NUMA那些事儿
NUMA——Non Uniform Memory Access，中文为非统一内存访问，在NUMA出现之前，内存的控制器是包含在北桥芯片中的，所有内存由北桥统一管理，因此可以保证访问内存的一致性。随着CPU架构的不断迭代和演进，核数越来越多，对数据吞吐、性能的需求增加，内存的控制器（IMC）也被集成到了CPU中，从此北桥芯片也就消失在主板上。因此产生了NUMA，即：每个Node 节点下都与自己专属的内存（local），如果访问其他Node节点下的内存，就为远端内存（remote）
科普：当前我们Purly平台（skylake、Cascade lake、Cascade lake R）单个CPU上IMC的数量为2个，每个IMC控制3个channel，每个channel又分为2个DIMM。这里的DIMM就是实际对应的物理插槽。蓝色部分代表CPU（里面包含多个物理核心+cache+IMC等物理结构）、双向剪头代表channel共6个，绿色代表内存条，单个CPU最大支持12条（每个channel拓展2个DIMM，分为主和副，每个DIMM可插一个内存条），占用的channel数量越多，内存吞吐越大，直至占用所有的主DIMM，则能发挥出CPU全部的性能。
图中两个物理CPU之间使用Intel UPI/QPI进行数据交换等通信，UPI/QPI是CPU之间唯一的高速通路，注：跨UPI/QPI会造成一定的访问时长增加（ns级别）相关原文链接参考：QPI/UPI
那么自从有了NUMA后，Linux系统内默认的内存分配方案就是“优先请求当前运行程序CPU的本地内存，如果申请本地内存时出现内存不足则会通过跨UPI/QPI的方式访问，另外一颗CPU下挂载的内存，那么这个时候会增加访问延迟；当我们关闭NUMA的时候那么系统会允许我们在两个物理CPU下挂载的所有内存进行交叉访问，当然这个结果一定会比我们访问本地内存时间要长，但还是要低于跨UPI/QPI时访问时间”我们可以通过一个简单的测试工具来实验一下。
测试环境：Centos 7.3、内核3.10.514
测试配置：Intel(R) Xeon(R) Silver 4214 CPU @ 2.20GHz * 2 + 8*16G-2666MHz Memory
测试工具：MLC-3.9（Memory Latency Check）
测试命令：./mlc --latency_matrix
测试结果：
(1) NUMA Enabled:
| NUMA Node(ns) | 0 | 1 |
|---|---|---|
| 0 | 79.8 | 136.2 |
| 1 | 136.4 | 79.7 |
(2)NUMA Disabled:
| NUMA Node(ns) | 0 |
|---|---|
| 0 | 120.8 |
同时最近在做数据库测试的时候发现：相同的workload，在256G内存和在128G内存上数据库数据导出时长不同，内存使用量约为30G，且256G内存导出时间要远大于128G导出时间”，通过监控查看有数据导出时CPU、Memory、NVMe占用率，结果发现128G内存占用率已经接近70%，而256G内存占用率还不到50%，在这台128G内存机器上查询内存命中率。
numastat 可以看到如下两个数据，第一个是numa_hit：预期的内存在这个节点上成功分配；第二个是指：在这个节点上分配内存，但进程使用了不同的节点。通过上图我们看到了在这台128G内存机器上出现了大量的numa_miss，顾名思义就是产生大量的跨UPI/QPI调用远端内存，因此导致了相同的压力（内存需求30G）在128G和256G内存机器上的差异。
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优化：关闭NUMA（优点：减低跨NUMA访问时长，缺点：没有local内存概念，所以本地内存不存在低访问时长的优势）
在不改变内存容量的前提下如何优化呢？基于此做了一个实验，用数据库中的Demo多次进行测试：
这里有个有意思的问题：就是当NUMA：enabled时出现numa_miss时其实整体的运行时间还是会低于NUMA：Disabled；就是因为大量的内存还是优先访问本地，出现少量的miss还不足以导致整体运行时间增加，但如果数据量占用内存过大，或者原本本地内存被各种服务占用，本地内存不够，但remote内存过剩时，可以通过绑定Node节点的方式提高程序运行效率（numactl -N 【socket ID】 -m 【memory ID】）。
可用如下命令查看每个Node内存占用率：
[root@localhost ~]# numactl -H
available: 2 nodes (0-1)
node 0 cpus: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
node 0 size: 130669 MB
node 0 free: 112885 MB
node 1 cpus: 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47
node 1 size: 131072 MB
node 1 free: 102788 MB
node distances:
node 0 1 0: 10 21 1: 21 10 原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/371184288