当前位置: 首页 > news >正文

Linux编程:DMA增加UDP 数据传输吞吐量并降低延迟

文章目录

    • 0. 引言
    • 1. 原理介绍
      • 1.1 DMA 与中断的协同机制
      • 1.2. DMA优化UDP 数据包发送
    • 2. DMA 配置优化

0. 引言

UDP 网络传输常面临高 CPU 占用、传输延迟和丢包等挑战。本文将介绍 DMA 如何优化 UDP 数据包的发送,以提高吞吐量、减少延迟并降低 CPU 占用。

阅读本文时请同步阅读: Linux 编程:高实时性场景下的内核线程调度与网络包发送优化

1. 原理介绍

1.1 DMA 与中断的协同机制

DMA中断 协同工作能够显著提高数据传输效率。

  • 中断机制:通过中断通知 CPU 事件发生,避免轮询带来的资源浪费,并及时响应实时数据。
  • DMA 技术:如果没有 DMA,CPU 将会直接参与每次数据的传输(例如,使用 memcpy());而DMA 允许外设与内存直接传输数据,减少 CPU 参与,避免上下文切换,提高传输效率。
  • DMA 多通道:DMA 控制器通常具有多个 DMA 通道,针对不同的外设和数据传输需求,可以为不同的设备配置不同的 DMA 通道。例如,数据传感器可以通过 DMA 将数据直接写入到特定的内存缓冲区,这样 CPU 只需处理数据,而无需干预数据传输。

1.2. DMA优化UDP 数据包发送

DMA可以优化高频数据流的场景UDP 数据传输,原因如下:

  • 减少 CPU 负担:传统 UDP 传输中,CPU 需要处理数据复制和协议栈操作,而 DMA 允许 NIC(网络接口卡) 直接从内存读取数据并打包为 UDP 数据包发送,减少CPU 干预。
  • 大数据包优化:在带宽需求较高的场景中(如在视频流、激光雷达数据等),DMA 避免了内存拷贝。
  • 缓存一致性问题:DMA 直接传输数据,DMA 目标内存区域与其他内存区域隔离,可避免数据竞争或缓存污染。在高性能应用中,可以使用 缓存一致性非缓存区(nocache memory) 来确保 DMA 写入的内存区域与 CPU 的其他操作不冲突。

下面描述 DMA 与网络驱动的关系

supports
1
1..*
configures
1
1..*
accesses
1
1
configures
1
1
manages
1
1
«hardware»
NIC
+sendData()
+receiveData()
+supportDMA()
«software»
NetworkDriver
+initializeDMA()
+manageBuffer()
+configureNIC()
«hardware»
DMA
+transferData()
+accessMemory()
«hardware»
Memory
+storeData()
  • NIC(网络接口卡):网络接口卡是支持 DMA 的硬件,能够直接将数据从内存传输到网络接口。
  • NetworkDriver(网络驱动程序):网络驱动程序负责初始化和配置 DMA、管理网络接口卡的 DMA 缓冲区和传输设置。驱动程序负责处理与 DMA 相关的操作,如配置 DMA 缓冲区、启动 DMA 传输等。
  • DMA(直接内存访问):DMA 控制器在硬件层面负责数据传输,它能够在内存和外设(例如 NIC)之间直接传输数据。DMA 不需要 CPU 参与,从而降低了 CPU 的负担,尤其在大规模数据传输时。
  • Memory(内存):内存是数据存储的地方,网络驱动程序会将要发送的数据存储在内存中,DMA 会从内存中读取这些数据并传输到网络接口卡。

2. DMA 配置优化

为了最大化 DMA 在 UDP 数据包发送中的效果,需要在多个层面进行配置和调优。

  • DMA 缓冲区配置:确保 DMA 缓冲区足够大,以便能够高效地处理大块数据传输;过小的缓冲区可能导致频繁的 DMA 传输,增加延迟和 CPU 占用。在 BSP 配置 中(或者网络驱动程序中),可以调整 DMA 缓冲区的大小,以提高每次传输的数据量。
    然而,过大的 DMA 缓冲区可能导致单次数据传输时间更长,从而引入较大的延迟。

  • DMA 内存对齐:确保 DMA 缓冲区的内存对齐以优化数据传输速度。大多数 DMA 控制器要求数据缓冲区按照特定的内存边界对齐,通常是 4 字节或 8 字节对齐。内存对齐不足会导致额外的延迟。

