Dieser Artikel vermittelt Ihnen relevantes Wissen über die Numa-Architektur in Linux. Ich hoffe, er wird Ihnen hilfreich sein.
Der folgende Fall basiert auf Ubuntu 16.04 und ist auch auf andere Linux-Systeme anwendbar. Die Gehäuseumgebung, die ich verwendet habe, ist wie folgt:
Maschinenkonfiguration: 32 CPU, 64 GB Speicher
1) Prozessorschicht: ein einzelner physischer Kern, der als Prozessorschicht bezeichnet wird. 2) Lokale Knotenschicht: Für alle Prozessoren in einem Knoten wird dieser Knoten als lokaler Knoten bezeichnet. 3) Heimatknotenschicht: Der Knoten neben dem lokalen Knoten wird als Heimatknoten bezeichnet. 4) Remote-Knotenschicht: Knoten, die keine lokalen Knoten oder Nachbarknoten sind, werden als Remote-Knoten bezeichnet. Die Geschwindigkeit, mit der die CPU auf den Speicher verschiedener Knotentypen zugreift, ist am schnellsten und die Geschwindigkeit beim Zugriff auf entfernte Knoten am langsamsten. Das heißt, die Zugriffsgeschwindigkeit hängt von der Entfernung des Knotens ab . Je weiter die Entfernung, desto langsamer ist die Zugriffsgeschwindigkeit. Diese Entfernung wird als Knotenentfernung bezeichnet. Anwendungen sollten versuchen, die Interaktion zwischen verschiedenen CPU-Modulen zu minimieren. Wenn die Anwendung in einem CPU-Modul fixiert werden kann, wird die Leistung der Anwendung erheblich verbessert.
** Lassen Sie uns über die Zusammensetzung des CPU-Chips mit dem Kunpeng 920-Prozessor sprechen: ** Jeder Super-Core-Cluster des Kunpeng 920-Prozessor-System-on-Chip enthält 6 Core-Cluster, 2 I/O-Cluster und 4 DDR-Controller. Jeder Super-Core-Cluster ist in einen CPU-Chip verpackt. Jeder Chip integriert vier 72-Bit-Hochgeschwindigkeits-DDR4-Kanäle (64-Bit-Daten plus 8-Bit-ECC) mit einer Datenübertragungsrate von bis zu 3200 MT/s. Ein einzelner Chip kann bis zu 512 GB × 4 DDR-Speicherplatz unterstützen. Der L3-Cache ist physisch in zwei Teile unterteilt: L3-Cache-TAG und L3-Cache-Daten. L3-Cache-TAG ist in jedem Kerncluster integriert, um die Abhörlatenz zu reduzieren. L3-Cache-Daten sind direkt mit dem On-Chip-Bus verbunden. Hydra Root Agent (Hydra Home Agent, HHA) ist ein Modul, das das Cache-Konsistenzprotokoll von Multi-Chip-Systemen verwaltet. POE_ICL ist ein vom System konfigurierter Hardwarebeschleuniger, der im Allgemeinen als Paketsequenzer, Nachrichtenwarteschlange, Nachrichtenverteilung oder zur Implementierung bestimmter Aufgaben eines bestimmten Prozessorkerns verwendet werden kann. Darüber hinaus ist jeder Super-Core-Cluster physisch mit einem Generic Interrupt Controller Distributor (GICD)-Modul konfiguriert, das mit der GICv4-Spezifikation von ARM kompatibel ist. Wenn in einem Single-Chip- oder Multi-Chip-System mehrere Super-Core-Cluster vorhanden sind, ist für die Systemsoftware nur ein GICD sichtbar.
Linux bietet einen manuellen Optimierungsbefehl numactl (nicht standardmäßig installiert). Der Installationsbefehl unter Ubuntu lautet wie folgt:
sudo apt install numactl -y
Zunächst können Sie sich über man numactl oder numactl darüber informieren --h Die Funktion von Parametern und der Inhalt der Ausgabe. Überprüfen Sie den Numa-Status des Systems:
numactl --hardware
Führen Sie die folgenden Ergebnisse aus:
available: 4 nodes (0-3) node 0 cpus: 0 1 2 3 4 5 6 7 node 0 size: 16047 MB node 0 free: 3937 MB node 1 cpus: 8 9 10 11 12 13 14 15 node 1 size: 16126 MB node 1 free: 4554 MB node 2 cpus: 16 17 18 19 20 21 22 23 node 2 size: 16126 MB node 2 free: 8403 MB node 3 cpus: 24 25 26 27 28 29 30 31 node 3 size: 16126 MB node 3 free: 7774 MB node distances: node 0 1 2 3 0: 10 20 20 20 1: 20 10 20 20 2: 20 20 10 20 3: 20 20 20 10
Anhand der Ergebnisse aus diesem Bild und dem Befehl können Sie sehen, dass dieses System insgesamt 4 Knoten hat, von denen jeder 8 empfängt CPUs und 16G Speicher. Hierbei ist zu beachten, dass der von der CPU gemeinsam genutzte L3-Cache auch selbst den entsprechenden Speicherplatz erhält. Sie können den Numa-Status mit dem Befehl numastat überprüfen. Der Inhalt des Rückgabewerts:
numa_hit: Es soll Speicher auf diesem Knoten zugewiesen werden und wie oft er von diesem Knoten zugewiesen wurde; Speicher auf diesem Knoten zuweisen, aber er wurde schließlich von anderen Knoten zugewiesen
numa_foreign: Dies ist die Häufigkeit, mit der Speicher von diesem Knoten zugewiesen wird, wenn er auf anderen Knoten zugewiesen werden soll interleave_hit: die Häufigkeit, mit der der Speicher von diesem Knoten mithilfe der Interleave-Strategie zugewiesen wird.
