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NUMA架构概述
随着多核CPU的普及#xff0c;传统的对称多处理器#xff08;SMP#xff09;架构逐渐暴露出性能瓶颈。为了应对这一问题#xff0c;非一致性内存访问#xff08;NUMA, Non-Uniform Memory Access#xff09;架构应运而生。NUMA架构是一种内存…NUMA技术原理
NUMA架构概述
随着多核CPU的普及传统的对称多处理器SMP架构逐渐暴露出性能瓶颈。为了应对这一问题非一致性内存访问NUMA, Non-Uniform Memory Access架构应运而生。NUMA架构是一种内存架构模型旨在解决SMP架构下多核处理器扩展带来的内存访问延迟问题。
NUMA架构的结构
在NUMA架构中物理内存被划分为多个NUMA节点Node每个节点包含一组CPU核心、本地内存、以及可能的其他资源如PCIe总线系统。节点之间通过高速互连如QPI、HyperTransport等进行通信。每个节点内的CPU核心可以直接访问本节点的本地内存访问速度较快而访问其他节点的远程内存则需要通过互连结构速度相对较慢。
NUMA架构的特点
非一致性内存访问不同CPU核心访问不同节点内存的速度不同访问本地节点内存最快访问远程节点内存较慢。节点独立性每个NUMA节点相对独立拥有自己的CPU核心、内存和可能的I/O资源。可扩展性NUMA架构支持系统的水平扩展可以通过添加更多节点来增加处理能力和内存容量。
NUMA架构的优势
提高内存访问速度通过允许每个CPU核心快速访问本地内存减少了内存访问延迟。提高系统整体性能NUMA架构能够显著降低内存访问冲突提高系统并行处理能力。增强系统可扩展性支持系统的水平扩展无需对现有硬件或软件架构进行重大改动。
NUMA架构与多核CPU的关系
在NUMA架构中多核CPU被划分到不同的NUMA节点中。每个节点内的CPU核心可以高效地访问本地内存而访问远程内存则相对较慢。这种设计使得多核CPU在处理大规模数据集时能够保持较高的性能同时避免了SMP架构下的内存访问瓶颈。
NUMA架构在极速网络IO场景下的优化策略
在极速网络IO场景下系统需要处理大量的网络数据包这对内存访问速度和处理器性能提出了极高的要求。NUMA架构通过优化内存访问和处理器资源分配可以在这种场景下显著提高系统性能。
1. 内存亲和性优化
内存亲和性是指将进程或线程绑定到特定的NUMA节点上以减少跨节点内存访问的延迟。在极速网络IO场景下可以通过以下步骤实现内存亲和性优化
步骤一确定网络设备的NUMA节点
首先需要确定网络设备如网卡所属的NUMA节点。这可以通过读取系统文件来完成例如
cat /sys/class/net/eth0/device/numa_node假设输出为0表示eth0网卡属于NUMA节点0。
步骤二绑定进程到特定节点
使用numactl工具将处理网络数据包的进程绑定到与网卡相同的NUMA节点上。例如
numactl --cpunodebind0 --membind0 ./network_processing_app这样network_processing_app进程将只在NUMA节点0的CPU核心上运行并访问该节点的本地内存。
步骤三验证设置
使用numactl --show命令可以查看当前进程的NUMA资源分配情况确保设置生效。
2. CPU资源优化
为了避免CPU资源竞争提高处理器利用率可以采取以下措施
合理分配CPU核心
根据网络IO的负载情况合理分配CPU核心给不同的进程或线程。例如可以使用taskset命令将进程绑定到特定的CPU核心上
taskset -c 0-3 ./network_processing_app这将network_processing_app进程绑定到NUMA节点0的前四个CPU核心上。
启用超线程技术
如果处理器支持超线程技术可以启用它以增加可用的逻辑CPU核心数。超线程技术允许单个物理核心同时处理多个线程从而提高并行处理能力。
避免过载
监控CPU使用率避免单个节点上的CPU过载。可以通过负载均衡策略将负载分散到多个节点上确保每个节点的CPU资源得到充分利用。
3. 网络数据包处理优化
为了优化网络数据包的处理可以采取以下措施
使用多队列网卡
多队列网卡可以将网络数据包分散到多个接收队列上从而提高数据包的处理速度。确保操作系统和网卡驱动程序支持多队列功能并配置相应的参数。
启用RSSReceive Side Scaling
RSS可以将接收到的网络数据包分散到多个CPU核心上进行处理从而提高处理效率。在Linux系统中可以通过配置/sys/class/net/ethX/queues/rx-X/rps_cpus来启用RSS。例如
echo f - /sys/class/net/eth0/queues/rx-0/rps_cpus
echo f - /sys/class/net/eth0/queues/rx-1/rps_cpus
# 重复上述命令为所有接收队列配置rps_cpus优化中断处理
减少中断处理的时间开销可以提高网络IO的处理速度。可以通过调整中断亲和性、使用MSI-X中断等技术来优化中断处理。例如将中断绑定到特定的CPU核心上
echo 1 /proc/irq/X/smp_affinity其中X是网卡的中断号1表示将中断绑定到CPU核心0上。
