在os層numa關閉時,開啟bios層的numa會影響效能，QPS會下降15-30%;

  在bios層面numa關閉時，無論os層面的numa是否開啟，都不會影響效能。 

      安裝numactl:  
      #yum install numactl -y
      #numastat      等同於 cat /sys/devices/system/node/node0/numastat ，在/sys/devices/system/node/資料夾中記錄系統中的所有記憶體節點的相關詳細資訊。 　      #numactl --hardware  列舉系統上的NUMA節點

      #numactl  --show   檢視繫結資訊

      Redhat或者Centos系統中可以通過命令判斷bios層是否開啟numa
      # grep -i numa /var/log/dmesg
      如果輸出結果為： No NUMA configuration found 
      說明numa為disable，如果不是上面內容說明numa為enable,例如顯示：NUMA: Using 30 for the hash shift.
      可以通過lscpu命令檢視機器的NUMA拓撲結構。

當發現numa_miss數值比較高時，說明需要對分配策略進行調整。例如將指定程序關聯繫結到指定的CPU上，從而提高記憶體命中率。

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     現在的機器上都是有多個CPU和多個記憶體塊的。以前我們都是將記憶體塊看成是一大塊記憶體，所有CPU到這個共享記憶體的訪問訊息是一樣的。這就是之前普遍使用的SMP模型。但是隨著處理器的增加，共享記憶體可能會導致記憶體訪問衝突越來越厲害，且如果記憶體訪問達到瓶頸的時候，效能就不能隨之增加。NUMA（Non-Uniform Memory Access）就是這樣的環境下引入的一個模型。比如一臺機器是有2個處理器，有4個記憶體塊。我們將1個處理器和兩個記憶體塊合起來，稱為一個NUMA node，這樣這個機器就會有兩個NUMA node。在物理分佈上，NUMA node的處理器和記憶體塊的物理距離更小，因此訪問也更快。比如這臺機器會分左右兩個處理器（cpu1, cpu2），在每個處理器兩邊放兩個記憶體塊(memory1.1, memory1.2, memory2.1,memory2.2)，這樣NUMA node1的cpu1訪問memory1.1和memory1.2就比訪問memory2.1和memory2.2更快。所以使用NUMA的模式如果能儘量保證本node內的CPU只訪問本node內的記憶體塊，那這樣的效率就是最高的。

在執行程式的時候使用numactl -m和-physcpubind就能制定將這個程式執行在哪個cpu和哪個memory中。玩轉cpu-topology 給了一個表格，當程式只使用一個node資源和使用多個node資源的比較表（差不多是38s與28s的差距）。所以限定程式在numa node中執行是有實際意義的。

但是呢，話又說回來了，制定numa就一定好嗎？--numa的陷阱。SWAP的罪與罰文章就說到了一個numa的陷阱的問題。現象是當你的伺服器還有記憶體的時候，發現它已經在開始使用swap了，甚至已經導致機器出現停滯的現象。這個就有可能是由於numa的限制，如果一個程序限制它只能使用自己的numa節點的記憶體，那麼當自身numa node記憶體使用光之後，就不會去使用其他numa node的記憶體了，會開始使用swap，甚至更糟的情況，機器沒有設定swap的時候，可能會直接宕機！所以你可以使用numactl --interleave=all來取消numa node的限制。

