我原来的 c++ 演示代码如下所示：
int counter = 0;
while (counter < 5) {
auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
// instance and result are pre-defined local variables
instance.Search(40.055948, 116.411325, &result);
auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
int64_t cost_us = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(end - start).count();
std::cout << "cost_us=" << cost_us << std::endl;
// usleep(100); // case1: sleep 100 us
// sleep(1); // case2: sleep 1 second
// case3: no sleep at all
counter++;
}s
有些人可能会怀疑我对 instance.Search() 的调用会带来一些未知的东西，所以请参考下面的代码：
#include <time.h>
#include <unistd.h>
#include <iostream>
#include <set>
#include <chrono>
void test(const std::set<int>& numbers) {
for (int counter = 0; counter < 5; ++counter) {
auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
auto it = numbers.lower_bound(5555555);
auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
int64_t cost_us = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(end - start).count();
std::cout << "cost_us=" << cost_us << std::endl;
// usleep(100);
// sleep(1);
}
}
int main() {
std::set<int> test_set;
for (int i = 0; i < 100000000; i++) {
test_set.insert(i);
}
test(test_set);
}
前置条件：用于perf stat统计cache_miss、指令等...
案例1：在while循环末尾添加usleep(100)时，处理完成后的结果是：
cost_us=5
cost_us=5
cost_us=5
cost_us=8
cost_us=6
Performance counter stats for './latency_perf_test_sleep_100_us':
1,785,438 cache-references
419,583 cache-misses # 23.500 % of all cache refs
203,832,235 cycles
118,093,490 instructions # 0.58 insn per cycle
23,198,708 branches
35,092 faults
302 migrations
1.031460583 seconds time elapsed
案例2：添加sleep(1)时，结果为：
cost_us=7
cost_us=65
cost_us=21
cost_us=21
cost_us=32
Performance counter stats for './latency_perf_test_sleep_1_sec':
15,093,302 cache-references
1,303,941 cache-misses # 8.639 % of all cache refs
14,759,103,041 cycles
24,548,401,788 instructions # 1.66 insn per cycle
5,062,488,529 branches
35,372 faults
3,444 migrations
6.033182248 seconds time elapsed
案例 3：根本没有 sleep()/usleep()，结果是：
cost_us=5
cost_us=2
cost_us=1
cost_us=1
cost_us=1
Performance counter stats for './latency_perf_test_without_sleep':
1,715,128 cache-references
420,368 cache-misses # 24.509 % of all cache refs
209,238,013 cycles
130,647,626 instructions # 0.62 insn per cycle
25,827,456 branches
35,092 faults
362 migrations
1.032256618 seconds time elapsed
如上所述，相同函数/方法调用的时间成本在不同情况下差异很大。起初，我倾向于认为这sleep()会导致缓存未命中（我的调用使用的数据）。但是，在我taskset将我的进程与特定的 cpu 核心绑定后，差异并没有像我预期的那样消失。
我也想知道为什么添加sleep()/usleep()会导致instructions计数的急剧增加perf stat。
我没有阅读sleep()or的任何源代码，但我猜想内核可能会在进程调用or （两者都在内部调用）usleep()时做一些伎俩。sleep()usleep()nanosleep()
谁能解释这种奇怪现象背后的原因？提前致谢。