local_node: Der Prozess auf diesem Knoten wird auf diesem Knoten zugewiesen. Die Häufigkeit, mit der der Speicher auf dem Knoten zugewiesen wird.
other_node: Dies ist die Häufigkeit, mit der dieser Knoten zugewiesen wird Andere Knotenprozesse werden auf dem Knoten zugewiesen
Hinweis: Wenn festgestellt wird, dass der Wert von numa_miss relativ hoch ist, bedeutet dies, dass die Zuweisungsstrategie angepasst werden muss. Beispielsweise ist die angegebene Prozesszuordnung an die angegebene CPU gebunden, wodurch die Speichertrefferrate verbessert wird.
root@ubuntu:~# numastat
node0 node1 node2 node3
numa_hit 19480355292 11164752760 12401311900 12980472384
numa_miss 5122680 122652623 88449951 7058
numa_foreign 122652643 88449935 7055 5122679
interleave_hit 12619 13942 14010 13924
local_node 19480308881 11164721296 12401264089 12980411641
other_node 5169091 122684087 88497762 67801NUMA-Speicherzuweisungsstrategie
--localalloc oder -l: Gibt an, dass der Prozess die Speicherzuweisung vom lokalen Knoten anfordert. --membind=Knoten oder -m Knoten: Gibt an, dass der Prozess nur Speicherzuweisung von angegebenen Knoten anfordern kann. --preferred=node: Geben Sie einen empfohlenen Knoten an, um Speicher zu erhalten. Wenn die Erfassung fehlschlägt, versuchen Sie es mit einem anderen Knoten. --interleave=Knoten oder -i Knoten: Gibt an, dass der Prozess mithilfe des Round-Robin-Algorithmus interleaved Speicherzuweisung von den angegebenen Knoten anfordert.
numactl --interleave=all mongod -f /etc/mongod.conf
因为NUMA默认的内存分配策略是优先在进程所在CPU的本地内存中分配，会导致CPU节点之间内存分配不均衡，当开启了swap，某个CPU节点的内存不足时，会导致swap产生，而不是从远程节点分配内存。这就是所谓的swap insanity 现象。或导致性能急剧下降。所以在运维层面，我们也需要关注NUMA架构下的内存使用情况（多个内存节点使用可能不均衡），并合理配置系统参数（内存回收策略/Swap使用倾向），尽量去避免使用到Swap。
Node->Socket->Core->Processor
随着多核技术的发展，将多个CPU封装在一起，这个封装被称为插槽Socket；Core是socket上独立的硬件单元；通过intel的超线程HT技术进一步提升CPU的处理能力，OS看到的逻辑上的核Processor数量。
Socket = Node
Socket是物理概念，指的是主板上CPU插槽；Node是逻辑概念，对应于Socket。
Core = 物理CPU
Core是物理概念，一个独立的硬件执行单元，对应于物理CPU；
Thread = 逻辑CPU = Processor
Thread是逻辑CPU，也就是Processo
lscpu的使用
显示格式：
Architecture：架构
CPU(s)：逻辑cpu颗数
Thread(s) per core：每个核心线程，也就是指超线程
Core(s) per socket：每个cpu插槽核数/每颗物理cpu核数
CPU socket(s)：cpu插槽数
L1d cache：级缓存（google了下，这具体表示表示cpu的L1数据缓存）
L1i cache：一级缓存（具体为L1指令缓存）
L2 cache：二级缓存
L3 cache：三级缓存
NUMA node0 CPU(s) ：CPU上的逻辑核，也就是超线程
执行lscpu，结果部分如下：
root@ubuntu:~# lscpu Architecture: x86_64 CPU(s): 32 Thread(s) per core: 1 Core(s) per socket: 8 Socket(s): 4 L1d cache: 32K L1i cache: 32K L2 cache: 256K L3 cache: 20480K NUMA node0 CPU(s): 0-7 NUMA node1 CPU(s): 8-15 NUMA node2 CPU(s): 16-23 NUMA node3 CPU(s): 24-31
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