綜上所述得出的結論就是，根據具體業務決定NUMA的使用。

如果你的程式是會佔用大規模記憶體的，你大多應該選擇關閉numa node的限制（或從硬體關閉numa）。因為這個時候你的程式很有機率會碰到numa陷阱。

另外，如果你的程式並不佔用大記憶體，而是要求更快的程式執行時間。你大多應該選擇限制只訪問本numa node的方法來進行處理。

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核心引數overcommit_memory ：

它是 記憶體分配策略

可選值：0、1、2。

0:表示核心將檢查是否有足夠的可用記憶體供應用程序使用；如果有足夠的可用記憶體，記憶體申請允許；否則，記憶體申請失敗，並把錯誤返回給應用程序。

1:表示核心允許分配所有的實體記憶體，而不管當前的記憶體狀態如何。

2:表示核心允許分配超過所有實體記憶體和交換空間總和的記憶體

核心引數zone_reclaim_mode：

可選值0、1

a、當某個節點可用記憶體不足時：

1、如果為0的話，那麼系統會傾向於從其他節點分配記憶體

2、如果為1的話，那麼系統會傾向於從本地節點回收Cache記憶體多數時候

b、Cache對效能很重要，所以0是一個更好的選擇

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mongodb的NUMA問題

mongodb日誌顯示如下:

WARNING: You are running on a NUMA machine.

We suggest launching mongod like this to avoid performance problems:

numactl –interleave=all mongod [other options]

解決方案，臨時修改numa記憶體分配策略為 interleave=all （在所有node節點進行交織分配的策略）：

1.在原啟動命令前面加numactl –interleave=all

如# numactl --interleave=all ${MONGODB_HOME}/bin/mongod --config conf/mongodb.conf

2.修改核心引數

echo 0 > /proc/sys/vm/zone_reclaim_mode ; echo "vm.zone_reclaim_mode = 0" >> /etc/sysctl.conf

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一、NUMA和SMP

NUMA和SMP是兩種CPU相關的硬體架構。在SMP架構裡面，所有的CPU爭用一個匯流排來訪問所有記憶體，優點是資源共享，而缺點是匯流排爭用激烈。隨著PC伺服器上的CPU數量變多（不僅僅是CPU核數），匯流排爭用的弊端慢慢越來越明顯，於是Intel在Nehalem CPU上推出了NUMA架構，而AMD也推出了基於相同架構的Opteron CPU。

NUMA最大的特點是引入了node和distance的概念。對於CPU和記憶體這兩種最寶貴的硬體資源，NUMA用近乎嚴格的方式劃分了所屬的資源組（node），而每個資源組內的CPU和記憶體是幾乎相等。資源組的數量取決於物理CPU的個數（現有的PC server大多數有兩個物理CPU，每個CPU有4個核）；distance這個概念是用來定義各個node之間呼叫資源的開銷，為資源排程優化演算法提供資料支援。

二、NUMA相關的策略

1、每個程序（或執行緒）都會從父程序繼承NUMA策略，並分配有一個優先node。如果NUMA策略允許的話，程序可以呼叫其他node上的資源。

2、NUMA的CPU分配策略有cpunodebind、physcpubind。cpunodebind規定程序執行在某幾個node之上，而physcpubind可以更加精細地規定執行在哪些核上。

3、NUMA的記憶體分配策略有localalloc、preferred、membind、interleave。

localalloc規定程序從當前node上請求分配記憶體；

而preferred比較寬鬆地指定了一個推薦的node來獲取記憶體，如果被推薦的node上沒有足夠記憶體，程序可以嘗試別的node。

membind可以指定若干個node，程序只能從這些指定的node上請求分配記憶體。

interleave規定程序從指定的若干個node上以RR（Round Robin 輪詢排程）演算法交織地請求分配記憶體。

因為NUMA預設的記憶體分配策略是優先在程序所在CPU的本地記憶體中分配，會導致CPU節點之間記憶體分配不均衡，當某個CPU節點的記憶體不足時，會導致swap產生，而不是從遠端節點分配記憶體。這就是所謂的swap insanity 現象。

MySQL採用了執行緒模式，對於NUMA特性的支援並不好，如果單機只執行一個MySQL例項，我們可以選擇關閉NUMA，關閉的方法有三種：

1.硬體層，在BIOS中設定關閉

2.OS核心，啟動時設定numa=off；

3.可以用numactl命令將記憶體分配策略修改為interleave（交叉)。

如果單機執行多個MySQL例項，我們可以將MySQL繫結在不同的CPU節點上，並且採用繫結的記憶體分配策略，強制在本節點內分配記憶體，這樣既可以充分利用硬體的NUMA特性，又避免了單例項MySQL對多核CPU利用率不高的問題

