dmesg 中异常打印:

 kernel: irq 632: Affinity broken due to vector space exhaustion.
kernel: irq 633: Affinity broken due to vector space exhaustion.

这个打印并不是申请不到中断号,而是已经申请到了中断号,但是配置中断路由的时候,

想要生效的中断绑核与预期不一致,代码为:

commit 743dac494d61d991967ebcfab92e4f80dc7583b3
Author: Neil Horman <nhorman@tuxdriver.com>
Date: Thu Aug 22 10:34:21 2019 -0400 x86/apic/vector: Warn when vector space exhaustion breaks affinity On x86, CPUs are limited in the number of interrupts they can have affined
to them as they only **support 256 interrupt** vectors per CPU. 32 vectors are
reserved for the CPU and the kernel reserves another 22 for internal
purposes. That leaves 202 vectors for assignement to devices. When an interrupt is set up or the affinity is changed by the kernel or the
administrator, the vector assignment code attempts to honor the requested
affinity mask. If the vector space on the CPUs in that affinity mask is
exhausted the code falls back to a wider set of CPUs and assigns a vector
on a CPU outside of the requested affinity mask silently. While the effective affinity is reflected in the corresponding
/proc/irq/$N/effective_affinity* files the silent breakage of the requested
affinity can lead to unexpected behaviour for administrators. Add a pr_warn() when this happens so that adminstrators get at least
informed about it in the syslog. [ tglx: Massaged changelog and made the pr_warn() more informative ] Reported-by: djuran@redhat.com
Signed-off-by: Neil Horman <nhorman@tuxdriver.com>
Signed-off-by: Thomas Gleixner <tglx@linutronix.de>
Tested-by: djuran@redhat.com
Link: https://lkml.kernel.org/r/20190822143421.9535-1-nhorman@tuxdriver.com diff --git a/arch/x86/kernel/apic/vector.c b/arch/x86/kernel/apic/vector.c
index fdacb864c3dd..2c5676b0a6e7 100644
--- a/arch/x86/kernel/apic/vector.c
+++ b/arch/x86/kernel/apic/vector.c
@@ -398,6 +398,17 @@ static int activate_reserved(struct irq_data *irqd)
if (!irqd_can_reserve(irqd))
apicd->can_reserve = false;
}
+
+ /*
+ * Check to ensure that the effective affinity mask is a subset
+ * the user supplied affinity mask, and warn the user if it is not
+ */
+ if (!cpumask_subset(irq_data_get_effective_affinity_mask(irqd),
+ irq_data_get_affinity_mask(irqd))) {
+ pr_warn("irq %u: Affinity broken due to vector space exhaustion.\n",
+ irqd->irq);
+ }
+
return ret;
}

原因作者也解释得很清楚,就是x86的cpu,各个核能够接收的中断个数是有限制的,在centos7中,我们经常遇到配置中断路由失败的情况,没有异常打印,

所以针对这个问题,目前在内核中增加了这个打印。然后centos 8.3也移植了这个打印。

遇到这个问题,由于我们0号核一般是重灾区,所以要尽量将中断不要路由到0号核。

Affinity broken due to vector space exhaustion 问题的更多相关文章

  1. 向量空间模型(Vector Space Model)的理解

    1. 问题描述 给你若干篇文档,找出这些文档中最相似的两篇文档? 相似性,可以用距离来衡量.而在数学上,可使用余弦来计算两个向量的距离. \[cos(\vec a, \vec b)=\frac {\v ...

  2. In abstract algebra, a congruence relation (or simply congruence) is an equivalence relation on an algebraic structure (such as a group, ring, or vector space) that is compatible with the structure in

    https://en.wikipedia.org/wiki/Congruence_relation In abstract algebra, a congruence relation (or sim ...

  3. Solr相似度名词:VSM(Vector Space Model)向量空间模型

    最近想学习下Lucene ,以前运行的Demo就感觉很神奇,什么原理呢,尤其是查找相似度最高的.最优的结果.索性就直接跳到这个问题看,很多资料都提到了VSM(Vector Space Model)即向 ...

