在使用轮询模式时，确实会导致 CPU 持续忙等待（Busy Waiting），从而可能浪费大量计算资源。为了减少这种影响，可以采用以下几种方法：
1. 适当的轮询间隔
可以通过设置一个适当的轮询时间间隔来降低 CPU 的使用率。例如，在每次循环后添加一个短暂的休眠时间（如 nanosleep() 或 usleep()），使得 CPU 能够在不处理数据包时进行其他任务。
#include <time.h>
// 在主循环中
while (1) {
// 处理接收到的数据包
// 添加适当的睡眠
struct timespec req = {0, 100000}; // 睡眠100微秒
nanosleep(&req, NULL);
}
2. 事件驱动模型
结合事件驱动模型，例如使用 epoll、kqueue 或 select 来等待 I/O 事件，这样就可以避免持续占用 CPU。此方法更复杂，需要将网络设备与操作系统提供的事件机制集成。
3. 混合模式
在某些情况下，可以结合轮询和中断的方法：首先配置 NIC 以支持中断，然后在收到中断时执行数据处理，处理完后再进入一定时间的轮询状态。这种方式可以最大限度地提高性能并减少 CPU 使用。
// 启用中断接收，配合轮询
rte_eth_dev_enable_lro(port_id); // 启用 LRO（Large Receive Offload）
// 在主循环中：
while (1) {
// 首先检查是否有 pending 中断或需要处理的数据
// 如果没有，则进行短暂的睡眠或轻度轮询
}
4. 负载均衡和多核设计
如果应用程序是多线程或多进程架构，可以将工作负载分散到多个核心上，每个核心负责特定队列的数据包接收。这种方式能有效利用多核 CPU，并减轻单个核心的压力。
5. 动态调整策略
根据系统负载和实时条件动态调整工作模式。例如，当流量高时加大轮询力度，而流量低时则切换为较少主动查询或使用休眠状态。这要求对流量状况有较好的监控与分析能力。
总结
虽然轮询模式通常提供低延迟，但也容易造成 CPU 占用过高的问题。因此，通过合理设计程序结构、结合中断、采用事件驱动、实现负载均衡及动态调整等方式，可以有效改善这一问题，达到性能和资源使用之间的平衡。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
