对CPU核心进行调度，包括：

从各个所述利用率中筛选出最低利用率；

若所述最低利用率大于或等于第一阈值，则保持所述第二数量不变；

若所述最低利用率小于所述第一阈值，则从各个CPU核心中选择出利用率小于第二阈值的至少一个CPU核心，所述第一阈值大于所述第二阈值；

利用选择的至少一个CPU核心取消处理已绑定的目标中断，处理等候绑定CPU核心的目标中断。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述处理等候绑定CPU核心的目标中断，包括：

将等候绑定CPU核心且等候时长最长的目标中断新绑定给选择的至少一个CPU核心，利用选择的至少一个CPU核心处理新绑定的目标中断。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述丢包数据对所述第二数量进行调整，包括：

若所述丢包数据不满足预设的第二业务需求，则对所述第二数量进行调整。

7.根据权利要求2或6所述的方法，其特征在于，所述对所述第二数量进行调整，包括：

若所述第一数量与所述第二数量的差值小于所述总数量与所述第二数量的差值，则将所述第二数量调整为所述第一数量；

若所述第一数量与所述第二数量的差值大于或等于所述总数量与所述第二数量的差值，则将所述第二数量调整为所述总数量。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述第一数量大于所述总数量，且所述当前未处理完成的目标中断对应的CPU核心的利用率持续第一时间段均大于第三阈值，则利用全部CPU核心优先处理当前所有目标中断中，预计处理时长最短或者CPU占用最少的目标中断。

9.一种中断的处理系统，其特征在于，所述系统包括：

中断监测模块，用于监测到来源于网卡的目标中断；

数量获取模块，用于获取当前未处理完成的目标中断的第一数量、当前用于处理目标中断的CPU核心的第二数量和虚拟机内CPU核心的总数量；

CPU核心调度模块，用于根据所述第一数量、所述第二数量和所述总数量对CPU核心进行调度，利用调度后的CPU核心对所述当前未处理完成的目标中断进行处理。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；和

其上存储有指令的一个或多个机器可读介质，当由所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备执行如权利要求1至8任一项所述的中断的处理方法。

11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储的计算机程序使得处理器执行如权利要求1至8任一项所述的中断的处理方法。