NUMA,非统一内存访问(Non-uniform Memory Access),介于SMP(对称多处理)和MPP(大规模并行处理)之间，各个节点自有内存(甚至IO子系统),访问其它节点的内存则通过高速网络通道。NUMA信息主要通过BIOS中的ACPI(高级配置和编程接口)进行配置,Linux对NUMA系统的物理内存分布信息从系统firmware的ACPi表中获得，最重要的是SRAT(System Resource Affinity Table)和SLIT(System locality Information Table)表。SRAT表包含CPU信息、内存相关性信息,SLIT表则记录了各个节点之间的距离，在系统中由数组node_distance[]记录。这样系统可以就近分配内存，减少延迟。

Linux中用一个struct pg_data_t表示一个numa节点，Linux内核支持numa调度,并实现CPU的负载均衡。

既然提到了NUMA架构，那么我们就有必要先来了解下NUMA是什么。 NUMA，非统一内存访问(Non-uniform Memory Access),介于SMP和MPP之间。

在NUMA架构中，每一颗CPU被称为一个node，每个node之间的内存使用的独立的。首先我们来看下传统模式SMP的情况：

SMP架构：

我们可以看到，每个CPU之间是绝对平等的，没有优先级之分，访问内存都必须通过系统总线。同时CPU之间的访问也是需要经过系统总线的。

从这个架构大家也可以看到SMP架构的短板是什么地方了。对于现在动辄数十个甚至几百个CPU的系统来讲，这显然是有问题的。系统的总线将是

整个系统的瓶颈。

因此随着技术的发展，引入了新的一种架构NUMA。我们来看NUMA架构是什么样的：

NUMA架构：

大家从NUMA架构可以看出，每颗CPU之间是独立的，相互之间的内存是不影响的。每一颗CPU访问属于自己的内存，延迟是最小的。我们这里再混到前面的例子中：

查看是否支持:dmesg | grep -i numa

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[root@bj150 ~]# dmesg | grep -i numa
NUMA: Allocated memnodemap from b000 - b240
NUMA: Using 28 for the hash shift.
pci_bus 0000:00: on NUMA node 0 (pxm 1)
pci_bus 0000:40: on NUMA node 1 (pxm 2)
pci_bus 0000:3f: on NUMA node 0 (pxm 1)
pci_bus 0000:7f: on NUMA node 1 (pxm 2)

要查看具体的numa信息用numastat

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[root@bj150 ~]# numastat
node0 node1
numa_hit 45239238685 13466502885
numa_miss 975259 1223334238
numa_foreign 1223334238 975259
interleave_hit 19791 19712
local_node 45239134585 13466488455
other_node 1079359 1223348668
numa_hit是打算在该节点上分配内存，最后从这个节点分配的次数;

num_miss是打算在该节点分配内存，最后却从其他节点分配的次数;

num_foregin是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是采用interleave策略最后从该节点分配的次数;

local_node该节点上的进程在该节点上分配的次数

other_node是其他节点进程在该节点上分配的次数

lscpu可以看到两个node的cpu归属:

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[root@bj150 ~]# lscpu
Architecture: x86_64
CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit
Byte Order: Little Endian
CPU(s): 32
On-line CPU(s) list: 0-31
Thread(s) per core: 2
Core(s) per socket: 8
Socket(s): 2
NUMA node(s): 2
Vendor ID: GenuineIntel
CPU family: 6
Model: 62
Stepping: 4
CPU MHz: 2600.110
BogoMIPS: 5199.29
Virtualization: VT-x
L1d cache: 32K
L1i cache: 32K
L2 cache: 256K
L3 cache: 20480K
NUMA node0 CPU(s): 0,2,4,6,8,10,12,14,16,18,20,22,24,26,28,30
NUMA node1 CPU(s): 1,3,5,7,9,11,13,15,17,19,21,23,25,27,29,31
。
各个cpu负载情况，使用命令:mpstat -P ALL(需要安装sysstat)

Linux上使用numactl设定进程的numa策略。常见的情况是,数据库daemon进程(mongodb,mysql)可能会吃掉很多内存，而一个numa节点上的内存很有限，内存不够时虚拟内存频繁与硬盘交换数据，导致性能急剧下降(标识是irqbalance进程或cpuspeed进程top中居高不下),这时应该采用interleave的numa策略，允许从其他节点分配内存。

查看每个节点对应的内存使用情况

[root@bj150 ~]# numactl --show
policy: default
preferred node: current
physcpubind: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
cpubind: 0 1
nodebind: 0 1
membind: 0 1
[root@bj150 ~]# numactl --hardware
available: 2 nodes (0-1)
node 0 cpus: 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30
node 0 size: 32722 MB
node 0 free: 11452 MB
node 1 cpus: 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31
node 1 size: 32768 MB
node 1 free: 3877 MB
node distances:
node 0 1
0: 10 20
1: 20 10

禁用numa
1.在操作系统中关闭，可以直接在/etc/grub.conf的kernel行最后添加numa=off，如下所示：

　　kernel /vmlinuz-2.6.32-220.el6.x86_64 ro root=/dev/mapper/VolGroup-root rd_NO_LUKS LANG=en_US.UTF-8 rd_LVM_LV=VolGroup/root rd_NO_MD quiet SYSFONT=latarcyrheb-sun16 rhgb crashkernel=auto rd_LVM_LV=VolGroup/swap rhgb crashkernel=auto quiet KEYBOARDTYPE=pc KEYTABLE=us rd_NO_DM numa=off

2启动MySQL的时候，关闭NUMA特性：

　　numactl --interleave=all mysqldpath 这是使用交叉分配模式启动一个程序，也就是说程序可以随意跨节点用其他节点的内存，传说中这是效率最高的关闭NUMA特性的方法，只是传说。
或
numactl –cpunodebind=node –localalloc mysqld
3 BOIS层关闭

参考文档
http://blog.csdn.net/jollyjumper/article/details/17168175
http://www.tuicool.com/articles/FzmmQj

ITPub博客

【Linux】NUMA一点基础知识

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