numactl
numactl --interleave=all 命令
现在的机器上都是有多个CPU和多个内存块的。以前我们都是将内存块看成是一大块内存,所有CPU到这个共享内存的访问消息是一样的。这就是之前普遍使用的SMP模型。
但是随着处理器的增加,共享内存可能会导致内存访问冲突越来越厉害,且如果内存访问达到瓶颈的时候,性能就不能随之增加。NUMA(Non-Uniform Memory Access)就是这样的环境下引入的一个模型。
比如一台机器是有2个处理器,有4个内存块。我们将1个处理器和两个内存块合起来,称为一个NUMA node,这样这个机器就会有两个NUMA node。
在物理分布上,NUMA node的处理器和内存块的物理距离更小,因此访问也更快。比如这台机器会分左右两个处理器(cpu1, cpu2),
在每个处理器两边放两个内存块(memory1.1, memory1.2, memory2.1,memory2.2),这样NUMA node1的cpu1访问memory1.1和memory1.2就比访问memory2.1和memory2.2更快。
所以使用NUMA的模式如果能尽量保证本node内的CPU只访问本node内的内存块,那这样的效率就是最高的。 在运行程序的时候使用numactl -m和-physcpubind就能制定将这个程序运行在哪个cpu和哪个memory中。玩转cpu-topology 给了一个表格,当程序只使用一个node资源和使用多个node资源的比较表(差不多是38s与28s的差距)。所以限定程序在numa node中运行是有实际意义的。 但是呢,话又说回来了,制定numa就一定好吗?--numa的陷阱。SWAP的罪与罚文章就说到了一个numa的陷阱的问题。现象是当你的服务器还有内存的时候,发现它已经在开始使用swap了,甚至已经导致机器出现停滞的现象。
这个就有可能是由于numa的限制,如果一个进程限制它只能使用自己的numa节点的内存,那么当自身numa node内存使用光之后,就不会去使用其他numa node的内存了,会开始使用swap,
甚至更糟的情况,机器没有设置swap的时候,可能会直接死机!所以你可以使用numactl --interleave=all来取消numa node的限制。 综上所述得出的结论就是,根据具体业务决定NUMA的使用。 如果你的程序是会占用大规模内存的,你大多应该选择关闭numa node的限制。因为这个时候你的程序很有几率会碰到numa陷阱。 另外,如果你的程序并不占用大内存,而是要求更快的程序运行时间。你大多应该选择限制只访问本numa node的方法来进行处理。
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