SMP、MPP、NUMA系統(tǒng)架構(gòu)

現(xiàn)代計算機的CPU處理速度比它的主存速度快不少。而在早期的計算和數(shù)據(jù)處理中，CPU通常比它的主存慢。但是隨著超級計算機的到來，處理器和存儲器的性能在二十世紀六十年代達到平衡。自從那個時候，CPU常常對數(shù)據(jù)感到饑餓而且必須等待存儲器的數(shù)據(jù)到來。為了解決這個問題，很多在80和90年代的超級計算機設計專注于提供高速的存儲器訪問，使得計算機能夠高速地處理其他系統(tǒng)不能處理的大數(shù)據(jù)集。

限制訪問存儲器的次數(shù)是現(xiàn)代計算機提高性能的要點。對于商品化的處理器，這意味著設置數(shù)量不斷增長的高速緩存和使用不斷變得精巧復雜的算法以防止“緩存數(shù)據(jù)未命中（cache missed)”。但是操作系統(tǒng)和應用程序大小的明顯增長壓制了前述的緩存技術(shù)造成的提升。沒有使用NUMA的多處理器系統(tǒng)使得問題更糟糕。因為同一時間只能有一個處理器訪問計算機的存儲器，所以在一個系統(tǒng)中可能存在多個處理器在等待訪問存儲器。

NUMA通過提供分離的存儲器給各個處理器，避免當多個處理器訪問同一個存儲器產(chǎn)生的性能損失來試圖解決這個問題。對于涉及到分散的數(shù)據(jù)的應用（在服務器和類似于服務器的應用中很常見），NUMA可以通過一個共享的存儲器提高性能至n倍,而n大約是處理器（或者分離的存儲器）的個數(shù)。

當今數(shù)據(jù)計算領域的主要應用程序和模型可大致分為聯(lián)機事務處理（OLTP）、決策支持系統(tǒng)（DSS）和企業(yè)信息通訊（BusinessCommunications）三大類。而小型獨立服務器模式、SMP（對稱多處理）模式、MPP（大規(guī)模并行處理）模式和NUMA模式，則是上述3類系統(tǒng)設計人員在計算平臺的體系結(jié)構(gòu)方面可以采用的選擇。

SMP模式將多個處理器與一個集中的存儲器相連。在SMP模式下，所有處理器都可以訪問同一個系統(tǒng)物理存儲器，這就意味著SMP系統(tǒng)只運行操作系統(tǒng)的一個拷貝。因此SMP系統(tǒng)有時也被稱為一致存儲器訪問（UMA）結(jié)構(gòu)體系，一致性意指無論在什么時候，處理器只能為內(nèi)存的每個數(shù)據(jù)保持或共享唯一一個數(shù)值。很顯然，SMP的缺點是可伸縮性有限，因為在存儲器接口達到飽和的時候，增加處理器并不能獲得更高的性能。

MPP模式則是一種分布式存儲器模式，能夠?qū)⒏嗟奶幚砥骷{入一個系統(tǒng)的存儲器。一個分布式存儲器模式具有多個節(jié)點，每個節(jié)點都有自己的存儲器，可以配置為SMP模式，也可以配置為非SMP模式。單個的節(jié)點相互連接起來就形成了一個總系統(tǒng)。MPP體系結(jié)構(gòu)對硬件開發(fā)商頗具吸引力，因為它們出現(xiàn)的問題比較容易解決，開發(fā)成本比較低。由于沒有硬件支持共享內(nèi)存或高速緩存一致性的問題，所以比較容易實現(xiàn)大量處理器的連接。

可見，單一SMP模式與MPP模式的關鍵區(qū)別在于，在SMP模式中，數(shù)據(jù)一致性是由硬件專門管理的，這樣做比較容易實現(xiàn)，但成本較高；在MPP模式中，節(jié)點之間的一致性是由軟件來管理，因此，它的速度相對較慢，但成本卻低得多。

