各位看官配资选股，小生三体智人，这厢有礼了，是一名新生代IT民工。CPU是计算机的核心部件，被设计用来完成计算机的核心计算任务。为了提升CPU的计算能力，CPU的技术发展大体经历了增加晶体管的数量、提高CPU的主频、增加核心数量、增加CPU个数（CPU互联）等多个阶段。01 早期SMP架构的局限
早期，计算机系统是这样设计的，所有的CPU都是通过一条总线来访问内存，这种架构叫做SMP架构（Symmetric Multi-Processor），即对称多处理器结构。
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SMP架构有4个特点：
CPU和CPU以及CPU和内存都是通过一条总线连接起来
CPU都是平等的，没有主从关系
所有的硬件资源都是共享的，即每个CPU都能访问到任何内存、外设等
内存是统一结构和统一寻址的（UMA, Uniform Memory Architecture）
SMP架构在CPU核心不多的情况下，问题不明显。有实验证明，SMP架构服务器CPU利用率最好的情况是2~4个CPU。随着CPU多核心技术的发展，一颗物理CPU中集成了越来越多的core（比如ARM架构服务器CPU基本是64核起步），当多个核心（Core）都是通过一条总线进行访问内存时，就会产生“争抢”情况，这种“争抢”会导致内存访问的延迟增加，从而导致系统的整体性能下降。也就是说，SMP架构会随着CPU个数增加、单颗CPU的核心数增加，导致性能瓶颈越来越明显。02 NUMA架构技术原理为了解决SMP架构下不断增多的CPU Core导致的性能问题，NUMA架构应运而生。
NUMA架构：Non-Uniform Memory Access，即非一致性内存访问，是一种关于多个CPU如何访问内存的架构模型。
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在NUMA架构中，将CPU划分到多个NUMA Node中，每个Node有自己独立的内存空间和PCIE总线系统。各个CPU间通过QPI总线进行互通。
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内存在物理上内存在物理上是分布式的，不同的核访问不同内存的时间不同。具体如上图所示：①的延迟为10~60ns(纳秒)；②的延时高于①；③的延时高于②；④的延时略高于③。
CPU访问不同类型节点内存的速度是不相同的，访问本地节点的速度最快，访问远端节点的速度最慢，即访问速度与节点的距离有关，距离越远访，问速度越慢，所以叫做非一致性内存访问，这个访问内存的距离称作Node Distance。
NUMA 架构的作用主要包括：
性能优化：通过允许每个处理器快速访问本地内存，NUMA 可以显著提高内存访问速度，减少等待时间，从而提高系统的整体性能。
可扩展性：支持系统的水平扩展。随着处理器和内存的增加，系统可以通过添加更多的节点来扩展，而不需要对现有的硬件或软件架构进行重大改动。
负载均衡：NUMA 系统可以通过操作系统和中间件的支持，实现内存访问的负载均衡，确保系统资源得到有效利用。
虽然NUMA很好的解决了SMP架构下CPU大量扩展带来的性能问题，但是其自身也存在着不足，当Node节点本地内存不足时，需要跨节点访问内存，节点间的访问速度慢，从而也会带来性能的下降。
所以，在编写应用程序时，要充分利用NUMA系统的这个特点，尽量的减少不同CPU模块之间的交互，避免远程访问资源，如果应用程序能有方法固定在一个CPU模块里，那么应用的性能将会有很大的提升。
03 Linux内核对NUMA架构的支持
Linux内核对NUMA的支持：
2.5 版提供了基本的 NUMA 支持，在后续的内核版本中得到了进一步改进。
Linux 内核版本 3.8 带来了新的 NUMA 基础，允许在后续内核版本中开发更高效的 NUMA 策略。
Linux 内核 3.13 版本带来了许多旨在将进程置于其内存附近的策略，以及处理诸如在进程之间共享内存页或使用透明大页等情况；新的sysctl设置允许启用或禁用 NUMA 平衡，以及配置各种 NUMA 内存平衡参数。
在Linux系统中，针对NUMA架构的优化和调优主要涉及操作系统层面的内存管理和调度，以及应用程序层面的优化。在Linux系统中，可以用lscpu查看NUMA和CPU的对应关系：
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使用numactl -H命令可以看到NUMA架构下的内存分布：
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参考文献：
“编程十万问“公众号，作者为王小智：什么是NUMA，我们为什么要了解NUMA
“计算机刨根问底”公众号，作者为无争：多核处理器和并行计算系统的关键技术--NUMA架构
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