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讓我們一起了解Linux上Numa架構(gòu)

開發(fā) 架構(gòu)
隨著多核技術(shù)的發(fā)展,將多個CPU封裝在一起,這個封裝被稱為插槽Socket;Core是socket上獨立的硬件單元;通過intel的超線程HT技術(shù)進(jìn)一步提升CPU的處理能力,OS看到的邏輯上的核Processor數(shù)量。

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本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號「運(yùn)維開發(fā)故事」,作者沒有文案的夏老師。轉(zhuǎn)載本文請聯(lián)系運(yùn)維開發(fā)故事公眾號。

準(zhǔn)備環(huán)境

以下案例基于 Ubuntu 16.04,同樣適用于其他的 Linux 系統(tǒng)。我使用的案例環(huán)境如下所示:

機(jī)器配置:32 CPU,64GB 內(nèi)存

在NUMA中儲存層次的概念:

1)處理器層:單個物理核,稱為處理器層。2)本地節(jié)點層:對于某個節(jié)點中的所有處理器,此節(jié)點稱為本地節(jié)點。3)home節(jié)點層:與本地節(jié)點相鄰的節(jié)點稱為home節(jié)點。4)遠(yuǎn)程節(jié)點層:非本地節(jié)點或鄰居節(jié)點的節(jié)點,稱為遠(yuǎn)程節(jié)點。CPU訪問不同類型節(jié)點內(nèi)存的速度是不相同的,訪問本地節(jié)點的速度最快,訪問遠(yuǎn)端節(jié)點的速度最慢,即訪問速度與節(jié)點的距離有關(guān),距離越遠(yuǎn)訪問速度越慢,此距離稱作Node Distance。應(yīng)用程序要盡量的減少不同CPU模塊之間的交互,如果應(yīng)用程序能有方法固定在一個CPU模塊里,那么應(yīng)用的性能將會有很大的提升。

以鯤鵬920處理器講一下cpu芯片的的構(gòu)成:鯤鵬920處理器片上系統(tǒng)的每個超級內(nèi)核集群包含6個內(nèi)核集群、2個I/O集群和4個DDR控制器。每個超級內(nèi)核集群封裝成一個CPU晶片。每個晶片上集成了4個72位(64位數(shù)據(jù)加8位ECC)、數(shù)據(jù)傳輸率最高為3200MT/s的高速DDR4通道,單晶片可支持最多512GB×4的DDR存儲空間。L3 Cache在物理上被分為兩部分:L3 Cache TAG和L3 Cache DATA。L3 Cache TAG集成在每個內(nèi)核集群中,以降低監(jiān)聽延遲。L3 Cache DATA則直接連接片上總線。

Hydra根代理(Hydra Home Agent,HHA)是處理多芯片系統(tǒng)Cache一致性協(xié)議的模塊。POE_ICL是系統(tǒng)配置的硬件加速器,一般可以用作分組順序整理器、消息隊列、消息分發(fā)或者實現(xiàn)某個處理器內(nèi)核的特定任務(wù)等。此外,每個超級內(nèi)核集群在物理上還配置了一個通用中斷控制器分發(fā)器(GICD)模塊,兼容ARM的GICv4規(guī)范。當(dāng)單芯片或多芯片系統(tǒng)中有多個超級內(nèi)核集群時,只有一個GICD對系統(tǒng)軟件可見。

numactl的使用

Linux提供了一個一個手工調(diào)優(yōu)的命令numactl(默認(rèn)不安裝),在Ubuntu上的安裝命令如下:

  1. sudo apt install numactl -y 

首先你可以通過man numactl或者numactl --h了解參數(shù)的作用與輸出的內(nèi)容。查看系統(tǒng)的numa狀態(tài):

  1. numactl --hardware 

運(yùn)行得到如下的結(jié)果:

  1. available: 4 nodes (0-3) 
  2. node 0 cpus: 0 1 2 3 4 5 6 7 
  3. node 0 size: 16047 MB 
  4. node 0 free: 3937 MB 
  5. node 1 cpus: 8 9 10 11 12 13 14 15 
  6. node 1 size: 16126 MB 
  7. node 1 free: 4554 MB 
  8. node 2 cpus: 16 17 18 19 20 21 22 23 
  9. node 2 size: 16126 MB 
  10. node 2 free: 8403 MB 
  11. node 3 cpus: 24 25 26 27 28 29 30 31 
  12. node 3 size: 16126 MB 
  13. node 3 free: 7774 MB 
  14. node distances: 
  15. node   0   1   2   3 
  16.   0:  10  20  20  20 
  17.   1:  20  10  20  20 
  18.   2:  20  20  10  20 
  19.   3:  20  20  20  10 

根據(jù)這個圖與命令得到的結(jié)果,可以看到,此系統(tǒng)共有4個node,各領(lǐng)取8個CPU和16G內(nèi)存。 這里還需要注意的就是CPU共享的L3 cache也是會自己領(lǐng)取相應(yīng)的空間。通過numastat命令可以查看numa狀態(tài),返回值內(nèi)容:

