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C++ NUMA-Aware Allocators：针对非统一内存访问架构的分配器

好的，让我们来一场关于 C++ NUMA 感知分配器的技术讲座！准备好，我们要深入到内存分配的奇妙世界，特别是那些让多核处理器“心跳加速”的 NUMA 系统。

大家好！欢迎来到 NUMA 大冒险！

今天，我们不讲“Hello, World!”，我们要讲“Hello, NUMA!”。如果你觉得内存分配只是 new 和 delete 的简单游戏，那你就大错特错了。尤其是在 NUMA (Non-Uniform Memory Access) 系统里，内存分配可是一门大学问。

什么是 NUMA？别怕，我们用人话解释

想象一下，你和你的小伙伴们（处理器核心）住在一个大房子里（一台服务器）。房子里有很多冰箱（内存），每个小伙伴都有自己专属的冰箱，取东西（访问内存）最快。但是，如果你要跑到别人的冰箱里拿东西，那就要走一段路，速度就会慢一些。

这就是 NUMA 的核心思想：

  • 本地内存（Local Memory）： 每个处理器节点都有自己直接连接的内存，访问速度最快。
  • 远程内存（Remote Memory）： 访问其他处理器节点连接的内存，速度较慢。

所以，如果你不小心把你的数据放在了别人的“冰箱”里，你的程序就会变得很慢。这就是为什么我们需要 NUMA 感知分配器。

为什么我们需要 NUMA 感知分配器？

简单来说，为了性能！如果我们能确保线程访问的数据尽可能地位于本地内存，就能显著提高程序的运行速度。

默认分配器的问题

C++ 的默认分配器（比如 std::allocator）通常不具备 NUMA 感知能力。它们可能会随机地在任何节点上分配内存，导致大量的跨节点内存访问，也就是我们说的“远程访问”。

NUMA 感知分配器的目标

  • 本地化分配： 尽可能在执行线程的本地节点上分配内存。
  • 减少远程访问： 避免线程访问位于其他节点上的内存。
  • 负载均衡： 在多个节点之间平衡内存使用，防止某个节点耗尽内存。

实战：自己动手，丰衣足食！

理论说多了没用，我们直接上代码！

1. 确定节点 ID

首先，我们需要知道当前线程运行在哪个 NUMA 节点上。这可以通过操作系统提供的 API 来实现。在 Linux 系统上，我们可以使用 sched_getcpu() 和 numa_node_of_cpu() 函数。

#include <sched.h>
#include <numa.h>
#include <stdexcept>

int get_current_node() {
    int cpu = sched_getcpu();
    if (cpu < 0) {
        throw std::runtime_error("Failed to get current CPU.");
    }
    int node = numa_node_of_cpu(cpu);
    if (node < 0) {
        throw std::runtime_error("Failed to get NUMA node.");
    }
    return node;
}

2. 创建 NUMA 感知分配器类

接下来，我们创建一个自定义的分配器类，它会在指定的 NUMA 节点上分配内存。

#include <new> // for std::bad_alloc
#include <cstdlib> // for aligned_alloc
#include <iostream>

template <typename T>
class NumaAllocator {
public:
    using value_type = T;

    NumaAllocator() noexcept : node(get_current_node()) {}
    NumaAllocator(int node_id) noexcept : node(node_id) {}

    template <typename U>
    NumaAllocator(const NumaAllocator<U>& other) noexcept : node(other.node) {}

    ~NumaAllocator() = default;

    T* allocate(std::size_t n) {
        if (n > std::size_t(-1) / sizeof(T)) {
            throw std::bad_alloc();
        }
        std::size_t size = n * sizeof(T);
        void* ptr = numa_alloc_onnode(size, node);
        if (ptr == nullptr) {
            throw std::bad_alloc();
        }
        return static_cast<T*>(ptr);
    }

    void deallocate(T* ptr, std::size_t n) noexcept {
        numa_free(ptr, n * sizeof(T));
    }

    bool operator==(const NumaAllocator& other) const noexcept {
        return node == other.node;
    }

    bool operator!=(const NumaAllocator& other) const noexcept {
        return !(*this == other);
    }

private:
    int node;
};

这个分配器做了以下事情：

  • 构造函数： 可以选择在当前节点或指定的节点上分配内存。
  • allocate()： 使用 numa_alloc_onnode() 函数在指定的节点上分配内存。
  • deallocate()： 使用 numa_free() 函数释放内存。
  • 比较运算符： 用于在容器中比较分配器。

3. 使用 NUMA 感知分配器

现在，我们可以使用这个分配器来创建容器了。

#include <vector>

int main() {
    try {
        // 创建一个在 NUMA 节点 0 上分配内存的 vector
        NumaAllocator<int> allocator(0);
        std::vector<int, NumaAllocator<int>> vec(100, allocator);

        // 填充数据
        for (int i = 0; i < vec.size(); ++i) {
            vec[i] = i;
        }

