在當(dāng)今的計(jì)算機(jī)世界里，隨著硬件性能的不斷提升，Linux 內(nèi)核也在持續(xù)進(jìn)化以充分發(fā)揮硬件的潛力。而今天，我們要深入探討的是 Linux 內(nèi)核中一個(gè)至關(guān)重要但又常常被忽視的領(lǐng)域 ——NUMA 節(jié)點(diǎn)探測。你是否曾好奇，當(dāng)我們的服務(wù)器擁有多個(gè) CPU 和大量內(nèi)存時(shí)，系統(tǒng)是如何高效地管理和分配這些資源的呢？這背后的功臣之一就是 NUMA 架構(gòu)。想象一下，在一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)中心里，眾多服務(wù)器協(xié)同工作，如果不能精準(zhǔn)地掌握 NUMA 節(jié)點(diǎn)的情況，就如同在一個(gè)巨大的倉庫中盲目地尋找貨物，效率低下且容易出錯(cuò)。

Linux 內(nèi)核中的 NUMA 節(jié)點(diǎn)探測技術(shù)，就像是一把神奇的鑰匙，能夠幫助我們打開了解系統(tǒng)內(nèi)存架構(gòu)的大門。它讓我們清楚地知道每個(gè) CPU 與內(nèi)存之間的親和關(guān)系，以及數(shù)據(jù)在不同節(jié)點(diǎn)之間的流動(dòng)情況。無論是優(yōu)化服務(wù)器性能，還是解決復(fù)雜的系統(tǒng)故障，NUMA 節(jié)點(diǎn)探測都能為我們提供關(guān)鍵的線索和方向。接下來，就讓我們一起踏上這場探索 Linux 內(nèi)核 NUMA 節(jié)點(diǎn)探測的奇妙之旅，揭開其神秘的面紗，看看它是如何在幕后默默工作，保障我們系統(tǒng)高效穩(wěn)定運(yùn)行的。

一、什么是NUMA

傳統(tǒng)的SMP對稱多處理器中，所有處理器都共享系統(tǒng)總線，因此當(dāng)處理器的數(shù)目增大時(shí)，系統(tǒng)總線的競爭沖突加大，系統(tǒng)總線將成為瓶頸，所以目前SMP系統(tǒng)的CPU數(shù)目一般只有數(shù)十個(gè)，可擴(kuò)展能力受到極大限制；NUMA技術(shù)有效結(jié)合了SMP系統(tǒng)易編程性和MPP（大規(guī)模并行）系統(tǒng)易擴(kuò)展性的特點(diǎn)，較好解決了SMP系統(tǒng)的可擴(kuò)展性問題，已成為當(dāng)今高性能服務(wù)器的主流體系結(jié)構(gòu)之一。

基于NUMA架構(gòu)的高性能服務(wù)器有HP的Superdome、SGI的Altix 3000、IBM的 x440、NEC的TX7、AMD的Opteron等；NUMA（Non Uniform Memory Access）技術(shù)可以使眾多服務(wù)器像單一系統(tǒng)那樣運(yùn)轉(zhuǎn)，同時(shí)保留小系統(tǒng)便于編程和管理的優(yōu)點(diǎn)。

在早期，對于x86架構(gòu)的計(jì)算機(jī)，那時(shí)的內(nèi)存控制器還沒有整合進(jìn)CPU，所有內(nèi)存的訪問都需要通過北橋芯片來完成。此時(shí)的內(nèi)存訪問如下圖所示，被稱為UMA（uniform memory access, 一致性內(nèi)存訪問）。這樣的訪問對于軟件層面來說非常容易實(shí)現(xiàn)：總線模型保證了所有的內(nèi)存訪問是一致的，不必考慮由不同內(nèi)存地址之前的差異。

之后的x86平臺經(jīng)歷了一場從“拼頻率”到“拼核心數(shù)”的轉(zhuǎn)變，越來越多的核心被盡可能地塞進(jìn)了同一塊芯片上，各個(gè)核心對于內(nèi)存帶寬的爭搶訪問成為了瓶頸；此時(shí)軟件、OS方面對于SMP多核心CPU的支持也愈發(fā)成熟；再加上各種商業(yè)上的考量，x86平臺也順?biāo)浦鄣母懔薔UMA（Non-uniform memory access,非一致性內(nèi)存訪問）。在這種架構(gòu)之下，每個(gè)Socket都會(huì)有一個(gè)獨(dú)立的內(nèi)存控制器IMC（integrated memory controllers,集成內(nèi)存控制器），分屬于不同的socket之內(nèi)的IMC之間通過QPI link通訊。