  • 启用零拷贝:在 网络驱动程序 中,启用 零拷贝 支持,以便 NIC 直接将数据从用户空间传输至网络接口,减少内存复制开销;双缓冲技术可以减少等待时间,提高吞吐量。

  • 减少中断数量:传统的做法是每次完成 DMA 传输后触发一个中断。如果每个传输都产生中断,会导致大量的上下文切换和 CPU 占用。通过配置 中断合并,可以将多个 DMA 完成的中断合并为一个中断,从而减少中断的开销。
    在 BSP 或内核配置 中,可以配置 中断合并 或 中断调度,以减少不必要的中断频率。

  • 大帧传输(Jumbo Frames):许多 NIC 支持 Jumbo Frames(超大帧)。启用这一特性后,网络接口卡可以一次发送更大的数据包,减少每个数据包的头部开销,从而提升网络吞吐量。

相关文章:

Linux编程:DMA增加UDP 数据传输吞吐量并降低延迟

文章目录 0. 引言1. 原理介绍1.1 DMA 与中断的协同机制1.2. DMA优化UDP 数据包发送 2. DMA 配置优化 0. 引言 UDP 网络传输常面临高 CPU 占用、传输延迟和丢包等挑战。本文将介绍 DMA 如何优化 UDP 数据包的发送,以提高吞吐量、减少延迟并降低 CPU 占用。 阅读本文…...

鸿蒙开启无线调试

DevEco Studio没找到通过WI-FI连接手机的可视化操作按钮,就去官网看了下hdc - TCP连接场景 操作也比较简单: 第1步:PC通过USB连接手机/平板; 第2步:在手机/平板的“开发者选项”中打开“无线调试”并记录下IP和端口…...

C. DS循环链表—约瑟夫环 (Ver. I - B)

题目描述 N个人坐成一个圆环(编号为1 - N),从第S个人开始报数,数到K的人出列,后面的人重新从1开始报数。问最后剩下的人的编号。 例如:N 3,K 2,S 1。2号先出列,然后是…...

【刷题】优选算法

优选算法 双指针 202. 快乐数 链接:. - 力扣(LeetCode) 【思路】 第一个实例是快乐数,因为会变为1且不断是1的循环 第二个实例不可能为1,因为会陷入一个没有1的循环 根据两个实例和鸽巢原理可以发现不断的平方和最…...

Python 在PDF中绘制形状(线条、矩形、椭圆形等)

在PDF中绘制图形可以增强文档的视觉效果。通过添加不同类型的形状,如实线、虚线、矩形、圆形等,可以使文档更加生动有趣,提高读者的阅读兴趣。这对于制作报告、演示文稿或是教材特别有用。本文将通过以下几个示例介绍如何使用Python 在PDF中绘…...

《今日制造与升级》是什么级别的期刊?是正规期刊吗?能评职称吗?

​问题解答 问:《今日制造与升级》是不是核心期刊? 答:不是,是知网收录的正规学术期刊。 问:《今日制造与升级》级别? 答:国家级。主管单位:中国机械工业联合会 …...

loading为什么不更新

场景:封装好的弹框,按钮上加了个loading状态,根据传入的值弹框提交的模块内容不一样。loading更新过后,但是值没有变。 注)写法一loading不更新,写法二loading值更新。 一、写法一 写法一中的 acceptanc…...

Rust 力扣 - 1652. 拆炸弹

文章目录 题目描述题解思路题解代码题目链接 题目描述 题解思路 我们只需要遍历长度长度为k的窗口&#xff0c;然后把窗口内数字之和填充到结果数组中的对应位置即可 题解代码 impl Solution {pub fn decrypt(code: Vec<i32>, k: i32) -> Vec<i32> {let n c…...

使用Golang实现开发中常用的【并发设计模式】

使用Golang实现开发中常用的【并发设计模式】 设计模式是解决常见问题的模板&#xff0c;可以帮助我们提升思维能力&#xff0c;编写更高效、可维护性更强的代码 屏障模式 未来模式 管道模式 协程池模式 发布订阅模式 下面是使用 Go 语言实现屏障模式、未来模式、管道模式…...

