NUMA相关配置介绍

什么是NUMA

在早期，对于x86架构的计算机，那时的内存控制器还没有整合进CPU，所有内存的访问都需要通过北桥芯片来完成。此时的内存访问如下图所示，被称为UMA（uniform memory access, 一致性内存访问 ）。这样的访问对于软件层面来说非常容易实现：总线模型保证了所有的内存访问是一致的，不必考虑由不同内存地址之前的差异。

之后的x86平台经历了一场从“拼频率”到“拼核心数”的转变，越来越多的核心被尽可能地塞进了同一块芯片上，各个核心对于内存带宽的争抢访问成为了瓶颈；此时软件、OS方面对于SMP多核心CPU的支持也愈发成熟；再加上各种商业上的考量，x86平台也顺水推舟的搞了NUMA（Non-uniform memory access, 非一致性内存访问）。在这种架构之下，每个Socket都会有一个独立的内存控制器IMC（integrated memory controllers, 集成内存控制器），分属于不同的socket之内的IMC之间通过QPI link通讯。

然后就是进一步的架构演进，由于每个socket上都会有多个core进行内存访问，这就会在每个core的内部出现一个类似最早SMP架构相似的内存访问总线，这个总线被称为IMC bus。

于是，很明显的，在这种架构之下，两个socket各自管理1/2的内存插槽，如果要访问不属于本socket的内存则必须通过QPI link。也就是说内存的访问出现了本地/远程（local/remote）的概念，内存的延时是会有显著的区别的。这也是为什么在NUMA架构下有些应用性能反而更差的原因。

回到当前世面上的CPU，工程上的实现其实更加复杂了。以来看，两个Socket之之间通过各自的一条9.6GT/s的QPI link互访。而每个Socket事实上有2个内存控制器。双通道的缘故，每个控制器又有两个内存通道（channel），每个通道最多支持3根内存条（DIMM）。理论上最大单socket支持76.8GB/s的内存带宽，而两个QPI link，每个QPI link有9.6GT/s的速率（~57.6GB/s）事实上QPI link已经出现瓶颈了。

内核的NUMA的默认行为

Linux内核中/ , //文件定义了NUMA的数据结构和操作方式。在一个启用了NUMA支持的Linux中，Kernel不会将任务内存从一个NUMA node搬迁到另一个NUMA node。

一个进程一旦被启用，它所在的NUMA node就不会被迁移，为了尽可能的优化性能，在正常的调度之中，CPU的core也会尽可能的使用可以local访问的本地core，在进程的整个生命周期之中，NUMA node保持不变。

一旦当某个NUMA node的负载超出了另一个node一个阈值（默认25%），则认为需要在此node上减少负载，不同的NUMA结构和不同的负载状况，系统见给予一个延时任务的迁移——类似于漏杯算法。在这种情况下将会产生内存的remote访问。

NUMA node之间有不同的拓扑结构，各个 node 之间的访问会有一个距离（node distances）的概念，如numactl -H命令的结果有这样的描述：node distances:
node 0 1 2 3
0: 10 11 21 21
1: 11 10 21 21
2: 21 21 10 11
3: 21 21 11 10

可以看出：0 node 到0 node之间距离为10，这肯定的最近的距离，不提。0-1之间的距离远小于2或3的距离。这种距离方便系统在较复杂的情况下选择最合适的NUMA设定。

NUMA相关配置

查看 NUMA node 信息

numactl --hardware

    # NUMA 关闭时：
    #    available: 1 nodes (0) # node 列表
    #    node 0 cpus: 0 1 .. # node0 核列表
    #    node 0 size: 65523 MB        # node0 总内存大小
    #    node 0 free: 51796 MB        # node0 空闲内存大小
    #    node distances: # node 之间 distances 大小
    #    node   0                     # distances 会由矩阵来表示
    #      0: 10

查看 NUMA 绑定信息

numactl --show

    # NUMA 关闭时：
    #    policy: default
    #    preferred node: current
    #    physcpubind: 0 1 ... # 核绑定
    #    cpubind: 0                     # CPU 绑定
    #    nodebind: 0                 # node 绑定
    #    membind: 0                     # 内存绑定