然后就是進(jìn)一步的架構(gòu)演進(jìn)，由于每個(gè)socket上都會(huì)有多個(gè)core進(jìn)行內(nèi)存訪問，這就會(huì)在每個(gè)core的內(nèi)部出現(xiàn)一個(gè)類似最早SMP架構(gòu)相似的內(nèi)存訪問總線，這個(gè)總線被稱為IMC bus。

于是，很明顯的，在這種架構(gòu)之下，兩個(gè)socket各自管理1/2的內(nèi)存插槽，如果要訪問不屬于本socket的內(nèi)存則必須通過QPI link 。也就是說內(nèi)存的訪問出現(xiàn)了本地/遠(yuǎn)程（local/remote ）的概念，內(nèi)存的延時(shí)是會(huì)有顯著的區(qū)別的。這也是為什么在NUMA架構(gòu)下有些應(yīng)用性能反而更差的原因。

回到當(dāng)前世面上的CPU，工程上的實(shí)現(xiàn)其實(shí)更加復(fù)雜了。以來看，兩個(gè)Socket之之間通過各自的一條9.6GT/s的QPI link互訪。而每個(gè)Socket事實(shí)上有2個(gè)內(nèi)存控制器。雙通道的緣故，每個(gè)控制器又有兩個(gè)內(nèi)存通道（channel），每個(gè)通道最多支持3根內(nèi)存條（DIMM）。理論上最大單socket支持76.8GB/s的內(nèi)存帶寬，而兩個(gè)QPI link，每個(gè)QPI link有9.6GT/s的速率（~57.6GB/s）事實(shí)上QPI link已經(jīng)出現(xiàn)瓶頸了。

NUMA in Linux

對于NUMA系統(tǒng)來說，Linux會(huì)為每一個(gè)NUMA節(jié)點(diǎn)創(chuàng)建一套內(nèi)存管理對象的實(shí)例，每個(gè)節(jié)點(diǎn)包含DMA, DMA32, NORMAL等Zone。當(dāng)某個(gè)節(jié)點(diǎn)下的某個(gè)Zone無法滿足內(nèi)存分配請求時(shí)，系統(tǒng)會(huì)咨詢zonelist進(jìn)而決定后備Zone的選擇順序。當(dāng)本地Zone NORMAL內(nèi)存不足時(shí)，黙認(rèn)順序是從本地的Zone DMA32和DMA嘗試，然后再嘗試其它的節(jié)點(diǎn)。此順序可以由numa_zonelist_order參數(shù)更改，比如先去嘗試遠(yuǎn)程節(jié)點(diǎn)的Zone NORMAL以節(jié)省比較稀缺的Zone DMA32和DMA內(nèi)存（當(dāng)然，非黙認(rèn)NUMA policy有可能偏好遠(yuǎn)程節(jié)點(diǎn)）。

二、NUMA系統(tǒng)架構(gòu)

2.1內(nèi)存管理的 “進(jìn)化之路”

⑴SMP 架構(gòu)的困境

在早期的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，隨著應(yīng)用對計(jì)算性能需求的不斷攀升，多處理器技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，其中對稱多處理（SMP）架構(gòu)備受矚目。在 SMP 架構(gòu)下，多個(gè)處理器平等地連接到同一條共享內(nèi)存總線上，共享同一物理內(nèi)存空間，就像一群小伙伴共同圍繞著一個(gè)公共的玩具箱，每個(gè)人都能平等地從中拿取玩具。這種架構(gòu)的設(shè)計(jì)初衷是為了充分利用多個(gè)處理器的并行計(jì)算能力，通過操作系統(tǒng)的調(diào)度，讓不同的處理器協(xié)同處理各種任務(wù)，從而提升系統(tǒng)的整體性能。

然而，隨著處理器核心數(shù)量的持續(xù)增加，SMP 架構(gòu)逐漸暴露出嚴(yán)重的性能瓶頸。想象一下，當(dāng)眾多小伙伴同時(shí)沖向玩具箱想要取出自己心儀的玩具時(shí)，共享內(nèi)存總線就如同那狹窄的玩具箱開口，成為了激烈競爭的焦點(diǎn)。多個(gè)處理器頻繁地同時(shí)訪問內(nèi)存，導(dǎo)致總線爭用異常激烈，內(nèi)存訪問延遲急劇上升。在高并發(fā)場景下，為了保證數(shù)據(jù)的一致性，處理器往往需要使用原子指令來訪問內(nèi)存，例如通過鎖總線的方式獨(dú)占內(nèi)存訪問權(quán)。這就好比小伙伴們在爭搶玩具時(shí)，有人直接把玩具箱的開口堵住，不讓其他人拿玩具，直到自己拿到為止，使得其他處理器只能干巴巴地等待，造成大量的處理器資源閑置浪費(fèi)，系統(tǒng)整體性能大打折扣。

