十字螺丝钉的DBA日记

在os层numa关闭时,打开bios层的numa会影响性能，QPS会下降15-30%;

在bios层面numa关闭时，无论os层面的numa是否打开，都不会影响性能。

安装numactl:
#yum install numactl -y
#numastat      等同于 cat /sys/devices/system/node/node0/numastat ，在/sys/devices/system/node/文件夹中记录系统中的所有内存节点的相关详细信息。 　      #numactl –hardware  列举系统上的NUMA节点

      #numactl  –show   查看绑定信息

 

Redhat或者Centos系统中可以通过命令判断bios层是否开启numa
# grep -i numa /var/log/dmesg
如果输出结果为： No NUMA configuration found
说明numa为disable，如果不是上面内容说明numa为enable,例如显示：NUMA: Using 30 for the hash shift.
可以通过lscpu命令查看机器的NUMA拓扑结构。

当发现numa_miss数值比较高时，说明需要对分配策略进行调整。例如将指定进程关联绑定到指定的CPU上，从而提高内存命中率。
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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（或从硬件关闭numa）。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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内核参数overcommit_memory ：

它是 内存分配策略

可选值：0、1、2。

0:表示内核将检查是否有足够的可用内存供应用进程使用；如果有足够的可用内存，内存申请允许；否则，内存申请失败，并把错误返回给应用进程。

1:表示内核允许分配所有的物理内存，而不管当前的内存状态如何。

2:表示内核允许分配超过所有物理内存和交换空间总和的内存

内核参数zone_reclaim_mode：

可选值0、1

a、当某个节点可用内存不足时：

1、如果为0的话，那么系统会倾向于从其他节点分配内存

2、如果为1的话，那么系统会倾向于从本地节点回收Cache内存多数时候

b、Cache对性能很重要，所以0是一个更好的选择

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mongodb的NUMA问题

mongodb日志显示如下:

WARNING: You are running on a NUMA machine.

We suggest launching mongod like this to avoid performance problems:

numactl –interleave=all mongod [other options]

解决方案，临时修改numa内存分配策略为 interleave=all （在所有node节点进行交织分配的策略）：

1.在原启动命令前面加numactl –interleave=all

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

2.修改内核参数

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是两种CPU相关的硬件架构。在SMP架构里面，所有的CPU争用一个总线来访问所有内存，优点是资源共享，而缺点是总线争用激烈。随着PC服务器上的CPU数量变多（不仅仅是CPU核数），总线争用的弊端慢慢越来越明显，于是Intel在Nehalem CPU上推出了NUMA架构，而AMD也推出了基于相同架构的Opteron CPU。

NUMA最大的特点是引入了node和distance的概念。对于CPU和内存这两种最宝贵的硬件资源，NUMA用近乎严格的方式划分了所属的资源组（node），而每个资源组内的CPU和内存是几乎相等。资源组的数量取决于物理CPU的个数（现有的PC server大多数有两个物理CPU，每个CPU有4个核）；distance这个概念是用来定义各个node之间调用资源的开销，为资源调度优化算法提供数据支持。

二、NUMA相关的策略

1、每个进程（或线程）都会从父进程继承NUMA策略，并分配有一个优先node。如果NUMA策略允许的话，进程可以调用其他node上的资源。

2、NUMA的CPU分配策略有cpunodebind、physcpubind。cpunodebind规定进程运行在某几个node之上，而physcpubind可以更加精细地规定运行在哪些核上。

3、NUMA的内存分配策略有localalloc、preferred、membind、interleave。

localalloc规定进程从当前node上请求分配内存；

而preferred比较宽松地指定了一个推荐的node来获取内存，如果被推荐的node上没有足够内存，进程可以尝试别的node。

membind可以指定若干个node，进程只能从这些指定的node上请求分配内存。

interleave规定进程从指定的若干个node上以RR（Round Robin 轮询调度）算法交织地请求分配内存。

 

 

因为NUMA默认的内存分配策略是优先在进程所在CPU的本地内存中分配，会导致CPU节点之间内存分配不均衡，当某个CPU节点的内存不足时，会导致swap产生，而不是从远程节点分配内存。这就是所谓的swap insanity 现象。

MySQL采用了线程模式，对于NUMA特性的支持并不好，如果单机只运行一个MySQL实例，我们可以选择关闭NUMA，关闭的方法有三种：

1.硬件层，在BIOS中设置关闭

2.OS内核，启动时设置numa=off；

3.可以用numactl命令将内存分配策略修改为interleave（交叉)。

如果单机运行多个MySQL实例，我们可以将MySQL绑定在不同的CPU节点上，并且采用绑定的内存分配策略，强制在本节点内分配内存，这样既可以充分利用硬件的NUMA特性，又避免了单实例MySQL对多核CPU利用率不高的问题

三、NUMA和swap的关系

可能大家已经发现了，NUMA的内存分配策略对于进程（或线程）之间来说，并不是公平的。在现有的Redhat Linux中，localalloc是默认的NUMA内存分配策略，这个配置选项导致资源独占程序很容易将某个node的内存用尽。而当某个node的内存耗尽时，Linux又刚好将这个node分配给了某个需要消耗大量内存的进程（或线程），swap就妥妥地产生了。尽管此时还有很多page cache可以释放，甚至还有很多的free内存。