基于Zynq FPGA对雷龙SD NAND的性能测试评估

文章目录 一、SD NAND特征1.1 SD卡简介1.2 SD卡Block图 二、SD卡样片三、Zynq测试平台搭建3.1 测试流程3.2 SOC搭建 四、软件搭建五、测试结果六、总结 一、SD NAND特征 1.1 SD卡简介 雷龙的SD NAND系列有多种型号&#xff0c;本次测试使用的是CSNP4GCR01-AMW和CSNP32GCR01-A…...

4.WebSocket 配置与Nginx 的完美结合

序言 在现代 web 应用中&#xff0c;WebSocket 作为一种全双工通信协议&#xff0c;为实时数据传输提供了强大的支持。若要确保 WebSocket 在生产环境中的稳定性和性能&#xff0c;使用 Nginx 作为反向代理服务器是一个明智的选择。本篇文章将带你了解如何在 Nginx 中配置 Web…...

Docker:镜像构建 DockerFile

Docker&#xff1a;镜像构建 DockerFile 镜像构建docker build DockerfileFROMCOPYENVWORKDIRADDRUNCMDENTRYPOINTUSERARGVOLUME 镜像构建 在Docker官方提供的镜像中&#xff0c;大部分都是基础镜像&#xff0c;他们只提供某个简单的功能&#xff0c;如果想要一个功能更加丰富…...

浮动路由:实现出口线路的负载均衡冗余备份。

浮动路由 Tip&#xff1a;浮动路由指在多条默认路由基础上加入优先级参数&#xff0c;实现出口线路冗余备份。 ip routing-table //查看路由表命令 路由优先级参数&#xff1a;越小越优 本次实验测试两条默认路由&#xff0c;其中一条默认路由添加优先级参数&#xff0c;设置…...

二叉树的遍历和线索二叉树

二叉树遍历 二叉树结点的定义 typedef struct BiNode{Elemtype data;struct BiNode* lchild, *rchild; }BiNode, *BiTree; 先序 递归算法 void PreOrder1(BiTree T){if(T!NULL){visit(T);PreOrder(T->lchild);PreOrder(T->rchild);} } 非递归算法&#xff08;栈实现…...

SpringBoot3 集成Junit4

目录 1. 确保项目中包含JUnit 4依赖添加JUnit 4依赖 2. 配置Spring Boot使用JUnit 4在测试类中使用RunWith注解 3. 编写测试代码4、总结 【扩展】RunWith(SpringRunner.class) 中SpringRunner的作用1. **加载 Spring 应用上下文&#xff08;ApplicationContext&#xff09;**2.…...

Scala的set的添加删减和查询

添加&#xff1a;最好用于不可变数组&#xff0c;因为它会产生新数组&#xff0c;而不是在原数组上进行修改。 在尾部添加元素 可变数组 删减&#xff1a;按元素值删除元素 - 查询&#xff1a;查询元素是否存在.contains package Test //Set //特点&#xff1a;元素是唯…...

基于微信小程序的移动学习平台的设计与实现+ssm(lw+演示+源码+运行)

摘 要 由于APP软件在开发以及运营上面所需成本较高&#xff0c;而用户手机需要安装各种APP软件&#xff0c;因此占用用户过多的手机存储空间&#xff0c;导致用户手机运行缓慢&#xff0c;体验度比较差&#xff0c;进而导致用户会卸载非必要的APP&#xff0c;倒逼管理者必须改…...

【spark面试题】RDD和DataFrame以及DataSet有什么异同

RDD&#xff08;Resilient Distributed Dataset&#xff09;&#xff1a; 概念&#xff1a;可理解为分布式的列表。它的每个元素代表数据的一行&#xff0c;具有支持泛型这一显著特点。这种泛型支持让开发人员能够处理各种类型的数据&#xff0c;具有很强的灵活性。例如&#…...

[Python]关于Tensorflow+Keras+h5py+numpy一些骚操作备忘

起因&#xff1a;要在Anaconda使用Tensorflow和Keras框架 这里提前小结一下&#xff1a; 1&#xff0c;一定要注意Python、Tensorflow、Keras不同版本的对应关系。 2&#xff0c;交叉用conda install 和pip install安装依赖库可能容易出现问题&#xff0c;在Anaconda虚拟环境…...

