哈喽，各位好！今天咱们来聊点硬核的——C++ NUMA-Aware Concurrent Data Structures，也就是针对NUMA架构的内存访问优化。简单来说，就是让你的程序跑得更快，更丝滑，尤其是在多核服务器上。
一、 啥是NUMA？先来点背景知识
想象一下，你是一个图书馆管理员，要管理一大堆书（数据）。有两种方式组织这些书：
-
所有书都放在一个大房间里： 谁想借书都去这个房间，管理员也要跑来跑去。这就像SMP（Symmetric Multi-Processing）对称多处理系统，所有CPU核心访问同一块内存。简单粗暴，但是访问速度慢。
-
把书分到几个小房间里，每个房间离一些读者更近： 这些读者借书就方便多了。这就是NUMA（Non-Uniform Memory Access）非一致性内存访问。每个CPU核心有自己的本地内存，访问速度快；访问其他CPU核心的内存速度慢。
所以，NUMA的核心概念就是：访问本地内存快，访问远端内存慢。
1.1 NUMA架构的特点
- 多个节点 (Nodes): 每个节点包含一个或多个CPU核心和本地内存。
- 非一致性内存访问延迟: 访问本地内存比访问其他节点的内存快得多。 延迟差异可能高达数倍。
- 节点间互联: 节点之间通过互联总线或其他高速互联方式连接，用于节点间的数据传输。
1.2 如何查看你的机器是不是NUMA？
Linux下，你可以用numactl --hardware命令查看。
numactl --hardware如果输出类似下面这样，恭喜你，你的机器是NUMA架构：
available: 2 nodes (0-1)
node 0 cpus: 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30
node 0 size: 32717 MB
node 0 free: 24503 MB
node 1 cpus: 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31
node 1 size: 32768 MB
node 1 free: 24576 MB
node distances:
node 0 1
0: 10 21
1: 21 10available: 2 nodes (0-1)：表示有两个NUMA节点，编号为0和1。node 0 cpus: ...：表示节点0上的CPU核心。node 0 size: ...：表示节点0上的内存大小。node distances: ...：表示节点间的相对访问延迟。数字越小，延迟越低。这里0: 10 21表示从节点0访问节点0的延迟是10，访问节点1的延迟是21。
二、 为啥要关注NUMA？性能！
想象一下，一个线程在节点0上运行，频繁访问节点1上的数据。这就像让图书馆管理员不停地从一个房间跑到另一个房间拿书，效率肯定低。
NUMA-unaware 的程序会遇到什么问题？
- 远端内存访问: 线程可能分配到某个NUMA节点上，但访问的数据却在另一个节点上。
- 内存争用: 多个线程可能同时访问同一个远端内存，导致性能瓶颈。
- 线程迁移: 操作系统可能会在不同的NUMA节点之间迁移线程，导致缓存失效和性能下降。
简单来说，就是浪费了宝贵的CPU资源，程序跑得慢。
三、 NUMA-Aware 编程：让数据离CPU更近
NUMA-Aware 编程的核心思想是：尽量让线程访问本地内存，减少远端内存访问。 这就像让读者在离自己最近的房间借书，效率自然高。
3.1 NUMA API：控制内存分配和线程绑定
Linux提供了libnuma库，可以用来控制内存分配和线程绑定。
- 内存分配策略:
numa_alloc_onnode(size, node)：在指定节点上分配内存。numa_alloc_local(size)：在当前节点上分配内存。numa_free(ptr, size)：释放内存。
- 线程绑定策略:
numa_run_on_node(node)：让当前线程在指定节点上运行。numa_bind(nodes)：让当前线程在指定的节点集合上运行。
3.2 代码示例：NUMA-Aware 数组分配
下面是一个简单的例子，演示如何在指定NUMA节点上分配一个数组：
#include <iostream>
#include <vector>
#include <numa.h>
int main() {
// 检查NUMA是否可用
if (numa_available() == -1) {
std::cerr << "NUMA is not available on this system." << std::endl;
return 1;
}
// 获取NUMA节点数量
int num_nodes = numa_max_node() + 1;
std::cout << "Number of NUMA nodes: " << num_nodes << std::endl;
// 选择一个NUMA节点（例如节点0）
int target_node = 0;
// 数组大小
size_t array_size = 1024 * 1024; // 1MB
// 在指定NUMA节点上分配内存
void* numa_memory = numa_alloc_onnode(array_size, target_node);
if (numa_memory == nullptr) {
std::cerr << "Failed to allocate memory on NUMA node " << target_node << std::endl;
return 1;
}
// 将分配的内存转换为int数组
int* array = static_cast<int*>(numa_memory);
// 初始化数组
for (size_t i = 0; i < array_size / sizeof(int); ++i) {
