NUMA简介 在传统的对称多处理器(SMP, Symmetric Multiprocessing)系统中,整个计算机中的所有cpu共享一个单独的内存控制器.当所有的cpu同时访问内存时,这个内存控制器常常成为性能瓶颈.同时,这种架构也不能适应使用大量的cpu的场景.于是,为了解决这些问题,越来越多的现代计算机系统采用了CC/NUMA(缓存一致性/非对称访存)架构.例如AMD* Opteron*, IBM* Power5*, HP* Superdome, and SGI* Altix*. 在SMP

目录 文章目录 目录 写在前面 计算平台体系结构 SMP 对称多处理结构 NUMA 非统一内存访问结构 MPP 大规模并行处理结构 Linux 上的 NUMA 基本对象概念 NUMA 调度策略 获取宿主机的 NUMA 拓扑 Nova 实现的 NUMA 亲和 Nova 定义的 NUMA 对象概念 实现 NUMA 亲和的背景 操作系统发行版许可证(Licensing) CPU 拓扑对性能的影响 CPU 架构对性能的影响 超线程对性能的影响 NUMA Topology Guest NUMA Topol

本文从NUMA的介绍引出常见的NUMA使用中的陷阱,继而讨论对于NUMA系统的优化方法和一些值得关注的方向. 文章欢迎转载,但转载时请保留本段文字,并置于文章的顶部 作者:卢钧轶(cenalulu) 本文原文地址:http://cenalulu.github.io/linux/numa/ 本博客已经迁移至: http://cenalulu.github.io/ 为了更好的体验,请通过此链接阅读: http://cenalulu.github.io/linux/numa/ NUMA简介 这部分将简

NUMA架构的CPU -- 你真的用好了么? 本文从NUMA的介绍引出常见的NUMA使用中的陷阱,继而讨论对于NUMA系统的优化方法和一些值得关注的方向. 文章欢迎转载,但转载时请保留本段文字,并置于文章的顶部 作者:卢钧轶(cenalulu) 本文原文地址:http://cenalulu.github.io/linux/numa/ NUMA简介 这部分将简要介绍下NUMA架构的成因和具体原理,已经了解的读者可以直接跳到第二节. 为什么要有NUMA 在NUMA架构出现前,CPU欢快的朝着频率越来

本文从NUMA的介绍引出常见的NUMA使用中的陷阱,继而讨论对于NUMA系统的优化方法和一些值得关注的方向. 文章欢迎转载,但转载时请保留本段文字,并置于文章的顶部 作者:卢钧轶(cenalulu) 本文原文地址:http://cenalulu.github.io/linux/numa/ NUMA架构的CPU -- 你真的用好了么? 本文从NUMA的介绍引出常见的NUMA使用中的陷阱,继而讨论对于NUMA系统的优化方法和一些值得关注的方向. 文章欢迎转载,但转载时请保留本段文字,并置于文章的顶部

NUMA架构的CPU -- 你真的用好了么? - http://cenalulu.github.io/linux/numa/ SQL Server 如何支持 NUMA - https://docs.microsoft.com/zh-cn/previous-versions/sql/sql-server-2008-r2/ms180954(v=sql.105)

Redis被广泛使用的一个很重要的原因是它的高性能.因此我们必要要重视所有可能影响Redis性能的因素.机制以及应对方案.影响Redis性能的五大方面的潜在因素,分别是: Redis内部的阻塞式操作 CPU核和NUMA架构的影响 Redis关键系统配置 Redis内存碎片 Redis缓冲区 这一讲,我们来学习一下CPU对Redis的性能影响及应对方法. 主流CPU架构 学习之前,我们先来了解主流CPU架构有哪些,有什么特点,以便我们更好地了解CPU是如何影响Redis的. CPU多核架构 一个C

numa把一台计算机分成多个节点(node),每个节点内部拥有多个CPU,节点内部使用共有的内存控制器,节点之间是通过互联模块进行连接和信息交互.因此节点的所有内存对于本节点所有的CPU都是等同的,对于其他节点中的所有CPU都不同.因此每个CPU可以访问整个系统内存,但是访问本地节点的内存速度最快(不经过互联模块),访问非本地节点的内存速度较慢(需要经过互联模块),即CPU访问内存的速度与节点的距离有关,该距离成为Node Distance.查看当前numa的节点情况:numactl --har

参考: http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-numa/ http://blog.sina.com.cn/s/blog_3f5c2f8c01000bzl.html http://blog.csdn.net/ustc_dylan/article/details/45667227

NUMA微架构 written by qingran September 8th, 2011 no comment 现在开始补日志,逐步的扫清以前写了一半的和"欠账未还的".半年之前开的头,今天先把NUMA说完. PC硬件结构近5年的最大变化是多核CPU在PC上的普及,多核最常用的SMP微架构: 多个CPU之间是平等的,无主从关系(对比IBM Cell): 多个CPU平等的访问系统内存,也就是说内存是统一结构.统一寻址的(UMA,Uniform Memory Architecture)