  4. 转:Lucene之计算相似度模型VSM(Vector Space Model) : tf-idf与交叉熵关系,cos余弦相似度

    原文:http://blog.csdn.net/zhangbinfly/article/details/7734118 最近想学习下Lucene ,以前运行的Demo就感觉很神奇,什么原理呢,尤其是查 ...

  5. ES搜索排序,文档相关度评分介绍——Vector Space Model

    Vector Space Model The vector space model provides a way of comparing a multiterm query against a do ...

  6. 向量空间模型(Vector Space Model)

    搜索结果排序是搜索引擎最核心的构成部分,很大程度上决定了搜索引擎的质量好坏.虽然搜索引擎在实际结果排序时考虑了上百个相关因子,但最重要的因素还是用户查询与网页内容的相关性.(ps:百度最臭名朝著的“竞 ...

  7. pytorch --- word2vec 实现 --《Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space》

    论文来自Mikolov等人的<Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space> 论文地址: 66666 论文介绍了 ...

  8. Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space 论文笔记

    Mikolov T , Chen K , Corrado G , et al. Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space ...

  9. 一天一经典Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space

    摘要 本文提出了两种从大规模数据集中计算连续向量表示(Continuous Vector Representation)的计算模型架构.这些表示的有效性是通过词相似度任务(Word Similarit ...

随机推荐

  1. React简单教程-1-组件

    前言 React,Facebook开发的前端框架.当时Facebook对市面上的前端框架都不满意,于是自己捣鼓出了React,使用后觉得特别好用,于是就在2013年开源了. 我也用React开发了一个 ...

  2. 【抬杠.NET】如何进行IL代码的开发(续)

    背景 之前写了一篇文 [抬杠.NET]如何进行IL代码的开发 介绍了几种IL代码的开发方式. 创建IL项目 C#项目混合编译IL 使用InlineIL.Fody 使用DynamicMethod(ILG ...

  3. 解决Mysql搭建成功后执行sql语句报错以及区分大小写问题

    刚搭建完mysql 8.0以后会: 一.表区分大小写, 二.执行正确的sql语句成功且会报:[Err] 1055 - Expression #1 of ORDER BY clause is not i ...

  4. C#项目中常见的目录和文件

    本文迁移自Panda666原博客,原发布时间:2021年4月17日. Bin 目录 bin是英文binary的缩写, 字面意思是二进制,意指用来存放编译后的结果.C#/VB编译器编译后的程序二进制文件 ...

  5. 拙见--springMVC的controller接受的请求参数

    1-这种是最常用的表单参数提交,ContentType指定为application/x-www-form-urlencoded,也就是会进行URL编码. 1.1-对象类型实体Bean接收请求参数(表单 ...

  6. 智慧机房3D可视化技术解决方案

    随着夏季气温越来越高,机房内大量设备同步工作时,难免使机房内温度飙升. 机房温度每升高10℃,计算机的可靠性就下降25% 磁盘磁带也会因热涨效应造成记录错误 计算机的时钟主频在温度过高都会降低 UPS ...

  7. spring中的bean生命周期

    1.实例化(在堆空间中申请空间,对象的属性值一般是默认值.通过调用createBeanInstance()方法进行反射.先获取反射对对象class,然后获取默认无参构造器,创建对象) 2.初始化(就是 ...

  8. Redis系列2:数据持久化提高可用性

    1 介绍 从上一篇的 <深刻理解高性能Redis的本质> 中可以知道, 我们经常在数据库层上加一层缓存(如Redis),来保证数据的访问效率. 这样性能确实也有了大幅度的提升,但是本身Re ...

  9. RPA应用场景-对公账户开户资质审查

    场景概述 对公账户开户资质审查 所涉系统名称 人民银行账户管理系统 人工操作(时间/次) 0.5小时 所涉人工数量 132 操作频率 不定时 场景流程 1.机器人自动登录人民银行账户管理系统 2.查询 ...

  10. 这么多房子,哪一间是我的小窝?python采集数据并做数据可视化~

    前言 嗨喽,大家好呀!这里是小熊猫 环境使用: (https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=ONMKhFSZ) Python 3.8 Pycharm 模块使用: (https ...