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documentation.suse.com / SUSE Linux Enterprise Desktop 文档 / 系统分析和微调指南 / 资源管理 / 自动平衡非一致性内存访问 (NUMA)
适用范围 SUSE Linux Enterprise Desktop 15 SP6

11 自动平衡非一致性内存访问 (NUMA)

需要多个 CPU 和大量内存时,硬件会存在一些物理限制。在本章中,重要的限制是 CPU 与内存之间的通讯带宽受限。非一致性内存访问 (NUMA) 便是为了解决此限制而引入的一项体系结构修改。

此配置中存在多个节点。每个节点包含所有 CPU 和内存的子集。访问主内存的速度由内存相对于 CPU 的位置决定。工作负载的性能取决于访问数据(位于执行线程的 CPU 本地)的应用程序线程。自动平衡 NUMA 可以按需将数据迁移到位于访问该数据的 CPU 本地的内存节点。使用 NUMA 硬件时,这可能会大幅提升性能(具体由工作负载而定)。

11.1 实施

自动平衡 NUMA 通过三个基本步骤完成:

  1. 任务扫描程序会定期扫描任务的部分地址空间,并标记内存,以在下一次访问数据时强制引发页错误。

  2. 下一次访问数据会导致 NUMA Hinting 错误。基于此错误,可将数据迁移到与访问内存的任务相关联的内存节点。

  3. 要将某个任务、该任务使用的 CPU 以及该任务访问的内存保留在一起,调度程序会将共享数据的任务分到一组。

数据取消映射和页错误处理会产生开销。不过,一般情况下,访问与 CPU 关联的数据的线程会抵消这项开销。

11.2 配置

建议通过静态配置来微调 NUMA 硬件上的工作负载。为此,可以使用 numactltasksetcpusets 设置内存策略。NUMA 感知应用程序可以使用特殊 API。如果已创建静态策略,则应禁用自动平衡 NUMA,因为此时数据访问就在本地进行。

numactl --hardware 会显示计算机的内存配置,以及计算机是否支持 NUMA。下面是在一台 4 节点计算机上运行该命令后的输出。

> numactl --hardware
available: 4 nodes (0-3)
node 0 cpus: 0 4 8 12 16 20 24 28 32 36 40 44
node 0 size: 16068 MB
node 0 free: 15909 MB
node 1 cpus: 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45
node 1 size: 16157 MB
node 1 free: 15948 MB
node 2 cpus: 2 6 10 14 18 22 26 30 34 38 42 46
node 2 size: 16157 MB
node 2 free: 15981 MB
node 3 cpus: 3 7 11 15 19 23 27 31 35 39 43 47
node 3 size: 16157 MB
node 3 free: 16028 MB
node distances:
node   0   1   2   3
  0:  10  20  20  20
  1:  20  10  20  20
  2:  20  20  10  20
  3:  20  20  20  10

可以通过将 10 写入 /proc/sys/kernel/numa_balancing,分别为当前会话启用或禁用自动平衡 NUMA 功能。要永久启用或禁用此功能,请使用内核命令行选项 numa_balancing=[enable|disable]

如果已启用自动平衡 NUMA,则可以配置任务扫描程序行为。 任务扫描程序可以在自动平衡 NUMA 的开销与它识别最佳数据位置所需的时间之间进行平衡。

numa_balancing_scan_delay_ms

在扫描数据之前线程必须消耗的 CPU 时间。这可以防止由于进程生存期较短而产生开销。

numa_balancing_scan_period_min_msnuma_balancing_scan_period_max_ms

控制扫描任务数据的频率。根据错误所在的位置,扫描频率会增大或减小。这些设置控制最小和最大扫描频率。

numa_balancing_scan_size_mb

控制当任务扫描程序处于活动状态时要扫描的地址空间大小。

11.3 监控

最重要的任务是为工作负载指定指标,并在启用和禁用自动平衡 NUMA 功能的情况下测量性能,以衡量相应影响。可以使用分析工具来监控本地和远程内存访问(如果 CPU 支持这种监控)。可通过 /proc/vmstat 中的以下参数监控自动平衡 NUMA 活动:

numa_pte_updates

标记 NUMA 删格化错误的基页的数量。

numa_huge_pte_updates

标记 NUMA 删格化错误的透明大页的数量。与 numa_pte_updates 结合使用可以计算标记的地址空间总大小。

numa_hint_faults

记录已捕获到的 NUMA 删格化错误数。

numa_hint_faults_local

显示本地节点上出现的删格化错误数。与 numa_hint_faults 结合使用可以计算本地错误与远程错误所占的百分比。如果本地删格化错误占比较高,表示工作负载更接近聚合。

numa_pages_migrated

记录有多少页由于位置不当而被迁移。由于迁移是一个复制操作,它占据了平衡 NUMA 所产生开销的最大一部分。

11.4 影响

下面说明了在未对内存策略进行静态微调的情况下,在一台运行 SpecJBB 2005 并使用单个 JVM 实例的 4 节点 NUMA 计算机上完成的简单测试案例。不过,这对不同工作负载产生的影响是不同的,并且此示例基于 SUSE Linux Enterprise Desktop 12 预发行版。