以一個(gè)典型的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器為例，在處理大量并發(fā)事務(wù)時(shí)，多個(gè)處理器核心需要頻繁讀寫內(nèi)存中的數(shù)據(jù)塊。由于 SMP 架構(gòu)下內(nèi)存總線的爭用，處理器常常需要等待很長時(shí)間才能獲取到所需的數(shù)據(jù)，導(dǎo)致事務(wù)處理的響應(yīng)時(shí)間大幅增加，系統(tǒng)吞吐量急劇下降，無法滿足業(yè)務(wù)對高性能的要求。這種內(nèi)存訪問瓶頸嚴(yán)重制約了 SMP 架構(gòu)在大規(guī)模計(jì)算場景下的應(yīng)用，迫切需要一種新的內(nèi)存架構(gòu)來打破這一困境。

⑵NUMA 架構(gòu)應(yīng)運(yùn)而生

為了突破 SMP 架構(gòu)在內(nèi)存訪問方面的瓶頸，非統(tǒng)一內(nèi)存訪問（NUMA）架構(gòu)應(yīng)運(yùn)而生。它像是給計(jì)算機(jī)系統(tǒng)重新規(guī)劃了一個(gè)更合理的 “居住布局”，將整個(gè)系統(tǒng)劃分為多個(gè)節(jié)點(diǎn)（Node），每個(gè)節(jié)點(diǎn)都配備了自己的本地內(nèi)存、處理器以及 I/O 設(shè)備，節(jié)點(diǎn)之間則通過高速互連網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信，就如同在一個(gè)大型社區(qū)里，劃分出了多個(gè)相對獨(dú)立的小區(qū)，每個(gè)小區(qū)都有自己的配套設(shè)施，小區(qū)之間有便捷的道路相連。

在 NUMA 架構(gòu)中，處理器訪問本地內(nèi)存的速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于訪問其他節(jié)點(diǎn)的遠(yuǎn)程內(nèi)存，這是因?yàn)楸镜貎?nèi)存與處理器之間的物理距離更近，數(shù)據(jù)傳輸延遲更低，就像小區(qū)居民在自家樓下的小超市購物，方便快捷；而訪問其他節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存則像是要跑到隔壁小區(qū)的超市購物，需要經(jīng)過一段路程，花費(fèi)更多的時(shí)間。這種內(nèi)存訪問的非一致性特性，使得 NUMA 架構(gòu)能夠有效地減少內(nèi)存總線的爭用，提高內(nèi)存訪問的并行性，進(jìn)而提升系統(tǒng)的整體性能。

與 SMP 架構(gòu)相比，NUMA 架構(gòu)最大的不同在于其內(nèi)存訪問的非對稱性。SMP 架構(gòu)下，所有處理器對內(nèi)存的訪問延遲是一致的，就像所有居民到公共玩具箱的距離都一樣遠(yuǎn)；而 NUMA 架構(gòu)中，不同節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存訪問延遲存在差異，處理器會(huì)優(yōu)先訪問本地內(nèi)存，以獲取更快的數(shù)據(jù)讀寫速度。這種差異使得 NUMA 架構(gòu)在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用時(shí)具有顯著優(yōu)勢，能夠更好地適應(yīng)現(xiàn)代計(jì)算機(jī)系統(tǒng)對高性能、高擴(kuò)展性的需求。例如，在大規(guī)模科學(xué)計(jì)算、云計(jì)算數(shù)據(jù)中心等場景中，NUMA 架構(gòu)能夠充分發(fā)揮各個(gè)節(jié)點(diǎn)的計(jì)算能力，高效地處理海量數(shù)據(jù)，為用戶提供快速、穩(wěn)定的服務(wù)。

2.2Linux 內(nèi)核中的 NUMA 架構(gòu) “畫像”

⑴節(jié)點(diǎn)的組織與表示

在 Linux 內(nèi)核的世界里，對于 NUMA 架構(gòu)的支持可謂是精心設(shè)計(jì)、精妙絕倫。每個(gè) NUMA 節(jié)點(diǎn)在內(nèi)核中是由結(jié)構(gòu)體 pglist_data（在老版本內(nèi)核中叫 pg_data_t，本質(zhì)相同）來進(jìn)行描述的，它就像是每個(gè)節(jié)點(diǎn)的 “管家”，掌管著節(jié)點(diǎn)內(nèi)諸多關(guān)鍵信息。這個(gè)結(jié)構(gòu)體包含了一個(gè)名為 node_zones 的數(shù)組，其類型為 struct zone，這便是內(nèi)存區(qū)域的 “收納盒”，每個(gè)節(jié)點(diǎn)內(nèi)不同特性的內(nèi)存區(qū)域都被收納其中。

