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标题: CPU处置惩罚器NUMA架构简介 [打印本页]

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作者: 海哥    时间: 2024-6-11 19:16
标题: CPU处置惩罚器NUMA架构简介
在现实工作中，常常碰到服务器是否开启NUMA、NUMA绑定几颗Core、跨NUMA节点访问的性能降落等等话题。那么NUMA作为非一致性内存访问的多处置惩罚器架构，在架构上有什么特性、与SMP架构有哪些差别，调优策略等，本文将作扼要介绍。

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1、CPU处置惩罚器NUMA架构简介

服务器CPU是盘算机服务器的大脑，作为服务器的运算和控制核心，是信息处置惩罚、程序运行的终极执行单元，负责读取指令、对指令译码并执行。在服务器中，CPU与GPU、内存、硬盘和网卡间并不能直接通信，必要通过内存控制芯片、PCIe控制芯片和I/O处置惩罚芯片等实现，这些芯片通过差别总线（PCIe总线、USB总线和SPI总线等）与CPU相连。

CPU处置惩罚器的架构从最初简单的架构到现在复杂的架构经历了多年的发展，此中SMP（Symmetric Multi-Processing）架构和NUMA（Non-Uniform Memory Access）架构是两种非常紧张的多处置惩罚器架构。

• SMP架构的出现是在多核处置惩罚器和并行处置惩罚技能发展的背景下。由于单个处置惩罚器的性能提升受限于物理极限，为了提高整体盘算本领，将多个处置惩罚器集成到一个系统中，并让它们共享内存和总线等资源。
  
• NUMA架构则是在SMP架构的基础上进一步发展而来的。随着处置惩罚器数目的增长，SMP架构中的共享内存和总线成为了性能瓶颈。为了办理这个问题，NUMA架构将内存分别为多个节点（Node），每个节点都有本身的处置惩罚器和当地内存。处置惩罚器访问本身节点的内存速度较快（当地访问），而访问其他节点的内存速度较慢（远程访问）。这种设计有助于减少内存访问冲突，提高并行处置惩罚性能。
  

1.1 SMP架构

SMP（Symmetric Multi-Processing）即对称多处置惩罚架构，在这种系统架构中，服务器不再由单个CPU构成，而是同时由多个处置惩罚器运行操纵系统的单一复本，各CPU之间共享总线，内存和I/O系统等服务器资源举行并行处置惩罚。由于所有处置惩罚器共享同样的内存访问地址空间和总线布局，因此从管理的角度来看，它们是“对称”的，即无主从之分，工作负载可以均匀地分配到所有可用处置惩罚器上，从而明显提高整个系统的数据处置惩罚本领。因此SMP也被称为一致存储器访问布局 (UMA：Uniform Memory Access)。

SMP的重要特性是共享，但是由于所有处置惩罚器共享相同的内存和总线，当处置惩罚器数目增长时，共享内存和总线可能成为性能瓶颈，因此SMP架构在处置惩罚器数目扩展性方面受到肯定的限制。此中最受限制的则是内存，由于每个CPU必须通过相同的内存总线访问相同的内存资源，因此随着CPU数目的增长，内存访问冲突将迅速增长，终极会造成CPU资源的浪费，使CPU性能的有效性大大低落。实行证明，SMP服务器CPU利用率最好的情况是 2至4个CPU 。此外，为了保证共享存储器的数据一致性，必要软硬件实现加锁机制来办理多个处置惩罚器同时访问共享资源时的资源竞态问题。
1.2 NUMA架构

在最开始的CPU处置惩罚器架构中，CPU通过前端总线（FSB，Front Side Bus）连接到北桥芯片（NorthBridge），然后北桥芯片连接到内存（内存控制器集成在北桥芯片内里）。