三、NUMA和swap的關係

可能大家已經發現了，NUMA的記憶體分配策略對於程序（或執行緒）之間來說，並不是公平的。在現有的Redhat Linux中，localalloc是預設的NUMA記憶體分配策略，這個配置選項導致資源獨佔程式很容易將某個node的記憶體用盡。而當某個node的記憶體耗盡時，Linux又剛好將這個node分配給了某個需要消耗大量記憶體的程序（或執行緒），swap就妥妥地產生了。儘管此時還有很多page cache可以釋放，甚至還有很多的free記憶體。

四、解決swap問題

雖然NUMA的原理相對複雜，實際上解決swap卻很簡單：只要在啟動MySQL之前使用numactl –interleave來修改NUMA策略即可。

值得注意的是，numactl這個命令不僅僅可以調整NUMA策略，也可以用來檢視當前各個node的資源使用情況，是一個很值得研究的命令。

一、CPU
　　首先從CPU說起。
　　你仔細檢查的話，有些伺服器上會有的一個有趣的現象：你cat /proc/cpuinfo時，會發現CPU的頻率竟然跟它標稱的頻率不一樣：
　　#cat /proc/cpuinfo
　　processor : 5
　　model name : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 0 @2.00GHz
　　cpu MHz : 1200.000
　　這個是Intel E5-2620的CPU，他是2.00G * 24的CPU，但是，我們發現第5顆CPU的頻率為1.2G。
　　這是什麼原因呢?
　　這些其實都源於CPU最新的技術：節能模式。作業系統和CPU硬體配合，系統不繁忙的時候，為了節約電能和降低溫度，它會將CPU降頻。這對環保人士和抵制地球變暖來說是一個福音，但是對MySQL來說，可能是一個災難。
　　為了保證MySQL能夠充分利用CPU的資源，建議設定CPU為最大效能模式。這個設定可以在BIOS和作業系統中設定，當然，在BIOS中設定該選項更好，更徹底。由於各種BIOS型別的區別，設定為CPU為最大效能模式千差萬別，我們這裡就不具體展示怎麼設定了。
　　然後我們看看記憶體方面，我們有哪些可以優化的。
　　i) 我們先看看numa
　　非一致儲存訪問結構 (NUMA ： Non-Uniform Memory Access) 也是最新的記憶體管理技術。它和對稱多處理器結構 (SMP ： Symmetric Multi-Processor) 是對應的。簡單的隊別如下：
　　如圖所示，詳細的NUMA資訊我們這裡不介紹了。但是我們可以直觀的看到：SMP訪問記憶體的都是代價都是一樣的;但是在NUMA架構下，本地記憶體的訪問和非 本地記憶體的訪問代價是不一樣的。對應的根據這個特性，作業系統上，我們可以設定程序的記憶體分配方式。目前支援的方式包括：
　　--interleave=nodes
　　--membind=nodes
　　--cpunodebind=nodes
　　--physcpubind=cpus
　　--localalloc
　　--preferred=node
　　簡而言之，就是說，你可以指定記憶體在本地分配，在某幾個CPU節點分配或者輪詢分配。除非 是設定為--interleave=nodes輪詢分配方式，即記憶體可以在任意NUMA節點上分配這種方式以外。其他的方式就算其他NUMA節點上還有內 存剩餘，Linux也不會把剩餘的記憶體分配給這個程序，而是採用SWAP的方式來獲得記憶體。有經驗的系統管理員或者DBA都知道SWAP導致的資料庫效能 下降有多麼坑爹。
　　所以最簡單的方法，還是關閉掉這個特性。
　　關閉特性的方法，分別有：可以從BIOS，作業系統，啟動程序時臨時關閉這個特性。
　　a) 由於各種BIOS型別的區別，如何關閉NUMA千差萬別，我們這裡就不具體展示怎麼設定了。
　　b) 在作業系統中關閉，可以直接在/etc/grub.conf的kernel行最後新增numa=off，如下所示：
