CPU 知识：NUMA

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每个程序员都应该知道的 CPU 知识：NUMA – 知乎 (zhihu.com)

什么是 NUMA？

早期的计算机，内存控制器还没有整合进 CPU，所有的内存访问都需要经过北桥芯片来完成。如下图所示，CPU 通过前端总线（FSB，Front Side Bus）连接到北桥芯片，然后北桥芯片连接到内存——内存控制器集成在北桥芯片里面。

这种架构被称为 UMA1（Uniform Memory Access, 一致性内存访问 ）：总线模型保证了 CPU 的所有内存访问都是一致的，不必考虑不同内存地址之间的差异。

在 UMA 架构下，CPU 和内存之间的通信全部都要通过前端总线。而提高性能的方式，就是不断地提高 CPU、前端总线和内存的工作频率。

后面的故事，大部分人都很清楚：因为物理条件的限制，不断提高工作频率的路子走不下去了。CPU 性能的提升开始从提高主频转向增加 CPU 数量（多核、多 CPU）。越来越多的 CPU 对前端总线的争用，使前端总线成为了瓶颈。为了消除 UMA 架构的瓶颈，NUMA2（Non-Uniform Memory Access, 非一致性内存访问）架构诞生了：

  1. CPU 厂商把内存控制器集成到 CPU 内部，一般一个 CPU socket 会有一个独立的内存控制器。
  2. 每个 CPU scoket 独立连接到一部分内存，这部分 CPU 直连的内存称为“本地内存”。
  3. CPU 之间通过 QPI（Quick Path Interconnect） 总线进行连接。CPU 可以通过 QPI 总线访问不和自己直连的“远程内存”。

和 UMA 架构不同，在 NUMA 架构下，内存的访问出现了本地和远程的区别：访问远程内存的延时会明显高于访问本地内存。

NUMA 的设置

Linux 有一个命令 numactl3 可以查看或设置 NUMA 信息。

  • 执行 numactl --hardware 可以查看硬件对 NUMA 的支持信息：
# numactl --hardware
available: 2 nodes (0-1)
node 0 cpus: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71
node 0 size: 96920 MB
node 0 free: 2951 MB
node 1 cpus: 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95
node 1 size: 98304 MB
node 1 free: 33 MB
node distances:
node   0   1 
  0:  10  21 
  1:  21  10
  1. CPU 被分成 node 0 和 node 1 两组（这台机器有两个 CPU Socket）。
  2. 一组 CPU 分配到 96 GB 的内存（这台机器总共有 192GB 内存）。
  3. node distances 是一个二维矩阵，node[i][j] 表示 node i 访问 node j 的内存的相对距离。比如 node 0 访问 node 0 的内存的距离是 10，而 node 0 访问 node 1 的内存的距离是 21。
  • 执行 numactl --show 显示当前的 NUMA 设置：
# 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 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 
cpubind: 0 1 
nodebind: 0 1 
membind: 0 1
  • numactl 命令还有几个重要选项：
  1. --cpubind=0： 绑定到 node 0 的 CPU 上执行。
  2. --membind=1： 只在 node 1 上分配内存。
  3. --interleave=nodes：nodes 可以是 all、N,N,N 或 N-N，表示在 nodes 上轮循（round robin）分配内存。
  4. --physcpubind=cpus：cpus 是 /proc/cpuinfo 中的 processor（超线程） 字段，cpus 的格式与 –interleave=nodes 一样，表示绑定到 cpus 上运行。
  5. --preferred=1： 优先考虑从 node 1 上分配内存。
  • numactl 命令的几个例子：
# 运行 test_program 程序，参数是 argument，绑定到 node 0 的 CPU 和 node 1 的内存
numactl --cpubind=0 --membind=1 test_program arguments

# 在 processor 0-4，8-12 上运行 test_program
numactl --physcpubind=0-4,8-12 test_program arguments

# 轮询分配内存
numactl --interleave=all test_program arguments

# 优先考虑从 node 1 上分配内存
numactl --preferred=1

测试 NUMA

#include <sys/time.h>

#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>

int main(int argc, char** argv) {
  int size = std::stoi(argv[1]);
  std::vector<std::vector<uint64_t>> data(size, std::vector<uint64_t>(size));

  struct timeval b;
  gettimeofday(&b, nullptr);
  # 按列遍历，避免 CPU cache 的影响
  for (int col = 0; col < size; ++col) {
    for (int row = 0; row < size; ++row) {
      data[row][col] = rand();
    }
  }

  struct timeval e;
  gettimeofday(&e, nullptr);

  std::cout << "Use time "
            << e.tv_sec * 1000000 + e.tv_usec - b.tv_sec * 1000000 - b.tv_usec
            << "us" << std::endl;
}

# numactl --cpubind=0 --membind=0 ./numa_test 20000
Use time 16465637us
# numactl --cpubind=0 --membind=1 ./numa_test 20000 
Use time 21402436us

可以看出，测试程序使用远程内存比使用本地内存慢了接近 30%

Linux 的 NUMA 策略

Linux 识别到 NUMA 架构后，默认的内存分配方案是：优先从本地分配内存。如果本地内存不足，优先淘汰本地内存中无用的内存。使内存页尽可能地和调用线程处在同一个 node。

这种默认策略在不需要分配大量内存的应用上一般没什么问题。但是对于数据库这种可能分配超过一个 NUMA node 的内存量的应用来说，可能会引起一些奇怪的性能问题。

下面是在网上看到的的例子：由于 Linux 默认的 NUMA 内存分配策略，导致 MySQL 在内存比较充足的情况下，出现大量内存页被换出，造成性能抖动的问题。

  • The MySQL “swap insanity” problem and the effects of the NUMA architecture4
  • A brief update on NUMA and MySQL5

参考资料

  1. UMA（Uniform Memory Access, 一致性内存访问）：https://en.wikipedia.org/wiki/Uniform_memory_access
  2. NUMA（Non-Uniform Memory Access, 非一致性内存访问）：https://en.wikipedia.org/wiki/Non-uniform_memory_access
  3. numactl：https://linux.die.net/man/8/numactl
  4. The MySQL “swap insanity” problem and the effects of the NUMA architecture：http://blog.jcole.us/2010/09/28/mysql-swap-insanity-and-the-numa-architecture/
  5. A brief update on NUMA and MySQL：http://blog.jcole.us/2012/04/16/a-brief-update-on-numa-and-mysql/
  6. NUMA架构的CPU — 你真的用好了么？：http://cenalulu.github.io/linux/numa/
  7. Thread and Memory Placement on NUMA Systems: Asymmetry Matters：https://www.usenix.org/conference/atc15/technical-session/presentation/lepers
  8. NUMA (Non-Uniform Memory Access): An Overview：https://queue.acm.org/detail.cfm?id=2513149
  9. NUMA Memory Policy：https://www.kernel.org/doc/html/latest/admin-guide/mm/numa_memory_policy.html
  10. What is NUMA?：https://www.kernel.org/doc/html/latest/vm/numa.ht

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