現(xiàn)在的服務(wù)器物理機一般都是多個CPU，核數(shù)也是十幾甚至幾十核。內(nèi)存幾十GB甚至是上百G，也是由許多條組成的。那么我這里思考一下，這么多的CPU和內(nèi)存它們之間是怎么互相連接的？同一個CPU核訪問不同的內(nèi)存條延時一樣嗎？

在《內(nèi)存隨機訪問也比順序慢，帶你深入理解內(nèi)存IO過程》中我們了解了內(nèi)存訪問時芯片內(nèi)部的執(zhí)行過程，在《實際測試內(nèi)存在順序IO和隨機IO時的訪問延時差異》中我們又進行了實際的代碼測試。不過這兩文中我們都把精力聚焦在內(nèi)存內(nèi)部機制，而回避了上面的問題，那就是CPU和內(nèi)存的連接方式，也就是總線架構(gòu)。

1 回顧CPU與內(nèi)存的簡單連接：FSB時代

我們先來回顧下在歷史上CPU、內(nèi)存數(shù)量比較少的年代里的總線方案-FSB。FSB的全稱是Front Side Bus，因此也叫前端總線。CPU通過FSB總線連接到北橋芯片，然后再連接到內(nèi)存。內(nèi)存控制器是集成在北橋里的，Cpu和內(nèi)存之間的通信全部都要通過這一條FSB總線來進行。

在這個年代里，當時提高計算機系統(tǒng)整體性能的方式就是不斷地提高CPU、FSB總線、內(nèi)存條的數(shù)據(jù)傳輸頻率。

2 如今多CPU多內(nèi)存復(fù)雜互聯(lián)：NUMA時代

當CPU的主頻提升到了3GHz每秒以后，硬件制造商們發(fā)現(xiàn)單個CPU的已經(jīng)到了物理極限了。所以就改變了性能改進的方法，改成為向多核、甚至是多CPU的方向來發(fā)展。在這種情況下，如果仍然采用FSB總線，會導(dǎo)致所有的CPU和內(nèi)存通信都經(jīng)過總線，這樣總線就成為了瓶頸，無法充分發(fā)揮多核的優(yōu)勢與性能。所以CPU制造商們把內(nèi)存控制器從北橋搬到了CPU內(nèi)部，這樣CPU便可以直接和自己的內(nèi)存進行通信了。那么，如果CPU想要訪問不和自己直連的內(nèi)存條怎么辦呢？所以就誕生了新的總線類型，它就叫QPI總線。

圖2中CPU1如果想要訪問內(nèi)存3的話，就需要經(jīng)過QPS總線才可以。

3 動手查看Linux下的NUMA架構(gòu)

我們先通過dmidecode命令查看一下內(nèi)存插槽，單條大小等信息。大家可以試著在linux上執(zhí)行以下該命令。輸出結(jié)果很長，大家可以有空仔細研究。我這里不全部介紹，這里只挑選一些和內(nèi)存相關(guān)的：

可以看出，我當前使用的機器上共有16個內(nèi)存插槽，共插了8條8G的內(nèi)存。所以總共是64GB。如我們前面所述，在NUMA架構(gòu)里，每一個物理CPU都有不同的內(nèi)存組，通過numactl命令可以查看這個分組情況。

通過上述命令可以看到，每一組CPU核分配了32GB（4條）的內(nèi)存。node distance是一個二維矩陣，描述node訪問所有內(nèi)存條的延時情況。node 0里的CPU訪問node 0里的內(nèi)存相對距離是10,因為這時訪問的內(nèi)存都是和該CPU直連的。而node 0如果想訪問node 1節(jié)點下的內(nèi)存的話，就需要走QPI總線了，這時該相對距離就變成了21。

所以、在NUMA架構(gòu)下，CPU訪問自己同一個node里的內(nèi)存要比其它內(nèi)存要快！

4 動手測試NUMA架構(gòu)內(nèi)存延遲差異

numactl命令有--cpubind和--membind的選項，通過它們我們可以指定我們要用的node節(jié)點。還沿用《實際測試內(nèi)存在順序IO和隨機IO時的訪問延時差異》里的測試代碼

1、讓內(nèi)存和CPU處于同一個Node

下面代碼可能需要左右滑動

2、讓內(nèi)存和CPU處于不同Node

下面代碼可能需要左右滑動

5 結(jié)論

通過上面的各個小節(jié)我們可以看到，現(xiàn)代的服務(wù)器里，CPU和內(nèi)存條都有多個，它們之前目前主要采用的是復(fù)雜的NUMA架構(gòu)進行互聯(lián)，NUMA把服務(wù)器里的CPU和內(nèi)存分組劃分成了不同的node。從上述實驗結(jié)果來看，拿8M數(shù)組，循環(huán)步長為64的case來說，同node耗時3.15納秒，跨node為3.96納秒。所以屬于同一個node里的CPU和內(nèi)存之間訪問速度會比較快。而如果跨node的話，則需要經(jīng)過QPI總線，總體來說，速度會略慢一些。


審核編輯：劉清