NUMA模式，也采用了分布式存儲器模式，不同的是所有節(jié)點中的處理器都可以訪問全部的系統(tǒng)物理存儲器。然而，每個處理器訪問本節(jié)點內(nèi)的存儲器所需要的時間，可能比訪問某些遠程節(jié)點內(nèi)的存儲器所花的時間要少得多。換句話說，也就是訪問存儲器的時間是不一致的，這也就是這種模式之所以被稱為“NUMA”的原因。簡而言之，NUMA既保持了SMP模式單一操作系統(tǒng)拷貝、簡便的應用程序編程模式以及易于管理的特點，又繼承了MPP模式的可擴充性，可以有效地擴充系統(tǒng)的規(guī)模。這也正是NUMA的優(yōu)勢所在。

從架構(gòu)來看，NUMA 與 MPP 具有許多相似之處：它們都由多個節(jié)點組成，每個節(jié)點都具有自己的 CPU、內(nèi)存、I/O，節(jié)點之間都可以通過節(jié)點互聯(lián)機制進行信息交互。那么它們的區(qū)別在哪里？首先是節(jié)點互聯(lián)機制不同，NUMA 的節(jié)點互聯(lián)機制是在同一個物理服務器內(nèi)部實現(xiàn)的，當某個 CPU 需要進行遠地內(nèi)存訪問時，它必須等待，這也是 NUMA 服務器無法實現(xiàn) CPU 增加時性能線性擴展的主要原因。而 MPP 的節(jié)點互聯(lián)機制是在不同的 SMP 服務器外部通過 I/O 實現(xiàn)的，每個節(jié)點只訪問本地內(nèi)存和存儲，節(jié)點之間的信息交互與節(jié)點本身的處理是并行進行的。因此 MPP 在增加節(jié)點時性能基本上可以實現(xiàn)線性擴展。其次是內(nèi)存訪問機制不同。在 NUMA 服務器內(nèi)部，任何一個 CPU 可以訪問整個系統(tǒng)的內(nèi)存，但遠地訪問的性能遠遠低于本地內(nèi)存訪問，因此在開發(fā)應用程序時應該盡量避免遠地內(nèi)存訪問。在 MPP 服務器中，每個節(jié)點只訪問本地內(nèi)存，不存在遠地內(nèi)存訪問的問題。

眾所周知，典型的數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境具有大量復雜的數(shù)據(jù)處理和綜合分析，要求系統(tǒng)具有很高的 I/O 處理能力，并且存儲系統(tǒng)需要提供足夠的 I/O 帶寬與之匹配。而一個典型的 OLTP 系統(tǒng)則以聯(lián)機事務處理為主，每個交易所涉及的數(shù)據(jù)不多，要求系統(tǒng)具有很高的事務處理能力，能夠在單位時間里處理盡量多的交易。顯然這兩種應用環(huán)境的負載特征完全不同。

從 NUMA 架構(gòu)來看，它可以在一個物理服務器內(nèi)集成許多 CPU，使系統(tǒng)具有較高的事務處理能力，由于遠地內(nèi)存訪問時延遠長于本地內(nèi)存訪問，因此需要盡量減少不同 CPU 模塊之間的數(shù)據(jù)交互。顯然，NUMA 架構(gòu)更適用于 OLTP 事務處理環(huán)境，當用于數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境時，由于大量復雜的數(shù)據(jù)處理必然導致大量的數(shù)據(jù)交互，將使 CPU 的利用率大大降低。

相對而言，MPP 服務器架構(gòu)的并行處理能力更優(yōu)越，更適合于復雜的數(shù)據(jù)綜合分析與處理環(huán)境。當然，它需要借助于支持 MPP 技術(shù)的關系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)來屏蔽節(jié)點之間負載平衡與調(diào)度的復雜性。另外，這種并行處理能力也與節(jié)點互聯(lián)網(wǎng)絡有很大的關系。顯然，適應于數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境的 MPP 服務器，其節(jié)點互聯(lián)網(wǎng)絡的 I/O 性能應該非常突出，才能充分發(fā)揮整個系統(tǒng)的性能。但這并不是絕對的，性能的好壞由很多因素組成，比如Oracle Exadata， 它沒有使用 MPP 架構(gòu)，但性能是相當?shù)膬?yōu)越了。所以單從服務器的一個方面分析性能有一定的片面性，而現(xiàn)在的趨勢是整體的從多方面（包括軟件層面）優(yōu)化服務器的性能。

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本文內(nèi)容整合自：https://baike.baidu.com/item/NUMA/6906025?fr=aladdin和https://blog.csdn.net/m0_37253968/article/details/103274611

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