四、解决swap问题

虽然NUMA的原理相对复杂，实际上解决swap却很简单：只要在启动MySQL之前使用numactl –interleave来修改NUMA策略即可。

值得注意的是，numactl这个命令不仅仅可以调整NUMA策略，也可以用来查看当前各个node的资源使用情况，是一个很值得研究的命令。

 

 

一、CPU
首先从CPU说起。
你仔细检查的话，有些服务器上会有的一个有趣的现象：你cat /proc/cpuinfo时，会发现CPU的频率竟然跟它标称的频率不一样：
#cat /proc/cpuinfo
processor : 5
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 0 @2.00GHz
cpu MHz : 1200.000
这个是Intel E5-2620的CPU，他是2.00G * 24的CPU，但是，我们发现第5颗CPU的频率为1.2G。
这是什么原因呢?
这些其实都源于CPU最新的技术：节能模式。操作系统和CPU硬件配合，系统不繁忙的时候，为了节约电能和降低温度，它会将CPU降频。这对环保人士和抵制地球变暖来说是一个福音，但是对MySQL来说，可能是一个灾难。
为了保证MySQL能够充分利用CPU的资源，建议设置CPU为最大性能模式。这个设置可以在BIOS和操作系统中设置，当然，在BIOS中设置该选项更好，更彻底。由于各种BIOS类型的区别，设置为CPU为最大性能模式千差万别，我们这里就不具体展示怎么设置了。
然后我们看看内存方面，我们有哪些可以优化的。
i) 我们先看看numa
非一致存储访问结构 (NUMA ： Non-Uniform Memory Access) 也是最新的内存管理技术。它和对称多处理器结构 (SMP ： Symmetric Multi-Processor) 是对应的。简单的队别如下：
如图所示，详细的NUMA信息我们这里不介绍了。但是我们可以直观的看到：SMP访问内存的都是代价都是一样的;但是在NUMA架构下，本地内存的访问和非 本地内存的访问代价是不一样的。对应的根据这个特性，操作系统上，我们可以设置进程的内存分配方式。目前支持的方式包括：
–interleave=nodes
–membind=nodes
–cpunodebind=nodes
–physcpubind=cpus
–localalloc
–preferred=node
简而言之，就是说，你可以指定内存在本地分配，在某几个CPU节点分配或者轮询分配。除非 是设置为–interleave=nodes轮询分配方式，即内存可以在任意NUMA节点上分配这种方式以外。其他的方式就算其他NUMA节点上还有内 存剩余，Linux也不会把剩余的内存分配给这个进程，而是采用SWAP的方式来获得内存。有经验的系统管理员或者DBA都知道SWAP导致的数据库性能 下降有多么坑爹。
所以最简单的方法，还是关闭掉这个特性。
关闭特性的方法，分别有：可以从BIOS，操作系统，启动进程时临时关闭这个特性。
a) 由于各种BIOS类型的区别，如何关闭NUMA千差万别，我们这里就不具体展示怎么设置了。
b) 在操作系统中关闭，可以直接在/etc/grub.conf的kernel行最后添加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
另外可以设置 vm.zone_reclaim_mode=0尽量回收内存。
c) 启动MySQL的时候，关闭NUMA特性：
numactl –interleave=all mysqld
当然，最好的方式是在BIOS中关闭。
ii) 我们再看看vm.swappiness。
vm.swappiness是操作系统控制物理内存交换出去的策略。它允许的值是一个百分比的值，最小为0，最大运行100，该值默认为60。vm.swappiness设置为0表示尽量少swap，100表示尽量将inactive的内存页交换出去。
具体的说：当内存基本用满的时候，系统会根据这个参数来判断是把内存中很少用到的inactive 内存交换出去，还是释放数据的cache。cache中缓存着从磁盘读出来的数据，根据程序的局部性原理，这些数据有可能在接下来又要被读 取;inactive 内存顾名思义，就是那些被应用程序映射着，但是 长时间 不用的内存。
我们可以利用vmstat看到inactive的内存的数量：
#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
通过/proc/meminfo 你可以看到更详细的信息：
#cat /proc/meminfo | grep -i inact
Inactive: 326972 kB
Inactive(anon): 248 kB
Inactive(file): 326724 kB
这里我们对不活跃inactive内存进一步深入讨论。 Linux中，内存可能处于三种状态：free，active和inactive。众所周知，Linux Kernel在内部维护了很多LRU列表用来管理内存，比如LRU_INACTIVE_ANON, LRU_ACTIVE_ANON, LRU_INACTIVE_FILE , LRU_ACTIVE_FILE, LRU_UNEVICTABLE。其中LRU_INACTIVE_ANON, LRU_ACTIVE_ANON用来管理匿名页，LRU_INACTIVE_FILE , LRU_ACTIVE_FILE用来管理page caches页缓存。系统内核会根据内存页的访问情况，不定时的将活跃active内存被移到inactive列表中，这些inactive的内存可以被 交换到swap中去。
一般来说，MySQL，特别是InnoDB管理内存缓存，它占用的内存比较多，不经常访问的内存也会不少，这些内存如果被Linux错误的交换出去了，将浪费很多CPU和IO资源。 InnoDB自己管理缓存，cache的文件数据来说占用了内存，对InnoDB几乎没有任何好处。
所以，我们在MySQL的服务器上最好设置vm.swappiness=1或0