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1. 前置知识:物理CPU和CPU核心

物理CPU

物理CPU是指独立的物理处理器芯片，通过插槽安装在主板上。一个物理CPU可能包含多个CPU核心、缓存、内存控制器等组件。服务器主板可支持多个物理CPU，比如双路就表明支持两个物理CPU。

CPU核心

CPU核心是物理CPU内部的独立计算单元，每个核心具备完整的执行能力，有自己的ALU、寄存器、L1/L2缓存等。CPU核心是物理CPU内部的子单元，不可物理拆分，每个核心可独立运行一个线程（单线程核心）或通过超线程支持多线程

关系

可以把物理CPU理解成一个容器，一个物理CPU可以包含多个CPU核心；核心是执行单元，实际执行指令的最小物理单位。
多个核心可同时处理不同任务；同一个物理CPU内的核心共享L3缓存、内存控制器、PCIe通道。

特性	物理CPU	CPU核心
本质	物理硬件设备（芯片）	物理CPU内部的子计算单元
数量层级	服务器常见1-8个	每个物理CPU含4-128个核心
功能	集成核心、缓存、I/O控制器	执行指令和运算
超线程影响	不直接受影响	1个物理核心可虚拟为2个逻辑核心
资源隔离	不同物理CPU之间资源完全隔离（如缓存）	同物理CPU的核心共享L3缓存和内存通道

2. NUMA架构

2.1 NUMA架构是什么？

NUMA（Non-Uniform Memory Access非统一内存访问）是一种多处理器计算机系统设计架构，旨在解决传统对称多处理器（SMP）架构中内存访问延迟和带宽瓶颈的问题。

NUMA的核心思想是将多个CPU和内存资源划分为多个节点 Node，每个结点内的CPU可以直接访问本地内存（延迟低、带宽高），而访问其他节点的内存（远端内存）则需要经过互联总线（延迟高、带宽低）。

2.2 NUMA架构详解

numa架构的组成：

• 节点Node：每个节点包括
  • 一组CPU核心，称为Socket或NUMA Node；
  • 本地内存；
  • 互联总线
• 内存访问模式：
  • 访问本地内存：CPU直接访问本节点内存，速度快；
  • 远端内存访问：CPU跨节点访问其他节点的内存

NUMA架构的特点：

• 非对称延迟：本地内存访问快，远端内存访问慢；
• 扩展性优势：支持更多CPU和内存，避免SMP架构的总线争用问题；
• 本地化优化：操作系统和应用程序需尽量使用本地内存，减少跨节点访问；
• 硬件透明性：对应用程序透明

2.3 查看NUMA信息

numactl --hardware # 查看numa节点拓扑

lscpu

2.4 NUMA架构在分布式存储中的应用

数据本地化 Data Locality

将数据存储在处理它的NUMA节点的本地内存中，减少跨节点访问。
实现方式：

• 存储分片策略：将数据分片（shard）绑定到特定NUMA节点，例如numa_0处理shard_0的数据，numa_1处理shard_1的数据；
• 元数据管理：记录数据分片与NUMA节点的映射关系，确保读写请求优先路由到本地结点

计算与存储协同调度

将计算任务调度到数据所在的NUMA节点，实现“存算一体”。
实现方式：

• 任务绑定：将存储服务的进程/线程绑定到特定NUMA节点的CPU核心；
• 内存分配策略：强制进程从本地NUMA节点分配内存。

NUMA感知的网络通信

减少网络数据包处理中的跨节点内存复制。
实现方式：

• 网卡绑定到NUMA节点：将网卡与NUMA节点关联，确保网卡的中断和DMA内存区域位于同一节点；
• 零拷贝技术：避免数据在用户态和内核态间的多次复制
  例如高性能存储网络（如IB, InfiniBand）通过RDMA直接访问远端NUMA节点的内存，绕过操作系统和CPU干预。

内存池优化与跨节点均衡

在NUMA节点间动态平衡内存使用，避免热点和资源耗尽。
实现方式：

• 内存交错：将内存分配均匀分散到多个NUMA节点（牺牲局部性换取均衡）；
• 动态迁移：监控NUMA节点的内存压力，将冷数据迁移到空闲节点

3 补充：线程绑核

线程绑核是将特定线程/进程绑定到指定CPU核心上运行的机制，目的是减少上下文切换、提升缓存命中率、避免跨核心/跨NUMA节点的性能损失。

线程绑核的优势：

• 减少上下文切换：操作系统默认动态调度线程到不同的核心，频繁切换可能导致缓存失效和延迟；
• 提升缓存利用率：线程固定在某个核心之后，其缓存（L1/L2/L3）中的数据可长期保留；
• 避免NUMA延迟：绑核可强制线程在本地NUMA结点运行；
• 实时性需求：某些应用场景下要求严格的任务响应时间。

可使用Linux的taskset工具将线程绑定到核心；或numactl工具将线程绑定到NUMA节点。