NUMA的取舍与优化设置
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