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：

1. 多个CPU之间是平等的，无主从关系（对比IBM Cell）；
2. 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）;
3. CPU到CPU的访问必须通过系统总线。

结构如图所示：

SMP的问题主要在CPU和内存之间的通信延迟较大、通信带宽受限于系统总线带宽，同时总线带宽会成为整个系统的瓶颈。

由此应运而生了NUMA架构：

NUMA（Non-Uniform Memory Access）是起源于AMD Opteron的微架构，同时被Intel Nehalem采用（英特尔志强E5500以上的CPU和桌面的i3、i5、i7均基于此架构）。这也应该是继AMD64后AMD对CPU架构的又一项重要改进。

在这个架构中，每个处理器有其可以直接访问其自身的“本地”内存池，使CPU和这块儿内存之间拥有更小的延迟和更大的带宽。而且整个内存仍然可做为一个整体，可以接受来自任何CPU的访问。简言之就是CPU访问自己领地内的内存延迟最小独占带宽，访问其他的内存区域稍慢并且共享带宽。

GNU/Linux如何管理NUMA：

1. probe硬件，了解物理CPU数量，内存大小等；
2. 根据物理CPU的数量（不是core）分配node，一个物理CPU对应一个node；
3. 把属于一个node的内存模块和其node相联系；
4. 测试各个CPU到各个内存区域的通信延迟；

在一台16GB内存，双Xeon E5620 CPU Dell R710用numactl得到以下信息:

• 第一列node0和node1就是对应物理CPU0和CPU1；
• size就是指在此节点NUMA分配的内存总数；
• free是指此节点NUMA的内存空闲数量；
• node distances就是指node到各个内存节点之间的距离，默认情况10是指本地内存，21是指跨区域访问。

因为就近内存访问的快速性，所以默认情况下一个CPU只访问其所属区域的内存空间。此时造成的问题是在大内存占用的一些应用时会有CPU近线内存不够的情况，可以使用如下方式把CPU对内存区域的访问变为round robin方式。此时需要通过以下方式修改：

# numactl --interleave=all

memcached、redis、monodb等应该做以上的优化修改。

另外，如果有时间，下一篇会总结一下自己对于此问题的思考：如果自己实现一个内存池，并发挥NUMA架构的最大效能，如何设计？

参考自：

http://en.wikipedia.org/wiki/Non-Uniform_Memory_Access

Ulrich Drepper, Memory part 4: NUMA support http://lwn.net/Articles/254445/

http://www.kernel.org/doc/Documentation/sysctl/vm.txt

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