上述架构也称为UMA架构（Uniform Memory Access），在 UMA 架构下，CPU 和内存之间的通信全部都要通过前端总线。但是随着CPU性能的提升由CPU主频向多核CPU发展，越来越多的CPU对前端总线FSB的争用，前端总线逐渐称为瓶颈。NUMA（Non-Uniform Memory Access）架构在此背景下发展起来。
NUMA架构由多个CPU模块构成，每个CPU模块又由多个CPU构成，并且有独立的当地内存、IO controller等。各个CPU节点之间通过互联模块举行访问，在AMD处置惩罚器称为Hyper-Transport，Intel在Nehalem-EX系统处置惩罚器上引入Quick-Path Interconnect（QPI）。

与UMA/SMP架构对比，内存访问最大的差别之处是出现了当地内存和远程内存。

• 每个CPU独立连接到一部门内存，这部门CPU通过内部总线直连的内存称为“当地内存”；
  
• CPU之间互联模块（QPI总线）访问不和本身直连的内存称为“远程内存”。
  

访问当地内存的速度要远快于远程内存，NUMA（非一致性存储器访问）因此而得名。
1.2.1 QPI介绍

QPI（QuickPath Interconnect）是Intel推出的一种高速总线技能，用于连接多处置惩罚器系统中的处置惩罚器、内存和其他扩展模块，代替了之前的 FSB（Front Side Bus）总线架构。QPI 重要用于连接以下模块：

• 处置惩罚器（CPU）：QPI用于连接多个处置惩罚器，构建多处置惩罚器系统。每个处置惩罚器都会有本身的QPI接口，通过QPI总线与其他处置惩罚器举行通信和数据交换。
  
• 内存控制器：QPI还用于连接处置惩罚器与内存控制器，将内存访问哀求从处置惩罚器传输到内存模块，并返回哀求的数据。通过QPI总线，处置惩罚器可以直接与内存控制器通信，实现快速的内存访问和数据交换。
  
• I/O协处置惩罚器：在某些系统中，QPI还可以用于连接处置惩罚器与I/O协处置惩罚器或其他扩展模块，以实现更多的功能扩展和协同盘算本领。这些模块可以通过QPI总线与处置惩罚器举行高速数据传输和协作盘算。
  

1.2.2 NUMA布局

在Intel处置惩罚器的NUMA架构中，包罗Processor Node、内存、互联模块（QPI）和I/O Subsystem。此中CPU又分为以下布局：

• Socket：表示一颗物理CPU的封装（物理CPU插槽），简称插槽。为了避免将逻辑处置惩罚器和物理处置惩罚器肴杂，Intel将物理处置惩罚器称为插槽。
  
• Core：物理CPU封装内的独立的一组程序执行的硬件单元，比如寄存器，盘算单元等。
  
• Thread：使用超线程技能虚拟出来的逻辑Core，必要CPU支持。为了便于区分，逻辑Core一般被写作Processor。在具有Intel超线程技能的处置惩罚器上，每个内核可以具有两个逻辑处置惩罚器，这两个逻辑处置惩罚器共享大多数内核资源（如内存缓存和功能单元）。此类逻辑处置惩罚器通常称为Thread 。
  
• Node：在NUMA架构中，处置惩罚器被构造成多个节点，每个节点包罗一组处置惩罚器。
  

NUMA最大的特点是引入了node和distance的概念：node内部有多个CPU，以及绑定的内存；distance这个概念是用来定义各个node之间调用资源的开销。通过命令numactl --hardware可以查看NUMA信息：

1. available: 2 nodes (0-1)  
2. node 0 cpus: 0 1 2 3  
3. node 0 size: 16325 MB  
4. node 0 free: 12196 MB  
5. node 1 cpus: 4 5 6 7  
6. node 1 size: 16384 MB  
7. node 1 free: 14782 MB  
8. node distances:  
9. node   0   1   
10.   0:  10  21   
11.   1:  21  10

复制代码

• available：2 nodes (0-1) 表示系统中有两个 NUMA 节点，编号分别为 0 和 1。
  
• node 0 cpus：0 1 2 3 和 node 1 cpus: 4 5 6 7 分别列出了每个节点上的 CPU 列表。在这个例子中，节点 0 包罗 CPU 0 到 3，而节点 1 包罗 CPU 4 到 7。
  