        // 打印一些数据
        std::cout << "First element: " << vec[0] << std::endl;
        std::cout << "Last element: " << vec.back() << std::endl;
    } catch (const std::exception& e) {
        std::cerr << "Exception: " << e.what() << std::endl;
        return 1;
    }
    return 0;
}

在这个例子中，我们创建了一个 std::vector，并指定了 NumaAllocator<int> 作为它的分配器。这样，vector 中的所有元素都会在 NUMA 节点 0 上分配内存。

更高级的技巧：Placement new

有时候，你可能需要在已经分配好的内存上构造对象。这时，你可以使用 placement new。

#include <new> // for placement new

int main() {
    try {
        // 在 NUMA 节点 0 上分配一块原始内存
        NumaAllocator<char> allocator(0);
        char* buffer = allocator.allocate(sizeof(int));

        // 使用 placement new 在这块内存上构造一个 int 对象
        int* value = new (buffer) int(42);

        // 打印值
        std::cout << "Value: " << *value << std::endl;

        // 显式调用析构函数
        value->~int();

        // 释放内存
        allocator.deallocate(buffer, sizeof(int));
    } catch (const std::exception& e) {
        std::cerr << "Exception: " << e.what() << std::endl;
        return 1;
    }
    return 0;
}

性能测试：眼见为实！

光说不练假把式，我们来做一个简单的性能测试，看看 NUMA 感知分配器到底能带来多少提升。

测试场景：

  • 创建一个大的数组，并对其进行读写操作。
  • 分别使用默认分配器和 NUMA 感知分配器。
  • 测量运行时间。
#include <iostream>
#include <vector>
#include <chrono>
#include <numeric>

const size_t ARRAY_SIZE = 1024 * 1024 * 100; // 100MB

template <typename Allocator>
long long test_allocation(Allocator allocator) {
    auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    std::vector<int, Allocator> data(ARRAY_SIZE, allocator);

    // 读写操作
    for (size_t i = 0; i < ARRAY_SIZE; ++i) {
        data[i] = i;
    }

    long long sum = std::accumulate(data.begin(), data.end(), 0LL);

    auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(end - start).count();

    std::cout << "Sum (to prevent optimization): " << sum << std::endl; // 确保编译器不优化掉
    return duration;
}

int main() {
    try {
        std::cout << "Testing with default allocator..." << std::endl;
        long long default_time = test_allocation(std::allocator<int>());
        std::cout << "Time with default allocator: " << default_time << " ms" << std::endl;

        std::cout << "Testing with NUMA-aware allocator (node 0)..." << std::endl;
        NumaAllocator<int> numa_allocator(0);
        long long numa_time = test_allocation(numa_allocator);
        std::cout << "Time with NUMA-aware allocator: " << numa_time << " ms" << std::endl;

        std::cout << "Potential speedup: " << (double)default_time / numa_time << "x" << std::endl;

    } catch (const std::exception& e) {
        std::cerr << "Exception: " << e.what() << std::endl;
        return 1;
    }
    return 0;
}

注意：

  • 你需要安装 numa 库才能运行这个例子（例如，在 Debian/Ubuntu 上使用 sudo apt-get install libnuma-dev）。
  • 性能提升的幅度取决于你的硬件配置和工作负载。
  • 确保你的程序绑定到特定的 NUMA 节点，以便更好地观察 NUMA 感知分配器的效果。可以使用 numactl 命令来绑定程序到节点。

NUMA 感知分配器的挑战

虽然 NUMA 感知分配器有很多优点，但也存在一些挑战：

  • 复杂性： NUMA 编程比普通的单节点编程要复杂得多。
  • 移植性： NUMA API 在不同的操作系统上可能有所不同。
  • 调试： 调试 NUMA 相关的错误可能会很困难。
  • 内存碎片： 如果不小心，NUMA 感知分配器可能会导致内存碎片。

NUMA 的一些建议：

  • 数据局部性： 尽量确保线程访问的数据位于本地内存。
  • 避免跨节点访问： 减少线程访问其他节点上的内存。
  • 负载均衡： 在多个节点之间平衡内存使用。
  • 使用 NUMA 感知的库： 许多库（例如，Boost.Interprocess）都提供了 NUMA 感知的组件。

总结：

NUMA 感知分配器是提高多核处理器系统性能的关键技术之一。虽然它增加了一些复杂性，但带来的性能提升往往是值得的。希望今天的讲座能帮助你更好地理解 NUMA 编程，并在你的项目中应用 NUMA 感知分配器！

最后的忠告：

不要盲目地使用 NUMA 感知分配器。在开始之前，先分析你的应用程序，确定它是否真的需要 NUMA 优化。有时候，简单的代码优化就能带来更好的效果。而且，过早的优化是万恶之源！

记住，性能优化是一场马拉松，而不是短跑。

希望这篇“讲座”对您有所帮助！NUMA 的世界很深奥，还有很多东西值得探索。祝你在 NUMA 大冒险中玩得开心！

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