1
// 测试 NUMA 效应
2
// 线程在 Node 0 运行
3

4
char *local = numa_alloc_onnode(size, 0);  // Node 0 内存
5
char *remote = numa_alloc_onnode(size, 1);  // Node 1 内存
6

7
// 本地访问
8
start = rdtsc();
9
for (i = 0; i < N; i++) sum += local[i];
10
local_latency = rdtsc() - start;
11

12
// 远程访问
13
start = rdtsc();
14
for (i = 0; i < N; i++) sum += remote[i];
15
remote_latency = rdtsc() - start;
16

17
printf("本地: %lu 周期\n", local_latency);
18
printf("远程: %lu 周期 (慢 %.1f 倍)\n",
19
    remote_latency,
20
    (float)remote_latency / local_latency);

1
# 查看 NUMA 拓扑
2
numactl --hardware
3
# available: 2 nodes (0-1)
4
# node 0 size: 65536 MB
5
# node 1 size: 65536 MB
6
# node distances:
7
# node   0   1
8
#   0:  10  21
9
#   1:  21  10
10

11
# 查看当前策略
12
numactl --show

1
# 在指定节点运行程序
2
numactl --cpunodebind=0 --membind=0 ./my_program
3

4
# 使用交织策略（轮询分配）
5
numactl --interleave=all ./my_program
6

7
# 查看进程的 NUMA 映射
8
numastat -p $(pidof my_program)

1
// 使用 libnuma 进行 NUMA 感知编程
2
#include <numa.h>
3

4
void process_data() {
5
    struct bitmask *cpus = numa_allocate_cpumask();
6
    numa_parse_cpumask("0-3", cpus);  // 使用 CPU 0-3
7

8
    // 在 CPU 0-3 所在的节点分配内存
9
    void *data = numa_alloc_onnode(
10
        size,
11
        numa_node_of_cpu(numa_bitmask_first(cpus))
12
    );
13

14
    // 在这些 CPU 上运行
15
    numa_run_on_cpumask(cpus);
16
    numa_bind();
17

18
    // 处理数据...
19

20
    numa_free(data, size);
21
}

1
# PostgreSQL 配置文件
2
# postgresql.conf
3

4
# 共享内存使用
5
shared_memory_type = mmap  # 减少跨 NUMA 节点内存访问
6

7
# 内存设置
8
effective_cache_size = 24GB  # 设为总内存的 75%

1
# 启动 Redis 时绑定到特定节点
2
numactl --cpunodebind=0 --membind=0 redis-server

1
# innodb_buffer_pool_size 设置
2
# 应该设为节点本地内存大小，而不是总内存
3

4
# 查看内存
5
numactl --hardware | grep "node 0 size"