• node 0 size：16325 MB 和 node 1 size: 16384 MB 分别列出了每个节点的总内存巨细。
  
• node 0 free：12196 MB 和 node 1 free: 14782 MB 分别列出了每个节点的当前空闲内存巨细。
  
• node distances：显示了每对节点之间的间隔，这是NUMA系统中内存访问本钱的一个指标。在上例中，节点0访问本身的内存（间隔为10）比访问节点1的内存（间隔为21）要快。同样，节点1访问本身的内存也比访问节点0的内存要快。
  

1.2.3 SMP架构和NUMA架构对比

NUMA（Non-Uniform Memory Access）和SMP（Symmetric Multi-Processing）是两种常见的多处置惩罚器架构，它们在处置惩罚器如何访问内存以及内存如何分布方面有所差别。以下是它们之间的重要区别和各自的优缺点：

• 内存访问方式：
  
  
  
  • NUMA架构中，内存被分别到多个节点（Node）上，每个节点都有本身的当地内存和处置惩罚器。处置惩罚器访问本身节点的内存速度较快（当地访问），而访问其他节点的内存速度较慢（远程访问）。这种设计有助于减少内存访问冲突，提高并行处置惩罚性能。
    
  • SMP架构中，所有处置惩罚器共享同一块内存，并通过相同的总线或互联布局举行访问。因此，所有处置惩罚器访问内存的速度是相同的。这种设计简化了内存管理，但可能导致处置惩罚器之间的内存访问冲突。
    
  
  
• 扩展性：
  
  
  
  • NUMA架构具有较好的扩展性，因为可以通过添加更多的节点来增长处置惩罚器和内存容量。每个节点可以独立地处置惩罚任务，从而提高了系统的整体性能。
    
  • SMP架构的扩展性相对较差。当处置惩罚器数目增长时，共享内存和总线可能成为性能瓶颈。此外，由于所有处置惩罚器共享相同的内存空间，因此内存容量也可能成为限制因素。
    
  
  
• 本钱和复杂性：
  
  
  
  • NUMA架构通常必要更复杂的硬件和软件支持来实现节点之间的内存访问和缓存一致性。这可能导致更高的本钱。
    
  • SMP架构相对简单且本钱较低，因为所有处置惩罚器共享相同的内存和总线布局。
    
  
  
• 适用场景：
  
  
  
  • NUMA架构适用于必要大量内存和处置惩罚器资源的高性能盘算和科学盘算场景。它答应系统通过添加更多的节点来扩展性能，从而满足不断增长的盘算需求。
    
  • SMP架构适用于对本钱敏感且处置惩罚器数目相对较少的应用场景。它提供了简化的内存管理和较低的本钱，适用于许多常见的服务器和工作站环境。
    
  
  

1.3 NUMA设置及调优

1.3.1 CPU分配策略和内存分配策略

1）CPU分配策略
在NUMA架构中，CPU分配策略重要关注如何将进程或线程分配给处置惩罚器，以最小化内存访问延长。以下是几种常见的CPU分配策略：

• cpunodebind：此策略将进程或线程绑定到特定的NUMA节点上的处置惩罚器。这可以确保进程在访问内存时具有最低的延长，因为它重要访问与其绑定的处置惩罚器相同的节点上的内存。
  
• physcpubind：与cpunodebind类似，但更精细。它答应将进程或线程绑定到特定的物理CPU核心上，而不但仅是NUMA节点。这提供了更高级别的控制，但也必要更详细的系统知识来举行设置。
  
• 自动平衡：一些操纵系统和调理器会自动尝试在NUMA节点之间平衡负载，以最大化整体系统吞吐量。这可能会导致单个进程的内存访问延长增长，但在多进程环境中可能会提高整体性能。
  

2）内存分配策略
内存分配策略决定了如安在NUMA架构中的差别节点上分配内存。以下是几种常见的内存分配策略：

• localalloc：此策略优先在哀求内存的处置惩罚器地点的NUMA节点上分配内存。这最小化了内存访问延长，但可能导致某些节点上的内存过度使用，而其他节点上的内存则未充分利用。
  
