NUMA的产生背景

　　在NUMA架构出现前，CPU欢快的朝着频率越来越高的方向发展（纵向发展）。受到物理极限的挑战，又转为核数越来越多的方向发展（横向发展）。在一开始，内存控制器还在北桥中，所有CPU对内存的访问都要通过北桥来完成。此时所有CPU访问内存都是“一致的”，如下图所示：

　　这样的架构称为UMA(Uniform Memory Access)，直译为“统一内存访问”，这样的架构对软件层面来说非常容易，总线模型保证所有的内存访问是一致的，即每个处理器核心共享相同的内存地址空间。但随着CPU核心数的增加，这样的架构难免遇到问题，比如对总线的带宽带来挑战、访问同一块内存的冲突问题。为了解决这些问题，有人搞出了NUMA。

　　注意：北桥芯片（North Bridge）是主板芯片组中起主导作用的最重要的组成部分，也称为主桥（Host Bridge）。 一般来说， 芯片组的名称就是以北桥芯片的名称来命名的，例如：英特尔845E芯片组的北桥芯片是82845E，875P芯片组的北桥芯片是82875P等等。

　　NUMA构架细节

　　通过“NUMA的产生背景”，让我们了解到了之前内存访问架构原则，与此相对的就是NUMA，NUMA 全称 Non-Uniform Memory Access，译为“非一致性内存访问”。这种构架下，不同的内存器件和CPU核心从属不同的Node，每个 Node 都有自己的集成内存控制器（IMC，Integrated Memory Controller）。

　　在 Node 内部，架构类似SMP，使用IMC Bus进行不同核心间的通信；不同的 Node间通过QPI（Quick Path Interconnect）进行通信，如下图所示：

　　一般来说，一个内存插槽对应一个Node。需要注意的一个特点是，QPI的延迟要高于IMC Bus，也就是说CPU访问内存有了远近（remote/local）之别，而且实验分析来看，这个差别非常明显。

　　在Linux中，对于NUMA有以下几个需要注意的地方：

　　默认情况下，内核不会将内存页面从一个 NUMA Node 迁移到另外一个 NUMA Node；

　　但是有现成的工具可以实现将冷页面迁移到远程（Remote）的节点：NUMA Balancing；

　　关于不同 NUMA Node 上内存页面迁移的规则，社区中有依然有不少争论。

　　NUMA详细分析

　　非一致性内存架构(Non-uniform Memory Architecture)是为了解决传统的对称多处理(Symmetric Multi-processor)系统中的可扩展性问题而诞生的。在对称多处理系统中，处理器共享北桥中的内存控制器来达到共同访问外部内存和IO的目的，也就是说所有的处理器对内存和I/O的访问方式和开销都是相同的。在这种系统中，随着更多的处理器被添加到SMP系统中，总线的竞争将会越来越大，系统的性能也必将随之大打折扣。SMP系统的示意图如下：

　　本地节点： 对于某个节点中的所有CPU，此节点称为本地节点；(速度最快)

　　邻居节点： 与本地节点相邻的节点称为邻居节点；（速度次之）

　　远端节点： 非本地节点或邻居节点的节点，称为游戏远端节点。（速度最差）

　　超立方体可以作为一种有效的拓扑来描述NUMA系统，它将系统中的节点数限制在2^C内，C是每个节点拥有的邻居节点数，如下图所示

　　开销总结

　　以C=3为例，则对于节点1而言，2,3,5则为邻居节点，4,6,7,8为远端节点，显然访问开销的关系为 本地节点<邻居节点<远端节点。

　　NUMA案例分析

　　AMD Hyper-Transport

　　早期的SMP(对称多处理器系统) 只拥有一个位于北桥中的内存控制器，而如今更先进的做法是将内存控制器整合到CPU中去，这样每个CPU都拥有自己的内存控制器，不会相互之间产生竞争。

　　最先采用这种做法的一批处理器就是AMD在2003年推出的AMD Opteron系列处理器，其结构如下图所示：

　　每个CPU中都整合了一个内存控制器（IMC），并且CPU之间采用了一种Hyper-Transport的技术建立连接，这种连接可以使得CPU通过其他CPU来访问外部内存，当然访问开销要比访问本地内存更大。

　　操作系统的支持

　　为了支持NUMA架构，OS的设计必须将内存分布的特点考虑进去。

　　举一个简单的例子，假如一个进程运行在一个给定的处理器中，那么为这个进程所分配的物理内存就应该是该处理器的本地内存，而不是外部内存。

　　OS还要注意避免将一个进程从一个节点给迁移到另一个节点。在一个普通的多处理系统中，OS就应该已经尝试不去在处理器之间迁移进程，因为这意味着一个处理器的cache中的相关内容都将被丢失。如果在某种情况下必须进行迁移，那么OS可以随意选择一个空闲的处理器。

　　但是在NUMA系统中，可选择在www.cungun.com选择新的处理器将要受到一些限制，最重要的一点就是新处理器访问内存的开销不能比先前的处理器大，也就是说应该尽可能选择本地节点中的处理器。

　　当找不到符合条件的处理器，OS才能选择其他类型的处理器。

　　在这种较糟的情况下有两种选择：

　　如果进程只是暂时性的被迁移出去，可以再将其迁移回更加合适的处理器；

　　如果不是暂时性的，那么可以将该进程的内存拷贝到新处理器的内存中，这样就可以通过访问拷贝的内存来消除访问外部内存的开销，显然这是一种空间换时间的做法。

　　NUMA Node 操作

　　NUMA Node 分配

　　有两个NUMA Node，每个节点管理16GB内存。

　　NUMA Node 绑定

　　Node 和 Node 之间进行通信的代价是不等的，同样是 Remote 节点，其代价可能不一样，这个信息在 node distances 中以一个矩阵的方式展现。

　　我们可以将一个进程绑定在某个 CPU 或 NUMA Node 的内存上执行。