NUMA(Non-Uniform Memory Access)架构的介绍

本文主要是介绍NUMA(Non-Uniform Memory Access)架构的介绍，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1. NUMA由来

最早的CPU是以下面这种形式访问内存的：

在这种架构中，所有的CPU都是通过一条总线来访问内存，我们把这种架构叫做SMP架构（Symmetric Multi-Processor），也就是对称多处理器结构。可以看出来，SMP架构有下面4个特点：

CPU和CPU以及CPU和内存都是通过一条总线连接起来
CPU都是平等的，没有主从关系
所有的硬件资源都是共享的，即每个CPU都能访问到任何内存、外设等
内存是统一结构和统一寻址的（UMA, Uniform Memory Architecture）

但是随着CPU多核技术的发展，一颗物理CPU中集成了越来越多的core，导致SMP架构的性能瓶颈越来越明显，因为所有的处理器都通过一条总线连接起来，因此随着处理器的增加，系统总线成为了系统瓶颈，另外，处理器和内存之间的通信延迟也较大。

为了解决SMP架构下不断增多的CPU Core导致的性能问题，NUMA架构应运而生，NUMA调整了CPU和内存的布局和访问关系，具体示意如下图：

在NUMA架构中，将CPU划分到多个NUMA Node中，每个Node有自己独立的内存空间和PCIE总线系统。各个CPU间通过QPI总线进行互通。

CPU访问不同类型节点内存的速度是不相同的，访问本地节点的速度最快，访问远端节点的速度最慢，即访问速度与节点的距离有关，距离越远，访问速度越慢，所以叫做非一致性内存访问，这个访问内存的距离我们称作Node Distance。

虽然NUMA很好的解决了SMP架构下CPU大量扩展带来的性能问题，但是其自身也存在着不足，当Node节点本地内存不足时，需要跨节点访问内存，节点间的访问速度慢，从而也会带来性能的下降。所以我们在编写应用程序时，要充分利用NUMA系统的这个特点，尽量的减少不同CPU模块之间的交互，避免远程访问资源，如果应用程序能有方法固定在一个CPU模块里，那么应用的性能将会有很大的提升。

2. NUMA架构下的CPU和内存分布

我们先厘清几个跟CPU有关的概念：

Socket：表示一颗物理 CPU 的封装（物理 CPU 插槽），简称插槽。为了避免将逻辑处理器和物理处理器混淆，Intel 将物理处理器称为插槽，Socket表示可以看得到的真实的CPU核。
Core：物理 CPU 封装内的独立的一组程序执行的硬件单元，比如寄存器，计算单元等，Core表示的是在同一个物理核内逻辑层面的核。同一个物理CPU的多个Core，有自己独立的L1和L2 Cache，共享L3 Cache。
Thread：使用超线程技术虚拟出来的逻辑 Core，需要 CPU 支持。为了便于区分，逻辑 Core 一般被写作 Processor。在具有 Intel 超线程技术的处理器上，每个内核可以具有两个逻辑处理器，这两个逻辑处理器共享大多数内核资源（如内存缓存和功能单元）。此类逻辑处理器通常称为 Thread 。超线程可以在一个逻辑核等待指令执行的间隔(等待从cache或内存中获取下一条指令)，把时间片分配到另一个逻辑核。高速在这两个逻辑核之间切换，让应用程序感知不到这个间隔，误认为自己是独占了一个核。对于每个逻辑线程，拥有完整独立的寄存器集合和本地中断逻辑，共享执行单元和一二三级Cache，超线程技术可以带来20%~30%的性能提升。
Node：即NUMA Node，CPU+本地总线+内存=1 Node。

Socket、Core和Threads之间的关系示意如下：