当今数据计算领域的主要应用程序和模型可大致分为联机事务处理（OLTP）、决策支持系统（DSS）和企业信息通讯（BusinessCommunications）三大类。
而小型独立服务器模式、对称多处理SMP（Symmetrical Multi-Processing）模式、大规模并行处理MPP（Massive Parallel Processing）模式和非统一内存访问架构
NUMA(Non Uniform Memory Access Architecture)模式，则是上述3类系统设计人员在计算平台的体系结构方面可以采用的选择。
SMP模式将多个处理器与一个集中的存储器相连。在SMP模式下，所有处理器都可以访问同一个系统物理存储器，这就意味着SMP系统只运行操作系统的一个拷贝
。因此SMP系统有时也被称为一致存储器访问（UMA）结构体系，一致性意指无论在什么时候，处理器只能为内存的每个数据保持或共享唯一一个数值。很显然，
SMP的缺点是可伸缩性有限，因为在存储器接口达到饱和的时候，增加处理器并不能获得更高的性能。
MPP模式则是一种分布式存储器模式，能够将更多的处理器纳入一个系统的存储器。一个分布式存储器模式具有多个节点，每个节点都有自己的存储器，可以配置
为SMP模式，也可以配置为非SMP模式。单个的节点相互连接起来就形成了一个总系统。MPP体系结构对硬件开发商颇具吸引力，因为它们出现的问题比较容易解
决，开发成本比较低。由于没有硬件支持共享内存或高速缓存一致性的问题，所以比较容易实现大量处理器的连接。
可见，单一SMP模式与MPP模式的关键区别在于，在SMP模式中，数据一致性是由硬件专门管理的，这样做比较容易实现，但成本较高；在MPP模式中，节点之间
的一致性是由软件来管理，因此，它的速度相对较慢，但成本却低得多。
NUMA模式也采用了分布式存储器模式，不同的是所有节点中的处理器都可以访问全部的系统物理存储器。然而，每个处理器访问本节点内的存储器所需要的时间，
可能比访问某些远程节点内的存储器所花的时间要少得多。换句话说，也就是访问存储器的时间是不一致的，这也就是这种模式之所以被称为“NUMA”的原因。
简而言之，NUMA既保持了SMP模式单一操作系统拷贝、简便的应用程序编程模式以及易于管理的特点，又继承了MPP模式的可扩充性，可以有效地扩充系统的规模。
为什么要有NUMA
在NUMA架构出现前，CPU欢快的朝着频率越来越高的方向发展。受到物理极限的挑战，又转为核数越来越多的方向发展。如果每个core的工作性质都是share-nothing
（类似于map-reduce的node节点的作业属性），那么也许就不会有NUMA。由于所有CPU Core都是通过共享一个北桥来读取内存，随着核数如何的发展，北桥在响应
时间上的性能瓶颈越来越明显。于是，聪明的硬件设计师们，先到了把内存控制器（原本北桥中读取内存的部分）也做个拆分，平分到了每个die上。于是NUMA就出现了！
NUMA是什么
NUMA中，虽然内存直接attach在CPU上，但是由于内存被平均分配在了各个die上。只有当CPU访问自身直接attach内存对应的物理地址时，才会有较短的响应时间
（后称Local Access）。而如果需要访问其他CPU attach的内存的数据时，就需要通过inter-connect通道访问，响应时间就相比之前变慢了（后称Remote Access）。
所以NUMA（Non-Uniform Memory Access）就此得名。
二、NUMA相关的策略
1、每个进程（或线程）都会从父进程继承NUMA策略，并分配有一个优先node。如果NUMA策略允许的话，进程可以调用其他node上的资源。
2、NUMA的CPU分配策略有cpunodebind、physcpubind。
cpunodebind规定进程运行在某几个node之上
physcpubind可以更加精细地规定运行在哪些核上
3、NUMA的内存分配策略有localalloc、preferred、membind、interleave。
localalloc规定进程从当前node上请求分配内存
preferred比较宽松地指定了一个推荐的node来获取内存，如果被推荐的node上没有足够内存，进程可以尝试别的node
membind可以指定若干个node，进程只能从这些指定的node上请求分配内存
interleave规定进程从指定的若干个node上以RR算法交织地请求分配内存
使用numactl –interleave来修改NUMA策略即可。
参考：
cpu三大架构 numa smp mpp
cenalulu: numa