為了兼容不同硬件設(shè)備五花八門的特性以及應(yīng)對 32 位、64 位系統(tǒng)各自的需求，Linux 內(nèi)核將內(nèi)存劃分成了不同的區(qū)域類型。常見的有 ZONE_DMA、ZONE_DMA32、ZONE_NORMAL 等。ZONE_DMA 區(qū)域，通常是低 16M 的內(nèi)存范圍，它可是專為那些支持直接內(nèi)存訪問（DMA）的設(shè)備量身定制的。因?yàn)橛行├吓f的 DMA 控制器，它們只能訪問這低 16M 的內(nèi)存空間，所以內(nèi)核特意劃分出這片區(qū)域，以確保這些設(shè)備能夠順暢地與內(nèi)存交互，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高速傳輸，就好比為特殊需求的客人預(yù)留了特定的通道。

隨著硬件的發(fā)展，64 位系統(tǒng)登上舞臺，一些新的 DMA 設(shè)備能夠訪問更廣泛的內(nèi)存空間，但又達(dá)不到完整的 4G 范圍，于是 ZONE_DMA32 應(yīng)運(yùn)而生，它主要服務(wù)于這些較新的、能訪問 4G 以內(nèi)內(nèi)存的 DMA 設(shè)備，為它們提供了專屬的 “棲息地”。

而 ZONE_NORMAL 區(qū)域，則涵蓋了 16M 到 896M（在 32 位系統(tǒng)且開啟物理地址擴(kuò)展 PAE 的情況下）或者更大范圍（64 位系統(tǒng)）的內(nèi)存，這片區(qū)域的內(nèi)存可以直接映射到內(nèi)核的虛擬地址空間，內(nèi)核能夠直接、高效地對其進(jìn)行訪問，就像是家里的 “常用物品存放區(qū)”，取用物品極為便捷，是內(nèi)核日常運(yùn)行時(shí)頻繁使用的內(nèi)存 “主力軍”。

不同的內(nèi)存區(qū)域有著不同的使命，它們緊密協(xié)作，與硬件設(shè)備默契配合，為整個(gè)系統(tǒng)的穩(wěn)定高效運(yùn)行奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。這種精細(xì)的內(nèi)存區(qū)域劃分，充分展現(xiàn)了 Linux 內(nèi)核設(shè)計(jì)的前瞻性與兼容性，使得 Linux 能夠在各種硬件平臺上縱橫馳騁，大放異彩。

⑵內(nèi)存分配的 “策略藍(lán)圖”

當(dāng)系統(tǒng)需要分配內(nèi)存時(shí)，Linux 內(nèi)核就像一位精明的調(diào)度大師，有著一套嚴(yán)謹(jǐn)且周全的策略。首先，它會(huì)依據(jù)預(yù)先計(jì)算好的節(jié)點(diǎn)距離信息，為內(nèi)存分配指引方向。每個(gè)節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)之間的距離都被精準(zhǔn)度量，這個(gè)距離可是影響內(nèi)存分配優(yōu)先級的關(guān)鍵因素。

以 ZONELIST_FALLBACK 策略為例，假設(shè)系統(tǒng)中有多個(gè) NUMA 節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn) 0 在分配內(nèi)存時(shí)，會(huì)優(yōu)先查看自身節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存情況。因?yàn)樵L問自身節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存就如同在自家院子里取東西，速度最快，延遲最低。要是自身節(jié)點(diǎn)內(nèi)存告急，無法滿足需求，內(nèi)核就會(huì)按照節(jié)點(diǎn)距離由近及遠(yuǎn)的順序，依次去相鄰節(jié)點(diǎn) “借” 內(nèi)存，比如先看向節(jié)點(diǎn) 1，再是節(jié)點(diǎn) 2、節(jié)點(diǎn) 3 等。這就好比先向隔壁鄰居求助，若鄰居也沒辦法，再往稍遠(yuǎn)一點(diǎn)的人家打聽。

不過，也有些特殊場景，比如使用 __GFP_THISNODE 標(biāo)志進(jìn)行內(nèi)存分配時(shí)，就遵循 ZONELIST_NOFALLBACK 策略，意味著內(nèi)存分配只能在當(dāng)前 NUMA 節(jié)點(diǎn)內(nèi)進(jìn)行，哪怕內(nèi)存吃緊，也絕不 “外借”，有點(diǎn)像堅(jiān)守自家資源，自力更生的意思。

