NUMA
概念
NUMA(Non-Uniform Memory Access,非一致性内存访问)是一种计算机内存设计的架构,用在多处理器的系统中,以增加处理器访问内存的速度。在NUMA架构中,每个处理器或处理器组都有自己的本地内存,并且处理器可以直接访问本地内存以获得更低的延迟。
在传统的对称多处理(SMP,Symmetric Multiprocessing)系统中,所有的处理器都通过相同的总线( 北桥 )或交叉开关访问统一的内存资源,这导致内存访问时间是均一的(Uniform)。但是随着处理器数量的增加,这个总线或开关成为了瓶颈,限制了系统的扩展性。
为了解决这个问题,NUMA架构被引入。在NUMA系统中,如果处理器需要访问远程节点(其他处理器的本地内存),访问时间会比访问自己节点的本地内存长,因为必须通过一个或多个互连来完成,这就是“非一致性”的由来。
NUMA架构具有以下几个关键点:
- 本地内存访问:处理器访问自己节点的内存速度最快。
- 远程内存访问:处理器访问其他节点的内存速度较慢。
- 可扩展性:通过添加更多的处理器和内存节点,系统能够扩展,适应更大规模的应用需求。
- 操作系统支持:操作系统需要能够识别NUMA架构,并合理地调度进程和内存,以优化性能。
影响
NUMA架构在以下几个方面应用比较广泛:
- 服务器:许多高性能服务器采用NUMA架构,因为它们需要支持多个高速多核处理器。例如,运行数据库服务、大数据分析或其他内存密集型应用的服务器,会从NUMA的内存访问模式中受益,因为这些应用通常需要快速访问大量数据。
- 虚拟化环境:在虚拟化技术中,如VMware ESXi和KVM,NUMA架构允许虚拟机以更高效的方式使用宿主机的处理器和内存资源。通过NUMA感知的调度策略,虚拟机管理程序可以优化虚拟机的性能,确保它们尽可能地使用相同节点的内存和CPU资源。
- 高性能计算(HPC) :在科学研究和工程领域,高性能计算集群通常利用NUMA架构来处理复杂的计算任务,如气候模拟、流体动力学模拟或分子建模。NUMA使得大规模并行处理成为可能,因为它减少了内存访问的瓶颈。
- 大型多线程应用:如搜索引擎、金融交易系统等,这些应用需要在多核处理器上高效运行。通过优化内存访问模式和线程放置,这些应用可以在NUMA系统中实现更好的并行性能。
以服务器应用为例,如果你有一个NUMA架构的服务器运行一个关系数据库管理系统(RDBMS), 一些潜在的优化点:
- 将数据库进程绑定到特定的CPU核心和节点,以确保数据库访问的是本地内存,从而减少远程内存访问的开销。
- 配置数据库缓冲池,使其尽可能分布在同一NUMA节点上。
- 如果操作系统和数据库软件支持,可以开启NUMA优化功能,这些通常会自动为你处理许多复杂的优化工作。