标签：block jpeg 自定义 对组 cpu get 地址 smp 场景
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内容概要 今天的文章我们将简单学习下Hyper-V如何通过NUMA(Non-Uniform Memory Access)来对虚机内存访问进行加速。
SMP和NUMA
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根据 CPU 访问内存中地址所需时间和距离我们可以将CPU和内存结构分为SMP（SMP，Symmetric Multi-Processor，也称之为一致内存访问UMA）、NUMA和MPP(Massive Parallel Processing)三种结构。，NUMA具有更加好的扩展性。NUMA将CPU和相近的内存配对组成节点，在每个NUMA节点里，CPU都有本地内存，访问距离短，性能好。NUMA比SMP具有更好的扩展性，SMP使用共享内存控制器，所有的CPU使用共享内存总线访问内存，如图1所示。在CPU不多的时候，，也可能发生CPU之间相互“争夺”对共享内存总线的访问。，如图2所示。在服务器CPU日益增多和虚拟化普及的时代，NUMA更能适应高密度虚拟化环境的要求。
图1
图2
虚拟机NUMA拓扑映射
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那么虚机是否能用到NUMA的特性呢？从Windows Server 2012开始，Hyper-V虚机可以映射虚拟的NUMA拓扑，在虚机配置了较多内存的时候，使用NUMA拓扑映射能保证分配给虚机的CPU只访问本地的内存，从而达到提升性能。Hyper-V为虚机提供虚拟NUMA节点，虚拟NUMA的拓扑结构及原理与物理机的NUMA拓扑及结构一致，虚拟CPU和虚机内存组合成虚拟NUMA节点，每个虚机的虚拟NUMA节点都映射到相关的物理CPU上，如图3所示。Hyper-V虚机能够感知物理机NUMA拓扑并在启用NUMA时进行默认映射，通常如果虚机虚拟CPU没有超过物理机单颗CPU的核数，那么通常只生成一个虚机NUMA节点。虽然我们可以进行自定义给虚机分配设置多个虚拟NUMA节点，但是跨NUMA节点的拓扑偏离了物理机的拓扑结构，会影响性能的提升速度，所以在一些高负载应用场景下不建议不经规划设置多个虚拟NUMA节点。
图3
举个例子，物理机有两颗CPU，每颗CPU有20个逻辑核，因此该物理机一共有40个逻辑核和256GB内存，所以每个CPU逻辑核对应约6.4GB内存。每颗CPU和它临近的内存组成一个NUMA拓扑节点，因此物理机一共有两个NUMA节点，每个NUMA节点包含20个逻辑核和128GB内存，如果虚机启用NUMA映射，那么这个虚机的NUMA节点拓扑里包含最大的虚拟CPU数是20，内存数是128GB，如图4所示。
图4
虚拟NUMA也支持跨物理NUMA，如果单个虚拟NUMA超过了单个物理NUMA节点的CPU数量，可能会出现虚机NUMA拓扑和物理机NUMA拓扑出现偏离的情况，导致CPU访问远程内存的情况发生，如图5所示。因为远程内存的访问速度比本地内存访问速度慢，因此可能导致性能提升没有在NUMA拓扑内那么明显。
图5
举个例子，给虚拟NUMA拓扑设置成最多10个虚拟CPU，那么依据当前的环境，按照NUMA拓扑的最大内存应该限制在64GB内存，如果虚机分配了10个CPU和超过64GB内存，则虚拟机必然要访问其NUMA节点之外的远程内存。同理，如果虚机的NUMA节点的CPU超过了物理机NUMA节点的CPU，这些CPU也将访问其他NUMA节点的远程内存。
要查看物理机的NUMA拓扑，可以在服务器系统的任务管理器查看，也可以使用PowerShell命令查看。在系统里打开任务管理器，再打开资源监视器，选择CPU选项卡后，可以查看到NUMA的节点数和每个节点的CPU使用情况，如图6所示。
图6
使用PowerShell命令Get-VMHostMumaNode可以查看物理机的NUMA节点更加详细的信息，包括内存以及剩余内存，如下示例所示。
NodeId
: 0
ProcessorsAvailability
: {0, 0, 0, 0...}
MemoryAvailable
: 38459
MemoryTotal
: 131035
ComputerName
: Host01
NodeId
: 1
ProcessorsAvailability
: {0, 0, 0, 0...}
MemoryAvailable
: 38470
MemoryTotal
: 131072
ComputerName
: Host01
作者介绍
黄利军老师特别授权华来四发表的作品，共有12篇，摘自其最新书作《软件定义数据中心技术与实践-Windows Server SDDC》，京东、当当等都有售。
标签：block jpeg 自定义 对组 cpu get 地址 smp 场景
原文地址：https://www.cnblogs.com/smlie/p/11546478.html