　　kernel /vmlinuz-2.6.32-220.el6.x86_64 ro root=/dev/mapper/VolGroup-root rd_NO_LUKS LANG=en_US.UTF-8 rd_LVM_LV=VolGroup/root rd_NO_MD quiet SYSFONT=latarcyrheb-sun16 rhgb crashkernel=auto rd_LVM_LV=VolGroup/swap rhgb crashkernel=auto quiet KEYBOARDTYPE=pc KEYTABLE=us rd_NO_DM numa=off
　　另外可以設定 vm.zone_reclaim_mode=0儘量回收記憶體。
　　c) 啟動MySQL的時候，關閉NUMA特性：
　　numactl --interleave=all mysqld
　　當然，最好的方式是在BIOS中關閉。
　　ii) 我們再看看vm.swappiness。
　　vm.swappiness是作業系統控制實體記憶體交換出去的策略。它允許的值是一個百分比的值，最小為0，最大執行100，該值預設為60。vm.swappiness設定為0表示儘量少swap，100表示儘量將inactive的記憶體頁交換出去。
　　具體的說：當記憶體基本用滿的時候，系統會根據這個引數來判斷是把記憶體中很少用到的inactive 記憶體交換出去，還是釋放資料的cache。cache中快取著從磁碟讀出來的資料，根據程式的區域性性原理，這些資料有可能在接下來又要被讀 取;inactive 記憶體顧名思義，就是那些被應用程式對映著，但是 長時間 不用的記憶體。
　　我們可以利用vmstat看到inactive的記憶體的數量：
　　#vmstat -an 1
　　procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu-----
　　r b swpd free inact active si so bi bo in cs us sy id wa st
　　1 0 0 27522384 326928 1704644 0 0 0 153 11 10 0 0 100 0 0
　　0 0 0 27523300 326936 1704164 0 0 0 74 784 590 0 0 100 0 0
　　0 0 0 27523656 326936 1704692 0 0 8 8 439 1686 0 0 100 0 0
　　0 0 0 27524300 326916 1703412 0 0 4 52 198 262 0 0 100 0 0
　　通過/proc/meminfo 你可以看到更詳細的資訊：
　　#cat /proc/meminfo | grep -i inact
　　Inactive: 326972 kB
　　Inactive(anon): 248 kB
　　Inactive(file): 326724 kB
　　這裡我們對不活躍inactive記憶體進一步深入討論。 Linux中，記憶體可能處於三種狀態：free，active和inactive。眾所周知，Linux Kernel在內部維護了很多LRU列表用來管理記憶體，比如LRU_INACTIVE_ANON, LRU_ACTIVE_ANON, LRU_INACTIVE_FILE , LRU_ACTIVE_FILE, LRU_UNEVICTABLE。其中LRU_INACTIVE_ANON, LRU_ACTIVE_ANON用來管理匿名頁，LRU_INACTIVE_FILE , LRU_ACTIVE_FILE用來管理page caches頁快取。系統核心會根據記憶體頁的訪問情況，不定時的將活躍active記憶體被移到inactive列表中，這些inactive的記憶體可以被 交換到swap中去。
　　一般來說，MySQL，特別是InnoDB管理記憶體快取，它佔用的記憶體比較多，不經常訪問的記憶體也會不少，這些記憶體如果被Linux錯誤的交換出去了，將浪費很多CPU和IO資源。 InnoDB自己管理快取，cache的檔案資料來說佔用了記憶體，對InnoDB幾乎沒有任何好處。
　　所以，我們在MySQL的伺服器上最好設定vm.swappiness=1或0