確定好節(jié)點(diǎn)后，接下來就要挑選具體的內(nèi)存區(qū)域了。這時(shí)候，node_zonelists 數(shù)組就派上了大用場。它就像是一張?jiān)敿?xì)的 “內(nèi)存地圖”，指引著內(nèi)核找到合適的內(nèi)存區(qū)域。在 ZONELIST_FALLBACK 策略下，對于節(jié)點(diǎn) 0 的 node_zonelists[ZONELIST_FALLBACK]，其內(nèi)部的 zoneref 元素會(huì)按照節(jié)點(diǎn)距離排序，同時(shí)每個(gè)節(jié)點(diǎn)內(nèi)的內(nèi)存區(qū)域又依據(jù)優(yōu)先級從高到低排列，通常是 ZONE_NORMAL 優(yōu)先級較高，優(yōu)先被考慮，其次是 ZONE_DMA32，最后是 ZONE_DMA。這是因?yàn)?ZONE_NORMAL 區(qū)域的內(nèi)存使用最為頻繁、便捷，而 ZONE_DMA 區(qū)域相對較為特殊，只用于特定的 DMA 設(shè)備，不能輕易動(dòng)用。

當(dāng)進(jìn)程申請內(nèi)存時(shí)，內(nèi)核會(huì)從這張 “地圖” 的起始位置開始查找，優(yōu)先鎖定距離最近節(jié)點(diǎn)中的最高優(yōu)先級內(nèi)存區(qū)域。若該區(qū)域內(nèi)存不足，才會(huì)按照既定順序，逐步往低優(yōu)先級區(qū)域或者更遠(yuǎn)節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存區(qū)域探索，直到找到滿足需求的內(nèi)存為止。如此精細(xì)復(fù)雜的內(nèi)存分配策略，確保了在 NUMA 架構(gòu)下，系統(tǒng)能夠充分利用各個(gè)節(jié)點(diǎn)、各個(gè)區(qū)域的內(nèi)存資源，達(dá)到性能的最優(yōu)平衡，讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在多任務(wù)、高負(fù)載的復(fù)雜環(huán)境下依然能夠穩(wěn)健運(yùn)行，高效處理各種數(shù)據(jù)與任務(wù)。

三、NUMA核心技術(shù)

三種系統(tǒng)架構(gòu) & 兩種存儲(chǔ)器共享方式

從系統(tǒng)架構(gòu)來看，目前的商用服務(wù)器大體可以分為三類：

• 對稱多處理器結(jié)構(gòu)(SMP：Symmetric Multi-Processor)
• 非一致存儲(chǔ)訪問結(jié)構(gòu)(NUMA：Non-Uniform Memory Access)
• 海量并行處理結(jié)構(gòu)(MPP：Massive Parallel Processing)。

共享存儲(chǔ)型多處理機(jī)有兩種技術(shù)：

• 均勻存儲(chǔ)器存取（Uniform-Memory-Access，簡稱UMA）技術(shù)
• 非均勻存儲(chǔ)器存取（Nonuniform-Memory-Access，簡稱NUMA）技術(shù)

3.1UMA技術(shù)

UMA是并行計(jì)算機(jī)中的共享存儲(chǔ)架構(gòu)，即物理存儲(chǔ)器被所有處理機(jī)均勻共享，對所有存儲(chǔ)字具有相同的存取時(shí)間。每臺處理機(jī)可以有私用高速緩存,外圍設(shè)備也以一定形式共享。UMA技術(shù)適合于普通需求和多用戶共享時(shí)間的應(yīng)用，在時(shí)序要求嚴(yán)格的應(yīng)用中，被用作加速單一大型程序的執(zhí)行率。

3.2NUMA技術(shù)

NUMA是用于多進(jìn)程計(jì)算中的存儲(chǔ)設(shè)計(jì)，存儲(chǔ)讀取取決于當(dāng)前存儲(chǔ)器與處理器的關(guān)聯(lián)。在NUMA技術(shù)下，處理器訪問本地存儲(chǔ)器比非本地存儲(chǔ)器（另一個(gè)處理器的本地存儲(chǔ)器或者處理器共享的存儲(chǔ)器）更快。

3.4vNUMA

vNUMA消除了VM和操作系統(tǒng)之間的透明性，并將NUMA架構(gòu)直通到VM的操作系統(tǒng)。值得一提的是，vNUMA在業(yè)內(nèi)與NUMA同樣盛名。對于一個(gè)廣泛VM技術(shù)，VM運(yùn)行的底層架構(gòu)，VM的NUMA拓?fù)淇缭蕉鄠€(gè)NUMA節(jié)點(diǎn)。在啟用了vNUMA的VM的初始功能之后，呈現(xiàn)給操作系統(tǒng)的架構(gòu)是永久定義的，并且不能被修改。這個(gè)限制通常是正面的，因?yàn)楦淖僾NUMA體系結(jié)構(gòu)可能會(huì)導(dǎo)致操作系統(tǒng)的不穩(wěn)定，但是如果VM通過vMotion遷移到帶有不同NUMA架構(gòu)的管理程序，則可能導(dǎo)致性能問題。值得一提的是，盡管大多數(shù)應(yīng)用程序都可以利用vNUMA，但大多數(shù)VM都足夠小，可以裝入NUMA節(jié)點(diǎn);最近對寬-VM支持或vNUMA的優(yōu)化并不影響它們。

