我们经常听说系统调用的开销比函数调用大得多，因此需要尽量减少系统调用的次数来提高代码性能。那么，系统调用的具体开销是多少呢？它需要消耗多少cpu时间？
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系统调用概述
系统调用是用户程序与内核进行交互的机制。当代码需要进行I/O操作（如open、read、write）、内存操作（如mmap、sbrk）或获取网络数据时，必须通过系统调用来实现。无论你使用的是什么编程语言，如PHP、C、Java还是Go，只要你的程序运行在Linux内核上，就无法避免系统调用。
图1 系统调用在计算机系统中的位置
你可以使用strace命令查看程序正在执行的系统调用。例如，查看一个在生产环境中运行的nginx的系统调用情况如下（可能需要左右滑动查看完整内容）：
# strace -p 28927Process 28927 attachedepoll_wait(6, {{EPOLLIN, {u32=96829456, u64=140312383422480}}}, 512, -1) = 1accept4(8, {sa_family=AF_INET, sin_port=htons(55465), sin_addr=inet_addr("10.143.52.149")}, [16], SOCK_NONBLOCK) = 13epoll_ctl(6, EPOLL_CTL_ADD, 13, {EPOLLIN|EPOLLRDHUP|EPOLLET, {u32=96841984, u64=140312383435008}}) = 0epoll_wait(6, {{EPOLLIN, {u32=96841984, u64=140312383435008}}}, 512, 60000) = 1
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使用strace命令进行实验
通过对线上运行的nginx进行strace统计，我们可以看到系统调用的耗时大约在1-15微秒（μs）之间。因此，可以得出系统调用的耗时通常在微秒级别。当然，由于不同系统调用执行的操作和环境不同，耗时会有所波动（可能需要左右滑动查看完整内容）。
# strace -cp 8527strace: Process 8527 attached% time seconds usecs/call calls errors syscall------ ----------- ----------- --------- --------- ---------------- 44.44 0.000727 12 63 epoll_wait 27.63 0.000452 13 34 sendto 10.39 0.000170 7 25 21 accept4 5.68 0.000093 8 12 write 5.20 0.000085 2 38 recvfrom 4.10 0.000067 17 4 writev 2.26 0.000037 9 4 close 0.31 0.000005 1 4 epoll_ctl
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使用time命令进行实验
我们手动编写一段代码来测试read系统调用，代码如下：
#include #include #includeint main() {char c;int in;int i;
in = open("in.txt", O_RDONLY);for(i=0; i<1000000; i++) { read(in, &c, 1);}close(in);return 0;}
注意，只能使用read库函数进行测试，不要使用fread，因为fread是用户态库函数，带有缓存，而read每次调用都会触发一次系统调用。
首先，创建一个大小为1MB的文件：
dd if=/dev/zero of=in.txt bs=1M count=1然后编译并运行代码进行测试：
# gcc main.c -o maintime ./main
real 0m0.258suser 0m0.030ssys 0m0.227s
由于上述实验循环了100万次，因此平均每次系统调用的耗时大约为200纳秒（ns）左右。
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使用Perf命令查看系统调用消耗的CPU指令数
x86-64 CPU具有特权级别的概念。内核运行在最高级别（Ring0），用户程序运行在Ring3。当用户态程序需要访问磁盘等外设时，必须通过系统调用进行特权级别的切换。
普通函数调用通常只需要几次寄存器操作和用户栈操作，而系统调用则需要从用户态切换到内核态，涉及到内核栈和寄存器的切换，如SS、ESP、EFLAGS、CS和EIP寄存器。此外，系统调用还可能导致缓存和TLB页表缓存的命中率下降，并需要进行权限校验和有效性检查。因此，系统调用的开销远大于函数调用。
我们使用perf命令计算每个系统调用需要执行的CPU指令数（可能需要左右滑动查看完整内容）：
# perf stat ./mainPerformance counter stats for './main':251.508810 task-clock # 0.997 CPUs utilized1 context-switches # 0.000 M/sec1 CPU-migrations # 0.000 M/sec97 page-faults # 0.000 M/sec600,644,444 cycles # 2.388 GHz [83.38%]122,000,095 stalled-cycles-frontend # 20.31% frontend cycles idle [83.33%]45,707,976 stalled-cycles-backend # 7.61% backend cycles idle [66.66%]1,008,492,870 instructions # 1.68 insns per cycle # 0.12 stalled cycles per insn [83.33%]177,244,889 branches # 704.726 M/sec [83.32%]7,583 branch-misses # 0.00% of all branches [83.33%]将for循环中的read调用注释掉后，再次编译并运行：
# gcc main.c -o mainperf stat ./main
Performance counter stats for './main':3.196978 task-clock # 0.893 CPUs utilized0 context-switches # 0.000 M/sec0 CPU-migrations # 0.000 M/sec98 page-faults # 0.031 M/sec7,616,703 cycles # 2.382 GHz [68.92%]5,397,528 stalled-cycles-frontend # 70.86% frontend cycles idle [68.85%]1,574,438 stalled-cycles-backend # 20.67% backend cycles idle3,359,090 instructions # 0.44 insns per cycle # 1.61 stalled cycles per insn1,066,900 branches # 333.721 M/sec799 branch-misses # 0.07% of all branches [80.14%]0.003578966 seconds time elapsed
平均每次系统调用需要执行的CPU指令数为（1,008,492,870 - 3,359,090）/1000000 ≈ 1005条指令。
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深挖系统调用实现
如果你想了解系统调用的具体实现，可以参考《深入理解LINUX内核-第十章系统调用》。最初，系统调用通过汇编指令int（中断）实现，当用户态进程发出int $0x80指令时，CPU切换到内核态并执行system_call函数。后来，Intel提供了“快速系统调用”指令sysenter以提高效率。我们通过实验验证如下（可能需要左右滑动查看完整内容）：
# perf stat -e syscalls:sys_enter_read ./mainPerformance counter stats for './main':1,000,001 syscalls:sys_enter_read0.006269041 seconds time elapsed上述实验证明，系统调用确实是通过sys_enter指令进行的。
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结论
与函数调用不到1纳秒的耗时相比，系统调用的开销确实较大。尽管使用了“快速系统调用”指令，但耗时仍在200纳秒以上，某些情况下可能达到十几微秒。每次系统调用需要执行约1000条CPU指令，因此确实应该尽量减少系统调用次数。然而，即使是10微秒，也仅是1毫秒的百分之一，所以不必过分担心系统调用的开销。
系统调用之间耗时差异较大的原因在于，虽然内核态与用户态的切换时间基本相同，但不同的系统调用在内核态的处理工作不同，导致在内核态停留的时间差异较大。
以上就是一次系统调用开销到底有多大？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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