一、 前言
在 Linux 2.6.x 内核中，调度性能的改进是其中最引人注目的一部分[1]。NPTL（Native Posix Thread Library）[2]使用内核的新特性重写了 Linux 的线程库，取代历史悠久而备受争议的 LinuxThreads[3] 成为 glibc 的首选线程库。
NPTL 的性能究竟如何？相对 LinuxThreads 又有哪些明显的改进？在对NPTL进行全面分析之前，本文针对这两种线程库，以及内核中"内核可抢占"（Preemptible）和超线程（HyperThreading）[4]等特性进行了全面的性能评测，结果表明NPTL绝对值得广大服务器系统期待和使用。
二、 Benchmark
1. 测试平台
进行本测试的硬件平台为浪潮NF420R服务器[7]，4个Hyperthreading-enabled Intel Xeon 2.2G处理器，4G内存。Linux选择了Slackware 9.0发行版[8]，所使用的内核源码来自 www.kernel.org。
2. 针对测试：LMBench
lmbench是一个用于评价系统综合性能的多平台开源benchmark[5]，但其中没有对线程的支持。其中有两个测试进程性能的benchmark：lat_proc用于评测进程创建和终止的性能，lat_ctx用于评测进程切换的开销。lmbench拥有良好的benchmark结构，只需要修改具体的Target程序（如lat_proc.c和lat_ctx.c），就可以借用lmbench的计时、统计系统得到我们关心的线程库性能的数据。
基于lat_proc和lat_ctx的算法，本文实现了lat_thread和lat_thread_ctx两个benchmark。在lat_thread中，lat_proc被改造成使用线程，用pthread_create()替代了fork()，用pthread_join()替代wait()；在lat_thread_ctx中，沿用lat_ctx的评测算法（见lat_ctx手册页），将创建进程的过程改写为创建线程，仍然使用管道进行通信和同步。
lat_thread null
null参数表示线程不进行任何实际操作，创建后即刻返回。
lat_thread_ctx -s #threads
size参数与lat_ctx定义相同，可表示线程的大小（实际编程(www.cppentry.com)时为分配K数据；#threads参数为线程数，即参与令牌传递的线程总数，相当于程序负载情况。
3. 综合测试：Volanomark
volanomark是一个纯java的benchmark，专门用于测试系统调度器和线程环境的综合性能[6]，它建立一个模拟Client/Server方式的Java聊天室，通过获取每秒平均发送的消息数来评测宿主机综合性能（数值越大性能越好）。Volanomark测试与Java虚拟机平台相关，本文使用Sun Java SDK 1.4.2作为测试用Java平台，Volanomark版本2.5.0.9。
三、 测试结果
测试计划中将内核分为2.4.26、2.6.6/支持内核抢占和2.6.6/不支持内核抢占三类；通过配置内核以及NF420R的BIOS实现三类SMP规模：单处理机(UP)、4CPU的SMP（SMP4）和打开超线程支持的虚拟8CPU SMP（SMP8*）。内核配置和SMP规模的每一种组合都针对LinuxThreads和NPTL使用lat_thread、lat_thread_ctx和volanomark获取一组数据。由于NPTL无法在2.4.x内核上使用，该项数据空缺。
四、 结果分析
1. LinuxThreads vs NPTL：线程创建/销毁开销
使用2.6.6/preemptible内核配置下UP和SMP4的测试数据获得下图：
图1
在线程创建/销毁开销方面，NPTL的改进相当明显（降低约600%）。实际上，NPTL不再像LinuxThreads那样需要使用用户级的管理线程来维护线程的创建和销毁[9]，因此，很容易理解它在这方面的开销能够大幅度降低。
同时，由图可见，单CPU下创建线程总是比多CPU下迅速。
2. LinuxThreads vs NPTL：线程切换开销
同样使用2.6.6/preemptible内核配置下UP和SMP4的数据：
图2
随着lat_thread_ctx的参与线程增多，不管是哪个线程库，单处理机条件下的线程切换开销都陡峭上升，而SMP条件下则上升比较平缓。在这方面，LinuxThreads和NPTL表现基本相同。
3. 内核影响
图3
图4
图5
图6
从上面四张图中我们可以得出两点结论：
- "内核可抢占"是Linux对实时应用提供更好支持的有力保障，但对线程性能影响很小