面向的行业和业务场景 该软件主要面向对高性能计算和任务处理有较高要求的行业，具体业务场景及相关行业如下： 网络数据处理：在通信、互联网行业，用于处理高速网络数据包，例如网络设备（如路由器、交换机）中的数据包转发、过滤和分析等操作。 数据存储与处理：在云计算、大数据行业，对持久内存（PMEM）数据进行高效处理，比如数据的读写、更新和持久化操作。 金融交易处理：在金融行业，处理大量的实时交易数据，保证交易的快速响应和高吞吐量。 功能模块划分 1. 初始化模块 DPDK 初始化：通过 init_dpdk 函数完成 DPDK（Data Plane Development Kit）的初始化，配置系统资源和参数，为后续的网络数据包处理做好准备。 内存池初始化：init_mempools 函数为每个 NUMA 节点创建 PMEM 内存池和 MBUF 内存池，用于任务对象和数据包的内存分配。 2. 任务管理模块 任务提交：submit 函数提供了任务提交接口，用户可以将自定义的处理函数、数据指针和相关参数封装成任务，并提交到指定的分片队列中。 任务队列管理：使用 QueueShard 结构体管理多个任务队列，每个队列使用无锁队列 boost::lockfree::queue 实现，提高并发性能。 3. 任务处理模块 工作线程：worker_loop 函数作为工作线程的主循环，从队列中批量取出任务进行处理，并记录性能数据。 任务批量处理：process_batch 函数对批量任务进行处理，根据数据大小和支持的 SIMD 指令集，选择合适的处理方式。 4. 动态负载均衡模块 负载检查：check_rebalance 函数定期检查队列负载，判断是否需要进行负载均衡。 负载均衡算法：rebalance 函数实现了负载均衡算法，将任务从负载高的分片迁移到负载低的分片。 5. 性能监控模块 性能记录：PerfMonitor 类用于记录每个核心的处理任务数和消耗的时钟周期。 性能统计：print 函数打印性能统计信息，包括每个核心的处理任务数、消耗的时钟周期和总吞吐量。 6. DPDK 数据包处理模块 DPDK 轮询线程：dpdk_poller 函数作为 DPDK 轮询线程，从网络端口接收数据包，并将其封装成任务提交到任务队列中。 对使用者来说具体实现的功能 高性能任务处理：通过多线程、无锁队列和 SIMD 指令集等技术，实现了高效的任务处理，提高了系统的吞吐量和响应速度。 动态负载均衡：根据队列负载情况，自动调整任务分配，避免某些核心负载过高，提高了系统的整体性能和稳定性。 网络数据包处理：支持 DPDK 网络数据包的接收和处理，方便用户进行网络数据处理相关的开发。 性能监控：提供了性能监控功能，用户可以实时了解系统的运行状态和性能指标。 技术选型和架构特点 技术选型 DPDK：用于高速网络数据包的处理，提供了高效的网络 I/O 操作和数据平面处理能力。 SIMD 指令集：利用 A*512 或 A*2 指令集对数据进行向量化处理，提高了数据处理的并行度和效率。 无锁队列：使用 boost::lockfree::queue 实现任务队列，避免了传统锁机制带来的性能开销，提高了并发性能。 多线程编程：使用 std::jthread 创建多个工作线程和轮询线程，实现任务的并行处理。 架构特点 分片架构：将任务队列划分为多个分片，减少了线程间的竞争，提高了并发性能。 线程局部缓存：每个核心使用线程局部缓存（ThreadLocalCache），减少了内存分配和释放的开销。 动态负载均衡：通过定期检查队列负载，实现任务的动态迁移，保证了系统的负载均衡。 模块化设计：将不同的功能模块进行分离，提高了代码的可维护性和可扩展性。