因此，客戶操作系統(tǒng)或它的應(yīng)用程序如何放置進(jìn)程和內(nèi)存會(huì)顯著影響性能。將NUMA拓?fù)浔┞督oVM的好處是，允許用戶根據(jù)底層NUMA架構(gòu)做出最優(yōu)決策。通過假設(shè)用戶操作系統(tǒng)將在暴露的vNUMA拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中做出最佳決策，而不是在NUMA客戶機(jī)之間插入內(nèi)存。

3.5NUMA的重要性

多線程應(yīng)用程序需要訪問CPU核心的本地內(nèi)存，當(dāng)它必須使用遠(yuǎn)程內(nèi)存時(shí)，性能將會(huì)受到延遲的影響。訪問遠(yuǎn)程內(nèi)存要比本地內(nèi)存慢得多。所以使用NUMA會(huì)提高性能。現(xiàn)代操作系統(tǒng)試圖在NUMA節(jié)點(diǎn)（本地內(nèi)存+本地CPU=NUMA節(jié)點(diǎn)）上調(diào)度進(jìn)程，進(jìn)程將使用本地NUMA節(jié)點(diǎn)訪問核心。ESXi還使用NUMA技術(shù)為廣泛的虛擬機(jī)，當(dāng)虛擬核心大于8時(shí)，將虛擬核心分布在多個(gè)NUMA節(jié)點(diǎn)上。當(dāng)機(jī)器啟動(dòng)時(shí)，虛擬核心將被分發(fā)到不同的NUMA節(jié)點(diǎn)，它將提高性能，因?yàn)樘摂M核心將訪問本地內(nèi)存。

四、探尋NUMA節(jié)點(diǎn)

4.1探測的 “魔法指令”

在 Linux 系統(tǒng)中，想要揭開 NUMA 節(jié)點(diǎn)的神秘面紗，查看其詳細(xì)信息，我們有一些非常實(shí)用的 “魔法指令”。就拿 numactl 來說，它堪稱是探索 NUMA 架構(gòu)的得力助手。當(dāng)我們在終端輸入 “numactl --hardware”，系統(tǒng)就如同一位貼心的導(dǎo)游，為我們展示出系統(tǒng)的 NUMA 拓?fù)淙皥D。從這幅圖中，我們能清晰知曉系統(tǒng)里究竟有多少個(gè) NUMA 節(jié)點(diǎn)，它們就像是分布在計(jì)算機(jī)世界里的不同 “領(lǐng)地”。

每個(gè)節(jié)點(diǎn)配備的 CPU 核心數(shù)量也一目了然，這些 CPU 核心可是節(jié)點(diǎn)的 “主力軍”，肩負(fù)著處理各種任務(wù)的重任。內(nèi)存總量信息則讓我們對系統(tǒng)的存儲(chǔ)資源心中有數(shù)，清楚每個(gè)節(jié)點(diǎn)能容納多少數(shù)據(jù) “寶藏”，以及當(dāng)前還有多少可用內(nèi)存，為資源分配提供關(guān)鍵參考。另外，節(jié)點(diǎn)之間的距離信息也十分關(guān)鍵，它直觀地反映了不同節(jié)點(diǎn)間內(nèi)存訪問的 “路程遠(yuǎn)近”，幫助我們理解數(shù)據(jù)傳輸?shù)拈_銷成本。

舉個(gè)例子，在一臺配置了雙路處理器、擁有兩個(gè) NUMA 節(jié)點(diǎn)的服務(wù)器上執(zhí)行此命令，可能會(huì)得到類似這樣的結(jié)果：節(jié)點(diǎn) 0 擁有 8 個(gè) CPU 核心，內(nèi)存總量為 16GB，當(dāng)前空閑內(nèi)存 2GB，與節(jié)點(diǎn) 1 的距離為 20；節(jié)點(diǎn) 1 同樣有 8 個(gè) CPU 核心，內(nèi)存總量 16GB，空閑內(nèi)存 3GB，節(jié)點(diǎn)間距離相互對稱。有了這些詳細(xì)信息，我們就能精準(zhǔn)把握系統(tǒng)資源布局，為后續(xù)的應(yīng)用部署、性能優(yōu)化提供有力依據(jù)，讓系統(tǒng)運(yùn)行更加高效流暢。

