当一个进程在不同的CPU核心之间迁移时，性能可能受到影响的原因主要包括以下几点：
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缓存失效：CPU的缓存（L1、L2缓存）通常是核心私有的，即每个CPU核心有自己的缓存。当一个进程从一个核心迁移到另一个核心时，原来在第一个核心缓存中的数据无法直接在第二个核心中使用。这会导致缓存失效（cache miss），需要重新从内存中加载数据，增加了访问延迟。频繁的迁移会导致更高的缓存失效率，从而降低性能。
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上下文切换开销：每次迁移都会引入上下文切换（context switch）的开销。上下文切换包括保存和恢复进程的CPU状态、内核栈、页表等信息，虽然这些开销较小，但频繁的迁移仍会累积大量的开销，尤其在高频率迁移时影响显著。
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NUMA延迟（适用于NUMA系统）：在NUMA（非统一内存访问）架构中，不同CPU核访问内存的速度不一致。每个CPU节点更适合访问属于自己节点的内存区域，称为“本地内存”。当进程迁移到另一个CPU核心后，可能需要访问“远程内存”，导致更高的内存访问延迟，影响性能。
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TLB刷新：迁移后可能需要刷新TLB（Translation Lookaside Buffer，地址转换高速缓存）。TLB存储了虚拟地址到物理地址的映射关系，通常在CPU迁移时需要刷新，因为不同核心可能有不同的地址映射。TLB刷新会导致进程访问内存时需要重新查表，增加了内存访问的延迟。
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调度不稳定性：频繁的核心迁移可能导致进程的调度不稳定，导致调度器无法有效利用CPU缓存和其他资源。这种不稳定性可能让进程更难以预测其执行顺序，影响实时性或延迟要求较高的应用。
如果是超线程SMT呢？
当一个进程在不同的CPU核心之间迁移时，性能可能受到影响的原因主要包括以下几点：
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缓存失效：CPU的缓存（L1、L2缓存）通常是核心私有的，即每个CPU核心有自己的缓存。当一个进程从一个核心迁移到另一个核心时，原来在第一个核心缓存中的数据无法直接在第二个核心中使用。这会导致缓存失效（cache miss），需要重新从内存中加载数据，增加了访问延迟。频繁的迁移会导致更高的缓存失效率，从而降低性能。
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上下文切换开销：每次迁移都会引入上下文切换（context switch）的开销。上下文切换包括保存和恢复进程的CPU状态、内核栈、页表等信息，虽然这些开销较小，但频繁的迁移仍会累积大量的开销，尤其在高频率迁移时影响显著。
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NUMA延迟（适用于NUMA系统）：在NUMA（非统一内存访问）架构中，不同CPU核访问内存的速度不一致。每个CPU节点更适合访问属于自己节点的内存区域，称为“本地内存”。当进程迁移到另一个CPU核心后，可能需要访问“远程内存”，导致更高的内存访问延迟，影响性能。
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TLB刷新：迁移后可能需要刷新TLB（Translation Lookaside Buffer，地址转换高速缓存）。TLB存储了虚拟地址到物理地址的映射关系，通常在CPU迁移时需要刷新，因为不同核心可能有不同的地址映射。TLB刷新会导致进程访问内存时需要重新查表，增加了内存访问的延迟。
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调度不稳定性：频繁的核心迁移可能导致进程的调度不稳定，导致调度器无法有效利用CPU缓存和其他资源。这种不稳定性可能让进程更难以预测其执行顺序，影响实时性或延迟要求较高的应用。
超线程的概念
https://www.cnblogs.com/linhaostudy/p/15502447.html