查看 NUMA 统计信息

numastat 等同于 cat /sys/devices/system/node/node[0…n]/numastat。
numastat
# NUMA 关闭时：
#                           node0
# numa_hit             5571187 //打算在本节点上分配内存，最后从本节点分配的次数
# numa_miss                0 //打算在本节点分配内存，最后却从其他节点分配的次数
# numa_foreign              0 //打算在其他节点分配内存，最后却从这个节点分配的次数
# interleave_hit         53465 //采用interleave策略最后从本节点分配的次数
# local_node           5571187//本节点上的进程，在本节点上分配的次数
# other_node                 0 //其他节点进程，在本节点上分配的次数

NUMA 的 内存 分配策略

选项：

–localalloc, -l

规定进程从当前 node 上请求分配内存。

–membind=nodes, -m nodes

规定进程只能从指定的 nodes 上请求分配内存。

–preferred=node

指定了 一个 推荐的 node 来获取内存，如果失败，则尝试别的 node。

–interleave=nodes, -i nodes

规定进程从指定的 nodes 上，以 round robin 算法 交织地 请求分配内存。

NUMA的分配策略例子   

# Unset default cpuset awareness.
numactl --all

# Run ${process} on node 0 with memory allocated on node 0 and 1.
numactl --cpunodebind=0 --membind=0,1 ${process} ${process_arguments}

# Run ${process} on cpus 0-4 and 8-12 of the current cpuset.
numactl --physcpubind=+0-4,8-12 ${process} ${process_arguments}

# Run ${process} with its memory interleaved on all CPUs
numactl --interleave=all ${process} ${process_arguments}

# Run process as above, but with an option (-l) that would be confused with a numactl option.
numactl --cpunodebind=0 --membind=0,1 -- ${process} -l

# Run ${network-server} on the node of network device eth0 with its memory also in the same node.
numactl --cpunodebind=netdev:eth0 --membind=netdev:eth0 ${network-server}

# Set preferred node 1 and show the resulting state.
numactl --preferred=1 numactl --show

# Interleave all of the sysv shared memory region specified by /tmp/shmkey over all nodes.
numactl --interleave=all --shm /tmp/shmkey

# Place a tmpfs file on 2 nodes.
numactl --membind=2 dd if=/dev/zero of=/dev/shm/A bs=1M count=1024

numactl --membind=3 dd if=/dev/zero of=/dev/shm/A seek=1024 bs=1M count=1024

# Reset the policy for the shared memory file file to the default localalloc policy.
numactl --localalloc /dev/shm/file

查看设备NUMA

事实上，在PCIe channel上也是有NUMA亲和性的。比如：查看网卡enp0s20f0u5的NUMA，用到了netdev:<设备名称>这种方式。

[root@local ~]# numactl --prefer netdev:enp0s20f0u5 --show
policy: preferred
preferred node: 0
physcpubind: 0
cpubind: 0
nodebind: 0
membind: 0 1 2 3

或者一个PCI address 为00:17的SATA控制器，用到了pci:

[root@local~]# numactl --prefer pci:00:17 --show
policy: preferred
preferred node: 0
physcpubind: 0
cpubind: 0
nodebind: 0
membind: 0 1 2 3

还有block/ip/file的方式查看NUMA affinity，这里也就不再累述了。

NUMA的开启和关闭

   NUMA可以在BIOS和OS两个层面开关，其实关于两个层面开关的区别网上并没有找到详细资料。有一种说法是：BIOS和OS的关闭NUMA在interleave的粒度上有区别，BIOS应该是在cache line（64B）的粒度，而OS利用内核页表所以是页（4kB）的粒度。效果上BIOS表现应该更稳定一些，但OS的配置相对更方便。

BIOS 层 的 NUMA 设置

1. 查看 BIOS 层是否开启 NUMA

    grep -i numa /var/log/dmesg

    # 1. 如果为 "No NUMA configuration found"

    #     则说明 NUMA 为 disable。

    #     

    # 2. 如果不是 "No NUMA configuration found"

    #     则说明 NUMA 为 enable。

2. 修改 BIOS interleave

注意，由于 BIOS 种类繁多，请以实际情况为准。

参数路径：

    BIOS: interleave

设定值：

    Disable                # interleave 关闭，开启 NUMA。

    Enable                # interleave 开启，关闭 NUMA。

OS 层 的 NUMA 设置

1. 查询 当前内核启动参数

    cat /porc/cmdline

2. 修改 内核启动参数

    vim /etc/grub.conf

    # 修改 kernel 或 linuxe 或 linuxefi 行

    #    添加 `numa=off`，关闭 NUMA。

    #    去除 `numa=off`，开启 NUMA。

    #

    # 例子：

    #    linuxefi /vmlinuz-3.10.0-123.el7.x86_64 ... numa=off