除了 numactl，在 /sys/devices/system/node 目錄下也隱藏著諸多關(guān)于 NUMA 節(jié)點(diǎn)的 “情報(bào)”。這里面的每個(gè)以 “node” 開頭的子目錄，都對應(yīng)著一個(gè)具體的 NUMA 節(jié)點(diǎn)，仿佛是一個(gè)個(gè)裝滿信息的 “寶箱”。進(jìn)入這些子目錄，查看諸如 “cpulist” 文件，就能知曉該節(jié)點(diǎn)所關(guān)聯(lián)的 CPU 核心列表，就像拿到了節(jié)點(diǎn)的 “兵力部署圖”；“meminfo” 文件則詳細(xì)記錄著內(nèi)存的使用情況，包括已用內(nèi)存、空閑內(nèi)存等，是內(nèi)存資源的 “賬本”。這些文件里的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新，時(shí)刻反映著系統(tǒng)運(yùn)行過程中 NUMA 節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)變化，為系統(tǒng)管理員、開發(fā)者提供了一手的資源動(dòng)態(tài)信息，便于及時(shí)調(diào)整策略，保障系統(tǒng)穩(wěn)定高效運(yùn)行。

4.2代碼中的 “蛛絲馬跡”

倘若我們想要深入到 Linux 內(nèi)核的底層，從代碼層面去理解 NUMA 節(jié)點(diǎn)探測的原理，那就得走進(jìn)內(nèi)核源碼的 “神秘世界”。以常見的 64 位多核操作系統(tǒng)為例，在 Linux 內(nèi)核源碼里，有一系列關(guān)鍵的結(jié)構(gòu)體和函數(shù)在默默運(yùn)作。

首先是 numa_node_id() 函數(shù)，它就像是一個(gè) “導(dǎo)航儀”，當(dāng)進(jìn)程在運(yùn)行過程中需要獲取當(dāng)前所處的 NUMA 節(jié)點(diǎn)編號時(shí)，只要調(diào)用這個(gè)函數(shù)，就能快速定位。它的實(shí)現(xiàn)原理涉及到對硬件寄存器、內(nèi)存映射等底層機(jī)制的巧妙運(yùn)用。在一些基于 Intel 架構(gòu)的系統(tǒng)中，處理器會(huì)通過特定的寄存器來記錄當(dāng)前訪問內(nèi)存所對應(yīng)的 NUMA 節(jié)點(diǎn)信息，numa_node_id() 函數(shù)則會(huì)讀取這個(gè)寄存器的值，經(jīng)過簡單的轉(zhuǎn)換和校驗(yàn)，將準(zhǔn)確的節(jié)點(diǎn)編號返回給調(diào)用者，確保進(jìn)程能精準(zhǔn)知曉自己的 “歸屬地”。

再深入探究，struct pglist_data 結(jié)構(gòu)體中的諸多成員變量，為我們?nèi)轿唤沂玖?NUMA 節(jié)點(diǎn)的詳細(xì)信息。node_id 成員明確標(biāo)識了節(jié)點(diǎn)的唯一編號，如同每個(gè)人的身份證號，在整個(gè)系統(tǒng)中獨(dú)一無二；node_start_pfn 記錄著節(jié)點(diǎn)起始物理頁幀的編號，這是內(nèi)存管理的重要基石，通過它可以快速定位節(jié)點(diǎn)內(nèi)存的起始位置，為內(nèi)存分配、回收等操作劃定邊界；node_spanned_pages 則精確統(tǒng)計(jì)了節(jié)點(diǎn)所跨越的物理頁幀數(shù)量，讓我們清楚了解每個(gè)節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存容量大小，以便合理規(guī)劃資源。

當(dāng)系統(tǒng)啟動(dòng)初始化階段，內(nèi)核會(huì)逐個(gè)遍歷識別出的 NUMA 節(jié)點(diǎn)，就像一位嚴(yán)謹(jǐn)?shù)钠詹閱T，對每個(gè)節(jié)點(diǎn)的硬件信息進(jìn)行仔細(xì)登記。通過讀取主板 BIOS 提供的 ACPI（高級配置與電源接口）表，獲取節(jié)點(diǎn)的 CPU 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、內(nèi)存布局等關(guān)鍵信息，然后將這些信息填充到相應(yīng)的結(jié)構(gòu)體成員中，完成對 struct pglist_data 結(jié)構(gòu)體的初始化。在后續(xù)的系統(tǒng)運(yùn)行過程中，內(nèi)核就依據(jù)這些初始化后的信息，有條不紊地進(jìn)行內(nèi)存管理、進(jìn)程調(diào)度等一系列復(fù)雜而關(guān)鍵的任務(wù)，確保整個(gè)系統(tǒng)在 NUMA 架構(gòu)下高效協(xié)同運(yùn)行，為用戶提供流暢穩(wěn)定的使用體驗(yàn)。

五、NUMA節(jié)點(diǎn)實(shí)戰(zhàn)

5.1進(jìn)程與節(jié)點(diǎn)的 “綁定術(shù)”

了解了這么多關(guān)于 NUMA 節(jié)點(diǎn)的知識，那如何在實(shí)際應(yīng)用中充分發(fā)揮它的優(yōu)勢呢？關(guān)鍵就在于將進(jìn)程合理地綁定到特定的 NUMA 節(jié)點(diǎn)或 CPU 核心上。