  • numa_hit:是打算在該節(jié)點上分配內(nèi)存,最后從這個節(jié)點分配的次數(shù);
  • numa_miss:是打算在該節(jié)點分配內(nèi)存,最后卻從其他節(jié)點分配的次數(shù);
  • numa_foreign:是打算在其他節(jié)點分配內(nèi)存,最后卻從這個節(jié)點分配的次數(shù);
  • interleave_hit :采用interleave策略最后從本節(jié)點分配的次數(shù)
  • local_node:該節(jié)點上的進(jìn)程在該節(jié)點上分配的次數(shù)
  • other_node:是其他節(jié)點進(jìn)程在該節(jié)點上分配的次數(shù)

注:如果發(fā)現(xiàn) numa_miss 數(shù)值比較高時,說明需要對分配策略進(jìn)行調(diào)整。例如將指定進(jìn)程關(guān)聯(lián)綁定到指定的CPU上,從而提高內(nèi)存命中率。

  1. root@ubuntu:~# numastat 
  2.                            node0           node1           node2           node3 
  3. numa_hit             19480355292     11164752760     12401311900     12980472384 
  4. numa_miss                5122680       122652623        88449951            7058 
  5. numa_foreign           122652643        88449935            7055         5122679 
  6. interleave_hit             12619           13942           14010           13924 
  7. local_node           19480308881     11164721296     12401264089     12980411641 
  8. other_node               5169091       122684087        88497762           67801 

NUMA的內(nèi)存分配策略

--localalloc或者-l:規(guī)定進(jìn)程從本地節(jié)點上請求分配內(nèi)存。--membind=nodes或者-m nodes:規(guī)定進(jìn)程只能從指定的nodes上請求分配內(nèi)存。--preferred=node:指定一個推薦的node來獲取內(nèi)存,如果獲取失敗,則嘗試別的node。--interleave=nodes或者-i nodes:規(guī)定進(jìn)程從指定的nodes上,以round robin算法交織地請求內(nèi)存分配。

  1. numactl --interleave=all mongod -f /etc/mongod.conf   

因為NUMA默認(rèn)的內(nèi)存分配策略是優(yōu)先在進(jìn)程所在CPU的本地內(nèi)存中分配,會導(dǎo)致CPU節(jié)點之間內(nèi)存分配不均衡,當(dāng)開啟了swap,某個CPU節(jié)點的內(nèi)存不足時,會導(dǎo)致swap產(chǎn)生,而不是從遠(yuǎn)程節(jié)點分配內(nèi)存。這就是所謂的swap insanity 現(xiàn)象?;?qū)е滦阅芗眲∠陆?。所以在運(yùn)維層面,我們也需要關(guān)注NUMA架構(gòu)下的內(nèi)存使用情況(多個內(nèi)存節(jié)點使用可能不均衡),并合理配置系統(tǒng)參數(shù)(內(nèi)存回收策略/Swap使用傾向),盡量去避免使用到Swap。

Node->Socket->Core->Processor

隨著多核技術(shù)的發(fā)展,將多個CPU封裝在一起,這個封裝被稱為插槽Socket;Core是socket上獨立的硬件單元;通過intel的超線程HT技術(shù)進(jìn)一步提升CPU的處理能力,OS看到的邏輯上的核Processor數(shù)量。

Socket = Node

Socket是物理概念,指的是主板上CPU插槽;Node是邏輯概念,對應(yīng)于Socket。

Core = 物理CPU

Core是物理概念,一個獨立的硬件執(zhí)行單元,對應(yīng)于物理CPU;

Thread = 邏輯CPU = Processor

Thread是邏輯CPU,也就是Processo

lscpu的使用

顯示格式:

  • Architecture:架構(gòu)
  • CPU(s):邏輯cpu顆數(shù)
  • Thread(s) per core:每個核心線程,也就是指超線程
  • Core(s) per socket:每個cpu插槽核數(shù)/每顆物理cpu核數(shù)
  • CPU socket(s):cpu插槽數(shù)
  • L1d cache:級緩存(google了下,這具體表示表示cpu的L1數(shù)據(jù)緩存)
  • L1i cache:一級緩存(具體為L1指令緩存)
  • L2 cache:二級緩存
  • L3 cache:三級緩存
  • NUMA node0 CPU(s) :CPU上的邏輯核,也就是超線程

執(zhí)行l(wèi)scpu,結(jié)果部分如下:

  1. root@ubuntu:~# lscpu 
  2. Architecture:          x86_64 
  3. CPU(s):                32 
  4. Thread(s) per core:    1 
  5. Core(s) per socket:    8 
  6. Socket(s):             4 
  7. L1d cache:             32K 
  8. L1i cache:             32K 
  9. L2 cache:              256K 
  10. L3 cache:              20480K 
  11. NUMA node0 CPU(s):     0-7 
  12. NUMA node1 CPU(s):     8-15 
  13. NUMA node2 CPU(s):     16-23 
  14. NUMA node3 CPU(s):     24-31 

 

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 運(yùn)維開發(fā)故事
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