NUMA和SMP 架构区别以及对SWAP的影响

本文介绍了NUMA架构及其与SMP的区别,详细解释了NUMA内存分配策略,并探讨了其与Swap产生的关系。同时提供了通过调整NUMA策略解决Swap问题的方法。
本文是转帖,转自: http://blog.chinaunix.net/uid-116213-id-3595888.html

必须得承认,即使看完了MySQL如何避免使用swapMySQL如何避免使用swap(二),swap仍然可能顽固地在主机上复现。不过幸运的是,最近一年来众多swap问题的受害者们通过不懈的努力找到了终极原因——NUMA。下面站在巨人的肩膀上,为大家简单讲解一下NUMA的原理和优化方法。

一、NUMA和SMP
NUMA和SMP是两种CPU相关的硬件架构。在SMP架构里面,所有的CPU争用一个总线来访问所有内存,优点是资源共享,而缺点是总线争用激烈。随着PC服务器上的CPU数量变多(不仅仅是CPU核数),总线争用的弊端慢慢越来越明显,于是Intel在Nehalem CPU上推出了NUMA架构,而AMD也推出了基于相同架构的Opteron CPU。
NUMA最大的特点是引入了node和distance的概念。对于CPU和内存这两种最宝贵的硬件资源,NUMA用近乎严格的方式划分了所属的资源组(node),而每个资源组内的CPU和内存是几乎相等。资源组的数量取决于物理CPU的个数(现有的PC server大多数有两个物理CPU,每个CPU有4个核);distance这个概念是用来定义各个node之间调用资源的开销,为资源调度优化算法提供数据支持。

二、NUMA相关的策略
1、每个进程(或线程)都会从父进程继承NUMA策略,并分配有一个优先node。如果NUMA策略允许的话,进程可以调用其他node上的资源。
2、NUMA的CPU分配策略有cpunodebind、physcpubind。cpunodebind规定进程运行在某几个node之上,而physcpubind可以更加精细地规定运行在哪些核上。
3、NUMA的内存分配策略有localalloc、preferred、membind、interleave。localalloc规定进程从当前node上请求分配内存;而preferred比较宽松地指定了一个推荐的node来获取内存,如果被推荐的node上没有足够内存,进程可以尝试别的node。membind可以指定若干个node,进程只能从这些指定的node上请求分配内存。interleave规定进程从指定的若干个node上以RR算法交织地请求分配内存。

三、NUMA和swap的关系
可能大家已经发现了,NUMA的内存分配策略对于进程(或线程)之间来说,并不是公平的。在现有的Redhat Linux中,localalloc是默认的NUMA内存分配策略,这个配置选项导致资源独占程序很容易将某个node的内存用尽。而当某个node的内存耗尽时,Linux又刚好将这个node分配给了某个需要消耗大量内存的进程(或线程),swap就妥妥地产生了。尽管此时还有很多page cache可以释放,甚至还有很多的free内存。

四、解决swap问题
虽然NUMA的原理相对复杂,实际上解决swap却很简单:只要在启动MySQL之前使用numactl –interleave来修改NUMA策略即可。
值得注意的是,numactl这个命令不仅仅可以调整NUMA策略,也可以用来查看当前各个node的资源是用情况,是一个很值得研究的命令。

引用资料:
The MySQL “swap insanity” problem and the effects of the NUMA architecture
NUMA Status: Item Definition
Linux Administrator’s Manual(#man numactl)