1. 3种系统架构与2种存储器共享方式 1.1 架构概述 从系统架构来看,目前的商用服务器大体可以分为三类 对称多处理器结构(SMP:Symmetric Multi-Processor) 非一致存储访问结构(NUMA:Non-Uniform Memory Access) 海量并行处理结构(MPP:Massive Parallel Processing). 共享存储型多处理机有两种模型 均匀存储器存取(Uniform-Memory-Access,简称UMA)模型 非均匀存储器存取(Nonunifo

NUMA 体系架构 SMP 体系架构 NUMA 体系架构 NUMA 结构基本概念 Openstack flavor NUMA 策略 Nova 实现 NUMA 流程 1. SMP 体系架构 CPU 计算平台体系架构分为 SMP 体系架构和 NUMA 体系架构等,下图为 SMP 体系架构: SMP(Sysmmetric Multi-Processor System,对称多处理器系统),它由多个具有对称关系的处理器组成.所谓对称,即处理器之间是水平的镜像关系,没有主从之分.SMP 架构使得一台计算机不

CPU 架构SMP/NUMA,调优 SMP:全称是"对称多处理"(Symmetrical Multi-Processing)技术 . 是指在一个计算机上汇集了一组处理器(多CPU),各CPU之间共享内存以及总线. 弱点:CPU变多后,但是内存和内存控制器只有一个,CPU是通过内存控制器访问内存的,所以多个CPU对内存控制器就会产生竞争,为了避免竞争就出现了NUMA架构. NUMA:Non Uniform Memory Access 各个CPU有自己专用的内存(学名叫node),但是也可

为什么会有NUMA? 在NUMA架构出现前,CPU欢快的朝着频率越来越高的方向发展.受到物理极限的挑战,又转为核数越来越多的方向发展.如果每个core的工作性质都是share-nothing(类似于map-reduce的node节点的作业属性),那么也许就不会有NUMA.由于所有CPU Core都是通过共享一个北桥来读取内存,随着核数如何的发展,北桥在响应时间上的性能瓶颈越来越明显.于是,聪明的硬件设计师们,先到了把内存控制器(原本北桥中读取内存的部分)也做个拆分,平分到了每个die上.于是NU

XenServer是一套已在云计算环境中经过验证的企业级开放式服务器虚拟化解决方案,可以将静态.复杂的IT环境转变为更加动态.易于管理的虚拟数据中心,从而大大降低数据中心成本.同时,它可以提供先进的管理功能,实现虚拟数据中心的集成和自动化,而成本远远低于其它解决方案. 1.   XenServer开源介绍 XenServer易用简单,只要优化部署做得好,运行是非常稳定的.对于中小企业来说,采用XenServer来部署虚拟化系统,性价比是十分不错的选择.XenServer基于Xen开发,现在已经全

从系统架构来看,目前的商用服务器大体可以分为三类,即对称多处理器结构 (SMP : Symmetric Multi-Processor) ,非一致存储访问结构 (NUMA : Non-Uniform Memory Access) ,以及海量并行处理结构 (MPP : Massive Parallel Processing) .它们的特征分别描述如下: 1. SMP(Symmetric Multi-Processor) SMP (Symmetric Multi Processing),对称多处理系

从系统架构来看,目前的商用服务器大体可以分为三类,即: 对称多处理器结构(SMP:Symmetric Multi-Processor) 非一致存储访问结构(NUMA:Non-Uniform Memory Access) 以及海量并行处理结构(MPP:Massive Parallel Processing) 从系统架构来看,目前的商用服务器大体可以分为三类,即 对称多处理器结构(SMP:Symmetric Multi-Processor), 非一致存储访问结构(NUMA:Non-Uniform M

10gen在mongodb的部署指南上,提到了在NUMA机器上,mongodb可能会出现问题,参见:http://docs.mongodb.org/manual/administration/production-notes/#production-numa 里面引用了一篇博客,主要讲MySQL的swap insanity,而mongodb也会遇到类似的问题,博客地址:http://blog.jcole.us/2010/09/28/mysql-swap-insanity-and-the-numa

在11.2中,即使是系统支持numa架构,oracle默认也不再检测硬件是否支持numa,也不开启对numa的支持. 要想开启对numa的支持,必须设置隐含参数: _enable_NUMA_support=TRUE (参数_enable_NUMA_optimization已经过期) oracle 12c中,需要同时将设置以下两个参数: "_enable_NUMA_support" = TRUE" 和 "_px_numa_support_enabled" =

查看单个NUMA节点的内存大小: Hyper-V VM VID NUMA节点\PageCount:83769708376970*4k/1024/1024=32GB Hyper-V VM VID NUMA节点\Processor Count:12 (该NUMA节点上共有12C,一个NUMA节点对应一颗物理CPU,一颗物理CPU的核心数即为NUMA节点的CPU核心数量) 一个NUMA节点一共是8376970个分页,每个分页的大小是4KB,所以一个NUMA节点对应的是32GB内存,如果单个节点上的内存