4. 应用层优化
在应用层可以采取以下措施来优化网络IO性能
使用非阻塞IO模型
在高并发场景下使用非阻塞IO模型可以减少线程或进程的数量降低上下文切换的开销。例如在Linux系统中可以使用epoll、kqueue等非阻塞IO机制。
IO多路复用
使用IO多路复用技术可以高效地处理多个网络连接。例如在C语言中可以使用epoll来监听多个网络连接
#include sys/epoll.h
#include unistd.h
#include fcntl.hint main() {int epoll_fd epoll_create1(0);struct epoll_event events[MAX_EVENTS];struct epoll_event ev;int socket_fd socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0);// 配置socket_fd为非阻塞模式fcntl(socket_fd, F_SETFL, O_NONBLOCK);ev.events EPOLLIN;ev.data.fd socket_fd;epoll_ctl(epoll_fd, EPOLL_CTL_ADD, socket_fd, ev);while (1) {int n epoll_wait(epoll_fd, events, MAX_EVENTS, -1);for (int i 0; i n; i) {if (events[i].data.fd socket_fd) {// 处理网络数据包}}}close(epoll_fd);close(socket_fd);return 0;
}批量处理
将多个网络数据包合并成一批进行处理可以减少系统调用的次数提高处理效率。例如在处理TCP连接时可以将多个ACK包合并成一个响应包发送出去。
网络IO极速优化
场景描述
假设有一个高性能计算集群每个节点配备多核处理器和大容量内存节点之间通过高速网络互连。集群中的节点需要处理大量的网络数据包并进行实时计算。
优化步骤
步骤一确定网络设备的NUMA节点
使用以下命令查看网络设备的NUMA节点
cat /sys/class/net/eth0/device/numa_node假设输出为0表示eth0网卡属于NUMA节点0。
步骤二绑定进程到特定节点
将处理网络数据包的进程绑定到NUMA节点0上
numactl --cpunodebind0 --membind0 ./network_processing_app步骤三启用多队列网卡和RSS
配置网卡的多队列和RSS功能
ethtool -L eth0 combined 8
echo f - /sys/class/net/eth0/queues/rx-0/rps_cpus
echo f - /sys/class/net/eth0/queues/rx-1/rps_cpus
# 重复上述命令为所有接收队列配置rps_cpus步骤四优化中断处理
将中断绑定到特定的CPU核心上
echo 1 /proc/irq/X/smp_affinity其中X是网卡的中断号1表示将中断绑定到CPU核心0上。
步骤五应用层优化
在应用程序中使用非阻塞IO模型和IO多路复用技术。例如在C语言中使用epoll来监听多个网络连接
#include sys/epoll.h
#include unistd.h
#include fcntl.hint main() {int epoll_fd epoll_create1(0);struct epoll_event events[MAX_EVENTS];struct epoll_event ev;int socket_fd socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0);// 配置socket_fd为非阻塞模式fcntl(socket_fd, F_SETFL, O_NONBLOCK);ev.events EPOLLIN;ev.data.fd socket_fd;epoll_ctl(epoll_fd, EPOLL_CTL_ADD, socket_fd, ev);while (1) {int n epoll_wait(epoll_fd, events, MAX_EVENTS, -1);for (int i 0; i n; i) {if (events[i].data.fd socket_fd) {// 处理网络数据包}}}close(epoll_fd);close(socket_fd);return 0;
}通过上述优化步骤可以显著提高NUMA架构在极速网络IO场景下的性能。内存亲和性优化减少了跨节点内存访问的延迟CPU资源优化提高了处理器利用率网络数据包处理优化和应用层优化则进一步提升了系统的整体性能。
打个结
NUMA架构通过划分物理内存为多个节点并允许每个节点内的CPU核心高效访问本地内存从而解决了SMP架构下多核处理器扩展带来的内存访问瓶颈。在极速网络IO场景下通过内存亲和性优化、CPU资源优化、网络数据包处理优化和应用层优化等策略可以显著提高NUMA架构的性能。这些优化策略不仅适用于高性能计算集群也适用于需要处理大量网络数据包的任何场景。通过合理的配置和优化NUMA架构能够充分发挥多核处理器的优势提高系统的整体性能和可扩展性。