<think>嗯,用户想了解NUMA架构的作用应用场景。首先,我需要回顾一下之前提供的引用资料,看看里面有哪些相关信息。引用2提到NUMA是为了解决SMP架构下的扩展性问题,因为SMP在多核情况下内存访问延迟会增加。所以NUMA的作用主要是优化多核处理器的内存访问效率,减少延迟。 然后,应用场景方面,引用5提到了商用服务器中的三种架构,其中NUMA适用于非一致内存访问的情况。可能的应用场景包括高性能计算、虚拟化、数据库大数据处理这些需要处理高并发大量内存访问的领域。 接下来,我需要结合这些信息,用简洁的中文回答用户的问题。按照用户的要求,行内数学表达式要用$...$,比如提到性能指标时可能需要用到公式,但用户的问题可能不需要。不过要注意结构清晰,分点回答。 还要生成相关问题,根据用户之前的示例,问题应该围绕NUMA的优化、性能分析、具体应用案例等。比如,如何优化NUMA架构下的内存分配策略,或者NUMA在虚拟化中的具体应用。 另外,用户提到引用中的内容需要在回答末尾添加引用标识,比如[^1]、[^2]等,所以要确保正确对应引用的来源。例如,提到NUMA的结构时引用[^2],内存分配策略引用[^3],应用场景引用[^5]。 需要检查是否有遗漏的信息,比如引用3提到的内存分配策略interleave关闭SWAP,这在讨论优化时可能相关,但用户的问题主要是作用应用场景,可能不需要深入这些细节,但可以简要提及。 最后,确保回答符合格式要求,使用中文,分点结构,正确引用,并在最后生成相关问题。需要避免使用Markdown,所以用自然的分段编号。</think>### NUMA架构的作用及应用场景 #### 一、NUMA架构的作用 NUMA(Non-Uniform Memory Access)架构的核心目标是**解决多核处理器系统中内存访问延迟不均的问题**,从而提升大规模并行计算的性能。其作用主要体现在以下几个方面: 1. **优化内存访问效率** 在传统SMP架构中,所有CPU通过共享总线访问内存,随着核心数增加,总线争用会导致性能下降[^5]。NUMA将系统划分为多个节点(Node),每个节点包含本地内存CPU,优先访问本地内存(延迟低),跨节点访问则通过互联链路完成(延迟较高)[^2]。 2. **支持高并发场景** NUMA通过分布式内存设计,允许不同节点并行处理内存请求,减少资源争用。例如,在高性能计算中,多个任务可绑定到不同节点的CPU内存,避免全局资源竞争[^3]。 3. **提升缓存一致性** CC-NUMA(缓存一致性NUMA)通过硬件自动维护跨节点缓存的数据一致性,无需软件干预,适合需要频繁共享数据的场景(如虚拟化)[^4]。 #### 二、NUMA的应用场景 1. **高性能计算(HPC)** 在需要大规模并行计算的领域(如气候模拟、分子动力学),NUMA通过减少内存访问冲突本地化资源分配,显著提升计算效率[^2]。 2. **虚拟化与云计算** 虚拟机(VM)需要独占CPU内存资源以避免性能波动。例如,OpenStack Nova通过NUMA性(NUMA Affinity)将虚拟机绑定到特定节点,确保其内存CPU来自同一NUMA节点,减少跨节点访问延迟[^1]。 3. **数据库与大数据处理** 内存数据库(如Redis)大数据框架(如Spark)对内存带宽敏感。通过NUMA绑定,可将进程限制在局部节点,避免跨节点内存访问的开销[^3]。 4. **实时性要求高的系统** 例如金融交易系统或电信核心网,NUMA的本地内存低延迟特性可满足毫秒级响应需求。 #### 三、NUMA的典型优化实践 - **内存分配策略**:默认`localalloc`可能导致内存不足时触发SWAP,建议关闭SWAP并采用`interleave`策略,均衡分配内存请求到所有节点[^3]。 - **进程绑定**:通过`numactl`工具将进程绑定到特定NUMA节点,减少跨节点访问。例如: ```bash numactl --cpubind=0 --membind=0 ./application ``` #### 四、NUMA的局限性 - **跨节点访问延迟**:若任务需频繁访问其他节点的内存,性能可能劣化。 - **配置复杂度**:需根据负载特点调整策略(如绑定、内存分配),否则可能适得其反[^1][^3]。 ---
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