3. 多核调度策略：SMP与AMP、负载均衡、任务亲和性

多核MCU的调度策略，说白了就是决定「哪个核，在什么时候，执行哪个任务」。这不像单核那么简单——你只有一个CPU，任务排队就行。多核时代，你得考虑核之间怎么配合。

我个人习惯把调度策略分成两大类：SMP（对称多处理）和AMP（非对称多处理）。这两者的区别，决定了你的系统架构怎么搭。

3.1 SMP vs AMP：核心差异

先看一张对比表，心里有个底：

特性	SMP（对称多处理）	AMP（非对称多处理）
操作系统	单个OS实例管理所有核	每个核可运行独立OS或裸机
任务调度	全局调度器，任务可在任意核运行	每个核独立调度，任务绑定固定核
内存共享	统一内存空间，共享数据简单	需显式定义共享内存区域
负载均衡	自动或半自动迁移任务	手动分配，静态负载规划
典型场景	通用计算、高吞吐应用	实时控制、功能安全隔离

我在一个工业控制器项目里用过AMP方案。当时要求一个核跑实时控制环路（1kHz周期），另一个核跑人机界面和网络协议栈。两个任务对实时性的要求差太多，混在一起调度反而容易出问题。AMP正好解决——控制核跑裸机或RTOS，通信核跑Linux或高功能RTOS。

3.2 对称多处理（SMP）调度

SMP下，所有核平等，一个全局调度器负责分配任务。你想想看，这就像一个大食堂，只有一个打饭窗口，所有核都来排队取任务。但这里有个问题——调度器本身是共享资源，多个核同时访问调度数据结构，就需要锁保护。

常见的SMP调度算法有几种：

• 全局轮转（Global Round-Robin）：任务按优先级排成一个全局队列，每个核空闲时取队首任务。实现简单，但缓存亲和性差——任务可能在不同核之间跳来跳去。
• 按需推送（Push Migration）：某个核空闲时，从其他核的队列里「偷」任务过来执行。负载均衡效果好，但增加了调度开销。
• 工作窃取（Work Stealing）：每个核有自己的就绪队列，空闲时随机偷其他核的任务。FreeRTOS SMP版本就用了这种思路。

我记得有一次调试一个SMP系统，发现两个核的负载严重不均——一个核忙到100%，另一个核闲到30%。查了半天，原来是某个中断服务程序绑定了特定核，导致那个核被频繁打断，任务执行时间被拉长。嗯，这里要注意：中断亲和性也会影响负载均衡。

3.3 非对称多处理（AMP）调度

AMP就简单粗暴了——每个核独立运行自己的调度器，任务从一开始就绑定死了。你不需要考虑任务迁移，也不需要全局锁。但代价是：灵活性差，一旦某个核过载，其他核再闲也帮不上忙。

AMP的典型部署方式：

• 主从模式：一个核做「主核」，负责系统初始化和通信协调；其他核做「从核」，执行固定任务。我在一个电池管理系统里用过这种模式——主核跑BMS状态机，从核专门做电池均衡控制。
• 独立域模式：每个核完全独立，运行不同的应用。比如一个核跑实时控制，另一个核跑安全监控，两者通过共享内存交换心跳包。

3.4 负载均衡算法

负载均衡的目标很简单：让所有核的利用率尽量接近。但实现起来，学问不少。

常见的负载均衡策略：

1. 静态负载均衡：编译时或启动时分配任务，运行期间不调整。适合任务行为可预测的系统。
2. 动态负载均衡：运行时监控每个核的负载，定期迁移任务。适合负载波动大的场景。
3. 混合策略：大部分任务静态分配，只有少数「弹性任务」在核之间迁移。

我比较推荐混合策略。为什么呢？因为动态迁移有代价——任务上下文、缓存数据都要搬过去，如果迁移太频繁，性能反而下降。我在一个视频处理项目里试过全动态均衡，结果任务迁移开销占了CPU时间的5%，得不偿失。

3.5 任务亲和性设置

任务亲和性（Affinity），就是告诉调度器：这个任务只能在指定的核上运行。为什么要这么做？

• 缓存优化：任务一直跑在同一个核上，L1/L2缓存命中率高。
• 外设绑定：某些外设只连接到特定核，任务必须跑在那个核上才能访问。
• 实时性保障：把高优先级任务固定在某个核上，避免被其他核的任务干扰。

在FreeRTOS SMP中，设置亲和性的API很简单：

// 将任务绑定到核0和核1
UBaseType_t uxAffinityMask = (1 << 0) | (1 << 1);
vTaskCoreAffinitySet( taskHandle, uxAffinityMask );

在Zephyr RTOS中，通过线程属性设置：

k_thread_cpu_pin(thread_id, cpu_id);  // 固定到指定核
k_thread_cpu_enable(thread_id, cpu_mask); // 允许在多个核上运行

我曾经犯过一个错误：把一个高频中断处理任务固定到了核0，但核0同时还在跑通信协议栈。结果中断延迟飙升，通信也丢包。后来我把中断处理任务挪到核1，核0专心跑协议栈，问题就解决了。所以，亲和性设置不是越固定越好，要综合考虑任务之间的依赖关系。

3.6 知识结构图

下面这张图总结了本章的核心逻辑：

3.7 实战建议

最后，给几个我踩过坑之后总结的建议：

• 先评估任务特性：哪些任务需要高实时性？哪些任务计算量大？哪些任务之间有频繁通信？这些决定了你选SMP还是AMP。
• 不要迷信负载均衡：负载均衡不是万能的。任务迁移有开销，缓存亲和性被破坏后性能可能下降。我见过有人把负载均衡做得太激进，结果系统吞吐量反而降低了。
• 亲和性设置要留余地：不要把任务死死绑在一个核上。可以设置一个「首选核」，允许调度器在必要时迁移。这样既保证了大部分时间的缓存亲和性，又保留了灵活性。
• 监控核间通信开销：AMP下，核间通信（IPC）是性能瓶颈。我曾经用共享内存加信号量做IPC，结果信号量竞争导致实时任务抖动。后来改用无锁环形缓冲区，问题才解决。