• preferred：此策略指定了一个“首选”节点来分配内存，但如果该节点上的内存不敷，则答应在其他节点上分配内存。这提供了肯定的机动性，但仍旧倾向于优先使用特定节点上的内存。
  
• membind：此策略答应用户指定一个或多个NUMA节点，进程只能从这些指定的节点上分配内存。这提供了对内存放置的准确控制，但可能必要用户具有详细的系统知识。
  
• interleave：此策略以轮询方式在差别的NUMA节点上分配内存。这有助于平衡节点之间的内存使用，但可能会增长内存访问延长，因为处置惩罚器可能必要访问远离其地点节点的内存。
  
• 自动优化：某些操纵系统和内存管理器会自动尝试优化内存分配，以在延长、吞吐量和内存利用率之间找到最佳平衡。这可能必要复杂的算法和持续的系统监控。
  

NUMA架构的CPU默认采用的是localalloc的内存分配策略，运行在本node内部CPU上的进程，会从本node内部的内存上分配内存，如果内存不敷，则会导致swap的产生，严重影响性能。因此在系统设置时候关闭SWAP，避免产生SWAP影响性能，另外将内存分配策略设置为interleave; 如许设置的话，任何进程的内存分配，都会随机向各个node申请。虽然跨Node申请内存访问也会造成肯定的性能消耗。
1.3.2 NUMA架构下进程与CPU绑定

在NUMA架构中，如果内存交叉访问较多、缓存掷中率较低、必要控制进程运行位置大概避免NUMA效应等场景下，必要将进程绑定在特定的CPU中。

• 内存交叉访问较多：当进程频繁地访问差别NUMA节点上的内存时，会导致较高的内存访问延长。通过将进程与某个NUMA节点上的CPU绑定，可以减少跨节点的内存访问，从而低落延长。
  
• 缓存掷中率较低：如果进程的数据局部性较差，导致缓存掷中率较低，那么将进程与CPU绑定可以提高缓存利用率。进程在同一个CPU上运行时，更有可能重用该CPU的缓存中的数据。
  
• 必要控制进程运行位置：在某些情况下，可能必要将特定进程运行在特定的CPU或CPU核心上，以满足特定的性能、隔离性或资源管理需求。例如，某些及时应用或高性能盘算任务可能必要独占某些CPU核心以确保稳定的性能。
  
• 避免NUMA效应：NUMA架构中，访问远地内存的本钱高于访问当地内存。通过将进程与CPU绑定，可以尽量减少远地内存的访问，从而避免NUMA效应带来的性能降落。
  

通过命令numastat可以查看每个NUMA节点的内存分配的统计数据，包罗内存分配的成功与失败情况。

1. #numastat
2.                            node0           node1
3. numa_hit                 3620312         3672057
4. numa_miss                      0               0
5. numa_foreign                   0               0
6. interleave_hit             36004           35732
7. local_node               3608692         3645179
8. other_node                 11620           26878

复制代码

• numa_hit：表示成功在当地节点上分配内存的次数；
  
• numa_miss：表示本应在其他节点上分配内存但由于某些缘故原由（如内存不敷）而在当地节点上分配的次数；
  
• numa_foreign：表示初始分配在当地但最后分配在其他节点的内存页数目
  
• local_node和other_node：分别表示当地节点进程和其他节点进程在本节点上分配的内存页数目
  

当numa_miss和numa_foreign值越高，就要考虑绑定的问题了。通过命令numactl将进程绑定在某个Node或Cores上：

1. #将进程绑定到某节点上
2. numactl --cpunodebind=nodes program
3. #将进程绑定到某Core上
4. numactl --physcpubind=1,2,3,4  Program

复制代码

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   参考资料：
  

• 详谈CPU处置惩罚器架构演进（Intel）
  
• https://zhuanlan.zhihu.com/p/677797033
  
• https://www.cnblogs.com/ml2018/articles/12747193.html
  
• https://blog.csdn.net/bandaoyu/article/details/122959097
  
• https://blog.csdn.net/HandsomeHong/article/details/128535279
  

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