在 Linux 系統(tǒng)中，我們有一些便捷的工具來實(shí)現(xiàn)這一操作。就拿 numactl 來說，假如我們有一個(gè)對內(nèi)存帶寬要求極高的計(jì)算密集型任務(wù)，像是大規(guī)模的科學(xué)計(jì)算模擬程序，為了減少內(nèi)存訪問延遲，提升計(jì)算效率，我們可以使用 “numactl --cpunodebind=0 --membind=0 程序名” 這樣的命令，將該程序綁定到 NUMA 節(jié)點(diǎn) 0 上運(yùn)行。這意味著程序運(yùn)行過程中所涉及的 CPU 核心都來自節(jié)點(diǎn) 0，內(nèi)存分配也優(yōu)先從節(jié)點(diǎn) 0 的本地內(nèi)存獲取，如同為這個(gè)任務(wù)開辟了一條專屬的 “高速通道”，讓數(shù)據(jù)的讀寫能夠以最快的速度完成，避免了跨節(jié)點(diǎn)訪問帶來的額外開銷。

除了 numactl，taskset 命令也是我們的得力幫手。它專注于 CPU 核心的綁定，例如 “taskset -c 2,3,4 程序名”，就能將指定程序固定在 CPU 核心 2、3、4 上運(yùn)行。這在一些多線程應(yīng)用場景中尤為實(shí)用，比如網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器程序，通過將不同的線程綁定到不同的 CPU 核心，可以有效減少線程上下文切換的開銷，提高服務(wù)器的并發(fā)處理能力，確保每個(gè)請求都能得到快速響應(yīng)，就像為每個(gè)任務(wù)分配了專屬的 “工作間”，互不干擾，高效協(xié)作。

合理運(yùn)用這些綁定技巧，能夠讓進(jìn)程與 NUMA 節(jié)點(diǎn)、CPU 核心之間形成默契配合，充分挖掘硬件的性能潛力，為各類應(yīng)用場景帶來顯著的性能提升，讓系統(tǒng)運(yùn)行得更加流暢、高效。

5.2優(yōu)化的 “妙手回春”

為了更直觀地感受 NUMA 節(jié)點(diǎn)優(yōu)化帶來的神奇效果，我們來看一個(gè)實(shí)際案例。

假設(shè)有一臺配備了兩個(gè) NUMA 節(jié)點(diǎn)的服務(wù)器，每個(gè)節(jié)點(diǎn)擁有 8 個(gè) CPU 核心，總內(nèi)存為 32GB。在未進(jìn)行 NUMA 優(yōu)化之前，運(yùn)行一個(gè)多線程的數(shù)據(jù)庫查詢應(yīng)用程序，該程序會(huì)頻繁地訪問內(nèi)存數(shù)據(jù)。由于進(jìn)程默認(rèn)的內(nèi)存分配和 CPU 調(diào)度是相對隨機(jī)的，很容易出現(xiàn)跨節(jié)點(diǎn)訪問內(nèi)存的情況，導(dǎo)致內(nèi)存訪問延遲增加，系統(tǒng)性能受到制約。

通過使用 numactl 工具，我們將這個(gè)數(shù)據(jù)庫查詢應(yīng)用程序綁定到其中一個(gè) NUMA 節(jié)點(diǎn)上，例如 “numactl --cpunodebind=0 --membind=0 數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序名”。綁定之后，再次運(yùn)行該程序，并使用性能監(jiān)測工具觀察相關(guān)指標(biāo)。

對比綁定前后的數(shù)據(jù)，我們發(fā)現(xiàn)內(nèi)存訪問延遲有了顯著降低。原本跨節(jié)點(diǎn)訪問時(shí)，平均延遲可能高達(dá) 200 納秒左右，而綁定后，在節(jié)點(diǎn)內(nèi)部訪問內(nèi)存，延遲大幅下降到 50 納秒以內(nèi)，這使得查詢操作能夠更快地獲取所需數(shù)據(jù)，整體響應(yīng)時(shí)間縮短了約 30%。

從帶寬利用率來看，未優(yōu)化前，由于頻繁的跨節(jié)點(diǎn)內(nèi)存訪問爭用帶寬，實(shí)際可用帶寬利用率僅能達(dá)到 50% 左右；優(yōu)化后，數(shù)據(jù)基本在本地節(jié)點(diǎn)內(nèi)流轉(zhuǎn)，帶寬利用率提升至 80% 以上，數(shù)據(jù)傳輸更加順暢，系統(tǒng)吞吐量明顯增加，能夠同時(shí)處理更多的查詢請求，大大提升了數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的性能表現(xiàn)，為業(yè)務(wù)的高效運(yùn)行提供了有力支撐。