            Balancing disabled      Balancing enabled
TPut 1      26629.00 (  0.00%)     26507.00 ( -0.46%)
TPut 2      55841.00 (  0.00%)     53592.00 ( -4.03%)
TPut 3      86078.00 (  0.00%)     86443.00 (  0.42%)
TPut 4     116764.00 (  0.00%)    113272.00 ( -2.99%)
TPut 5     143916.00 (  0.00%)    141581.00 ( -1.62%)
TPut 6     166854.00 (  0.00%)    166706.00 ( -0.09%)
TPut 7     195992.00 (  0.00%)    192481.00 ( -1.79%)
TPut 8     222045.00 (  0.00%)    227143.00 (  2.30%)
TPut 9     248872.00 (  0.00%)    250123.00 (  0.50%)
TPut 10    270934.00 (  0.00%)    279314.00 (  3.09%)
TPut 11    297217.00 (  0.00%)    301878.00 (  1.57%)
TPut 12    311021.00 (  0.00%)    326048.00 (  4.83%)
TPut 13    324145.00 (  0.00%)    346855.00 (  7.01%)
TPut 14    345973.00 (  0.00%)    378741.00 (  9.47%)
TPut 15    354199.00 (  0.00%)    394268.00 ( 11.31%)
TPut 16    378016.00 (  0.00%)    426782.00 ( 12.90%)
TPut 17    392553.00 (  0.00%)    437772.00 ( 11.52%)
TPut 18    396630.00 (  0.00%)    456715.00 ( 15.15%)
TPut 19    399114.00 (  0.00%)    484020.00 ( 21.27%)
TPut 20    413907.00 (  0.00%)    493618.00 ( 19.26%)
TPut 21    413173.00 (  0.00%)    510386.00 ( 23.53%)
TPut 22    420256.00 (  0.00%)    521016.00 ( 23.98%)
TPut 23    425581.00 (  0.00%)    536214.00 ( 26.00%)
TPut 24    429052.00 (  0.00%)    532469.00 ( 24.10%)
TPut 25    426127.00 (  0.00%)    526548.00 ( 23.57%)
TPut 26    422428.00 (  0.00%)    531994.00 ( 25.94%)
TPut 27    424378.00 (  0.00%)    488340.00 ( 15.07%)
TPut 28    419338.00 (  0.00%)    543016.00 ( 29.49%)
TPut 29    403347.00 (  0.00%)    529178.00 ( 31.20%)
TPut 30    408681.00 (  0.00%)    510621.00 ( 24.94%)
TPut 31    406496.00 (  0.00%)    499781.00 ( 22.95%)
TPut 32    404931.00 (  0.00%)    502313.00 ( 24.05%)
TPut 33    397353.00 (  0.00%)    522418.00 ( 31.47%)
TPut 34    382271.00 (  0.00%)    491989.00 ( 28.70%)
TPut 35    388965.00 (  0.00%)    493012.00 ( 26.75%)
TPut 36    374702.00 (  0.00%)    502677.00 ( 34.15%)
TPut 37    367578.00 (  0.00%)    500588.00 ( 36.19%)
TPut 38    367121.00 (  0.00%)    496977.00 ( 35.37%)
TPut 39    355956.00 (  0.00%)    489430.00 ( 37.50%)
TPut 40    350855.00 (  0.00%)    487802.00 ( 39.03%)
TPut 41    345001.00 (  0.00%)    468021.00 ( 35.66%)
TPut 42    336177.00 (  0.00%)    462260.00 ( 37.50%)
TPut 43    329169.00 (  0.00%)    467906.00 ( 42.15%)
TPut 44    329475.00 (  0.00%)    470784.00 ( 42.89%)
TPut 45    323845.00 (  0.00%)    450739.00 ( 39.18%)
TPut 46    323878.00 (  0.00%)    435457.00 ( 34.45%)
TPut 47    310524.00 (  0.00%)    403914.00 ( 30.07%)
TPut 48    311843.00 (  0.00%)    459017.00 ( 47.19%)

                        Balancing Disabled        Balancing Enabled
 Expctd Warehouse          48.00 (  0.00%)          48.00 (  0.00%)
 Expctd Peak Bops      310524.00 (  0.00%)      403914.00 ( 30.07%)
 Actual Warehouse          25.00 (  0.00%)          29.00 ( 16.00%)
 Actual Peak Bops      429052.00 (  0.00%)      543016.00 ( 26.56%)
 SpecJBB Bops            6364.00 (  0.00%)        9368.00 ( 47.20%)
 SpecJBB Bops/JVM        6364.00 (  0.00%)        9368.00 ( 47.20%)

自动平衡 NUMA 简化了工作负载微调,可在 NUMA 计算机上实现较高的性能。如果可能,我们仍建议以静态方式微调工作负载,以便在每个节点内将其分区。但是,在所有其他情况下,自动平衡 NUMA 应该可以提升性能。