【转帖】Linux的NUMA机制

概述Linux的NUMA机制 http://www.litrin.net/2014/06/18/linux的numa机制/   NUMA(Non-Uniform Memory Access)字面直译为“非一致性内存访问”，对于Linux内核来说最早出现在2.6.7版本上。这种特性对于当下大内存+多CPU为潮流的X86平台来说确实会有不少的性能提升，但相反的，如果配置不当的话，也是一个很大的坑。本文就从 linux的NUMA机制

http://www.litrin.net/2014/06/18/linux的numa机制/

 

NUMA(Non-Uniform Memory Access)字面直译为“非一致性内存访问”，对于linux内核来说最早出现在2.6.7版本上。这种特性对于当下大内存+多cpu为潮流的X86平台来说确实会有不少的性能提升，但相反的，如果配置不当的话，也是一个很大的坑。本文就从头开始说说linux下关于cpu NUMA特性的配置和调优。

 

最早Intel在Nehalem架构上实现了NUMA，取代了在此之前一直使用的FSB前端总线的架构，用以对抗AMD的HyperTransport技术。一方面这个架构的特点是内存控制器从传统的北桥中移到了cpu中，排除了商业战略方向的考虑之外，这样做的方法同样是为了实现NUMA。

在SMP多cpu架构中，传统上多cpu对于内存的访问是总线方式。是总线就会存在资源争用和一致性问题，而且如果不断的增加cpu数量，总线的争用会愈演愈烈，这就体现在4核cpu的跑分性能达不到2核cpu的2倍，甚至1.5倍！理论上来说这种方式实现12core以上的cpu已经没有太大的意义。
Intel的NUMA解决方案，litrin始终认为它来自本家的安藤。他的模型有点类似于MapReduce。放弃总线的访问方式，将cpu划分到多个Node中，每个node有自己独立的内存空间。各个node之间通过高速互联通讯，通讯通道被成为QuickPath Interconnect即QPI。

这个架构带来的问题也很明显，如果一个进程所需的内存超过了node的边界，那就意味着需要通过QPI获取另一node中的资源，尽管QPI的理论带宽远高于传统的FSB，比如当下流行的内存数据库，在这种情况下就很被动了。

linux提供了一个一个手工调优的命令numactl（默认不安装），首先你可以通过它查看系统的numa状态

[email protected]:/usr/bin# numactl --harDWareavailable: 2 nodes (0-1)node 0 cpus: 0 1 2 3 4 5 6 7 16 17 18 19 20 21 22 23node 0 size: 131037 MBnode 0 free: 3019 MBnode 1 cpus: 8 9 10 11 12 13 14 15 24 25 26 27 28 29 30 31node 1 size: 131071 MBnode 1 free: 9799 MBnode distances:node 0 1 0: 10 20 1: 20 10

此系统共有2个node，各领取16个cpu和128G内存。

这里假设我要执行一个java param命令，此命令需要120G内存，一个python param命令，需要16G内存。最好的优化方案时python在node0中执行，而java在node1中执行，那命令是：

#numactl --cpubind=0 --membind=0 python param#numactl --cpubind=1 --membind=1 java param

当然，也可以自找没趣

#numactl --cpubind=0 --membind=0,1 java param

对于一口气吃掉内存大半的MongoDB，我的配置是：

numactl --interleave=all mongod -f /etc/mongod.conf

即分配所有的node供其使用，这也是官方推荐的用法。

通过numastat命令可以查看numa状态

[email protected]:/var/log/mongodb# numastat node0 node1numa_hit 1775216830 6808979012numa_miss 4091495 494235148numa_foreign 494235148 4091495interleave_hit 52909 53004local_node 1775205816 6808927908other_node 4102509 494286252

other_node过高意味着需要重新规划numa.

PS：建议您阅读这篇，获得更多关于ＮＵＭＡ的详细内容！

总结

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