关于cpu和numa

关于cpu

cat /proc/cpuinfo中的信息

• processor       逻辑处理器的id。
• physical id    物理封装的处理器的id。
• core id        每个核心的id。
• cpu cores      位于相同物理封装的处理器中的内核数量。
• siblings       位于相同物理封装的处理器中的逻辑处理器的数量。

1 查看物理CPU的个数
#cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"|sort |uniq|wc –l

2、   查看逻辑CPU的个数
#cat /proc/cpuinfo |grep "processor"|wc –l

3、  查看CPU是几核
#cat /proc/cpuinfo |grep "cores"|uniq

4、  查看CPU的主频
#cat /proc/cpuinfo |grep MHz|uniq 

http://blog.chinaunix.net/uid-23622436-id-3311579.html

拥有相同physical id 的所有逻辑处理器共享同一个物理插座。 每个physical id 代表一个唯一的物理封装。Siblings 表示位于这一物理封装上的逻辑处理器的数量。逻辑处理器可能支持也可能不支持超线程（HT）技术。每个core id 均代表一个唯一的处理器内核。所有带有相同core id 的逻辑处理器均位于同一个处理器内核上。如果有一个以上逻辑处理器拥有相同的core id 和physical id，则说明系统支持超线程（HT）技术。如果有两个或两个以上的逻辑处理器拥有相同的 physical id，但是core id 不同，则说明这是一个多内核处理器。cpu cores 条目也可以表示是否支持多内核。

关于numa

现在的机器上都是有多个CPU和多个内存块的。以前我们都是将内存块看成是一大块内存，所有CPU到这个共享内存的访问消息是一样的。这就是之前普遍使用的SMP模型。但是随着处理器的增加，共享内存可能会导致内存访问冲突越来越厉害，且如果内存访问达到瓶颈的时候，性能就不能随之增加。NUMA（Non-Uniform Memory Access）就是这样的环境下引入的一个模型。比如一台机器是有2个处理器，有4个内存块。我们将1个处理器和两个内存块合起来，称为一个NUMA node，这样这个机器就会有两个NUMA node。在物理分布上，NUMA node的处理器和内存块的物理距离更小，因此访问也更快。比如这台机器会分左右两个处理器（cpu1, cpu2），在每个处理器两边放两个内存块(memory1.1, memory1.2, memory2.1,memory2.2)，这样NUMA node1的cpu1访问memory1.1和memory1.2就比访问memory2.1和memory2.2更快。所以使用NUMA的模式如果能尽量保证本node内的CPU只访问本node内的内存块，那这样的效率就是最高的。

http://www.cnblogs.com/yjf512/archive/2012/12/10/2811823.html

玩转cpu

http://www.searchtb.com/2012/12/玩转cpu-topology.html

numa内存分配：

http://blog.chinaunix.net/uid-7295895-id-3076420.html

numa相关笔记：

http://blog.youkuaiyun.com/jollyjumper/article/details/17168175