某云上用户反馈，虚拟机cpu负载 软中断SI 指标高 ，请求云厂商协助排查
从图示来看，cpu3 软中断任务明显 ，大量的负载中断都发生在cpu3上
linux 中的中断处理程序分为上半部和下半部：
上半部对应硬件中断，用来快速处理中断。
下半部对应软中断，用来异步处理上半部未完成的工作。
Linux 中的软中断包括网络收发、定时、调度、等各种类型，可以通过查看 /proc/softirqs 来观察软中断的运行情况
排查过程
1. vmstat 1 : 可以看到cpu 每秒上下文切换和中断次数较多，cpu 有较多队列等待
cs（context switch）是每秒上下文切换的次数。
in（interrupt）则是每秒中断的次数。
r（Running or Runnable）是就绪队列的长度，也就是正在运行和等待CPU的进程数。
b（Blocked）则是处于不可中断睡眠状态的进程数。
2.pidstat -w 查看进程上下文切换情况
# 每隔5秒输出1组数据
$ pidsat -w 5
Linux 4.15.0 (ubuntu) 09/23/18 _x86_64_ (2 CPU)
08:18:26 UID PID cswch/s nvcswch/s Command
08:18:31 0 1 0.20 0.00 sysemd
08:18:31 0 8 5.40 0.00 rcu_sched
cswch ，表示每秒自愿上下文切换（voluntary context switches）的次数，
nvcswch ，表示每秒非自愿上下文切换（non voluntary context switches）的次数
3. cat /proc/softirqs : 查看软中断统计 ： 可以分析发现 ，cpu3 上的中断条目最多.NET_RX 网络数据包接收软中断的变化比较快 ，网卡收发包大部分处理都在cpu3 ， 单cpu 有处理阻塞现象
4.. ethtool -l eth0 查看网卡队列情况 ： 网卡队列只有一个 ， NET_RX 中断负载在cpu3 ，初步定位单队列原因导致网络中断网络中断不能负载均衡，大部都集中在cpu3 处理
5.使能网络中断负载均衡 ， 打算调整虚拟机网卡队列数,virsh edit domain , 添加如下 ： 队列改成为8
6.在控制台重启虚拟机 ，通过VNC 登录虚拟机看是否生效 ，检查已经生效
7.再次查看cpu中断负载情况 ： top 命令查看 ： 发现si中断比较分散在各个核上 ，问题解决
通过增加网络多队列，让cpu 软中断负载均衡 ，问题得到解决
举例说明软中断机制 ：
举个生活中的例子"
比如说你订了一份外卖，但是不确定外卖什么时候送到，也没有别的方法了解外卖的进度，但是，配送员送外卖是不等人的，到了你这儿没人取的话，就直接走人了。所以你只能苦苦等着，时不时去门口看看外卖送到没，而不能干其他事情。
不过呢，如果在订外卖的时候，你就跟配送员约定好，让他送到后给你打个电话，那你就不用苦苦等待了，就可以去忙别的事情，直到电话一响，接电话、取外卖就可以了。 这里的“打电话”，其实就是一个中断。
没接到电话的时候，你可以做其他的事情；只有接到了电话（也就是发生中断），你才要进行另一个动作：取外卖。
这个例子你就可以发现，中断其实是一种异步的事件处理机制，可以提高系统的并发处理能力。
事实上，为了解决中断处理程序执行过长和中断丢失的问题，Linux 将中断处理过程分成了两个阶段，也就是上半部和下半部：
上半部用来快速处理中断，它在中断禁止模式下运行，主要处理跟硬件紧密相关工作。
下半部用来延迟处理上半部未完成的工作，通常以内核线程的方式运行。
比如说前面取外卖的例子，上半部就是你接听电话，告诉配送员你已经知道了，其他事儿见面再说，然后电话就可以挂断了；下半部才是取外卖的动作，以及见面后商量发票处理的动作。
除了取外卖，我再举个最常见的网卡接收数据包的例子，让你更好地理解。
网卡接收到数据包后，会通过硬件中断的方式，通知内核有新的数据到了。这时，内核就应该调用中断处理程序来响应它。
对上半部来说，既然是快速处理，其实就是要把网卡的数据读到内存中，然后更新一下硬件寄存器的状态（表示数据已经读好了），最后再发送一个软中断信号，通知下半部做进一步的处理。
而下半部被软中断信号唤醒后，需要从内存中找到网络数据，再按照网络协议栈，对数据进行逐层解析和处理，直到把它送给应用程序。
所以，这两个阶段你也可以这样理解：
上半部直接处理硬件请求，也就是我们常说的硬中断，特点是快速执行；
而下半部则是由内核触发，也就是我们常说的软中断，特点是延迟执行；
其他场景举例 ：
提问 ： 经常听同事说大量的网络小包会导致性能问题，为什么呢?
回答 ： 因为大量的网络小包会导致频繁的硬中断和软中断，所以大量网络小包传输很慢，但如果将网络包一次传递，是不是会快很多呢 ，就是这个道理