深度学习:Transformer 详解

Transformer 详解 对于Transformer模型的详细解释&#xff0c;可以更深入地探讨其各个组成部分、工作原理、以及在自然语言处理任务中的应用方法。以下是对Transformer模型的一个更全面和详细的解释&#xff0c;包括其架构细节和关键技术&#xff1a; 1. 基本架构 Transform…...

Vue记事本应用实现教程

文章目录 1. 项目介绍2. 开发环境准备3. 设计应用界面4. 创建Vue实例和数据模型5. 实现记事本功能5.1 添加新记事项5.2 删除记事项5.3 清空所有记事 6. 添加样式7. 功能扩展&#xff1a;显示创建时间8. 功能扩展&#xff1a;记事项搜索9. 完整代码10. Vue知识点解析10.1 数据绑…...

Java多线程实现之Callable接口深度解析

Java多线程实现之Callable接口深度解析 一、Callable接口概述1.1 接口定义1.2 与Runnable接口的对比1.3 Future接口与FutureTask类 二、Callable接口的基本使用方法2.1 传统方式实现Callable接口2.2 使用Lambda表达式简化Callable实现2.3 使用FutureTask类执行Callable任务 三、…...

GitHub 趋势日报 (2025年06月08日)

&#x1f4ca; 由 TrendForge 系统生成 | &#x1f310; https://trendforge.devlive.org/ &#x1f310; 本日报中的项目描述已自动翻译为中文 &#x1f4c8; 今日获星趋势图 今日获星趋势图 884 cognee 566 dify 414 HumanSystemOptimization 414 omni-tools 321 note-gen …...

Android15默认授权浮窗权限

我们经常有那种需求&#xff0c;客户需要定制的apk集成在ROM中&#xff0c;并且默认授予其【显示在其他应用的上层】权限&#xff0c;也就是我们常说的浮窗权限&#xff0c;那么我们就可以通过以下方法在wms、ams等系统服务的systemReady()方法中调用即可实现预置应用默认授权浮…...

浅谈不同二分算法的查找情况

二分算法原理比较简单&#xff0c;但是实际的算法模板却有很多&#xff0c;这一切都源于二分查找问题中的复杂情况和二分算法的边界处理&#xff0c;以下是博主对一些二分算法查找的情况分析。 需要说明的是&#xff0c;以下二分算法都是基于有序序列为升序有序的情况&#xf…...

大语言模型(LLM)中的KV缓存压缩与动态稀疏注意力机制设计

随着大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;参数规模的增长&#xff0c;推理阶段的内存占用和计算复杂度成为核心挑战。传统注意力机制的计算复杂度随序列长度呈二次方增长&#xff0c;而KV缓存的内存消耗可能高达数十GB&#xff08;例如Llama2-7B处理100K token时需50GB内存&a…...

10-Oracle 23 ai Vector Search 概述和参数

一、Oracle AI Vector Search 概述 企业和个人都在尝试各种AI&#xff0c;使用客户端或是内部自己搭建集成大模型的终端&#xff0c;加速与大型语言模型&#xff08;LLM&#xff09;的结合&#xff0c;同时使用检索增强生成&#xff08;Retrieval Augmented Generation &#…...

vulnyx Blogger writeup

信息收集 arp-scan nmap 获取userFlag 上web看看 一个默认的页面&#xff0c;gobuster扫一下目录 可以看到扫出的目录中得到了一个有价值的目录/wordpress&#xff0c;说明目标所使用的cms是wordpress&#xff0c;访问http://192.168.43.213/wordpress/然后查看源码能看到 这…...

如何更改默认 Crontab 编辑器 ?

在 Linux 领域中&#xff0c;crontab 是您可能经常遇到的一个术语。这个实用程序在类 unix 操作系统上可用&#xff0c;用于调度在预定义时间和间隔自动执行的任务。这对管理员和高级用户非常有益&#xff0c;允许他们自动执行各种系统任务。 编辑 Crontab 文件通常使用文本编…...

Python 高效图像帧提取与视频编码:实战指南

Python 高效图像帧提取与视频编码:实战指南 在音视频处理领域,图像帧提取与视频编码是基础但极具挑战性的任务。Python 结合强大的第三方库(如 OpenCV、FFmpeg、PyAV),可以高效处理视频流,实现快速帧提取、压缩编码等关键功能。本文将深入介绍如何优化这些流程,提高处理…...