array[i] = i;
}
std::cout << "Array allocated and initialized on NUMA node " << target_node << std::endl;
// 释放内存
numa_free(numa_memory, array_size);
return 0;
}编译和运行：
g++ -o numa_array numa_array.cpp -lnuma
./numa_array这个例子演示了如何在指定的NUMA节点上分配内存。 实际应用中，你需要根据你的程序逻辑，合理地分配内存和绑定线程，才能充分利用NUMA架构的优势。
3.3 并发数据结构：NUMA优化的关键
对于并发程序来说，数据结构的设计至关重要。 NUMA-Aware 的并发数据结构可以减少线程间的竞争，提高程序的并发性能。
3.3.1 NUMA-Aware 队列
- 每个NUMA节点一个队列: 每个节点上的线程访问本地队列，减少跨节点访问。
- 全局队列 (可选): 如果本地队列为空，可以从全局队列获取任务。
#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
#include <numa.h>
class NUMAQueue {
public:
NUMAQueue(int num_nodes) : num_nodes_(num_nodes), queues_(num_nodes) {}
void enqueue(int data, int node) {
std::lock_guard<std::mutex> lock(mutexes_[node]);
queues_[node].push(data);
cvs_[node].notify_one();
}
int dequeue(int node) {
std::unique_lock<std::mutex> lock(mutexes_[node]);
cvs_[node].wait(lock, [this, node]{ return !queues_[node].empty(); });
int data = queues_[node].front();
queues_[node].pop();
return data;
}
private:
int num_nodes_;
std::vector<std::queue<int>> queues_;
std::vector<std::mutex> mutexes_ = std::vector<std::mutex>(num_nodes_);
std::vector<std::condition_variable> cvs_ = std::vector<std::condition_variable>(num_nodes_);
};
int main() {
// 检查NUMA是否可用
if (numa_available() == -1) {
std::cerr << "NUMA is not available on this system." << std::endl;
return 1;
}
// 获取NUMA节点数量
int num_nodes = numa_max_node() + 1;
std::cout << "Number of NUMA nodes: " << num_nodes << std::endl;
NUMAQueue queue(num_nodes);
// 创建一些线程，每个线程绑定到一个NUMA节点
std::vector<std::thread> threads;
for (int i = 0; i < num_nodes; ++i) {
threads.emplace_back([&queue, i]() {
// 绑定线程到NUMA节点
numa_run_on_node(i);
// 生产数据
for (int j = 0; j < 10; ++j) {
queue.enqueue(i * 10 + j, i);
std::cout << "Thread " << i << " enqueued " << i * 10 + j << " on node " << i << std::endl;
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(10));
}
// 消费数据
for (int j = 0; j < 10; ++j) {
int data = queue.dequeue(i);
std::cout << "Thread " << i << " dequeued " << data << " from node " << i << std::endl;
}
});
}
// 等待所有线程完成
for (auto& thread : threads) {
thread.join();
}
return 0;
}这个例子创建了一个NUMA-Aware的队列，每个NUMA节点都有自己的队列。线程绑定到各自的NUMA节点，并操作本地队列。这样可以减少跨节点的数据访问，提高程序的并发性能。
3.3.2 NUMA-Aware 哈希表
- 分片哈希表: 将哈希表分成多个分片，每个分片分配到不同的NUMA节点。
- 一致性哈希: 使用一致性哈希算法，将键映射到对应的分片。
3.3.3 NUMA-Aware 内存池
- 每个NUMA节点一个内存池: 每个节点上的线程从本地内存池分配内存，避免跨节点访问。
四、 性能测试和调优：实践出真知
光说不练假把式，NUMA优化需要实际测试和调优。
4.1 工具
numactl：控制内存分配和线程绑定。perf：性能分析工具，可以用来分析NUMA相关的性能瓶颈。likwid：另一个性能分析工具，提供更细粒度的NUMA性能指标。
4.2 测试方法
- 基准测试: 编写针对性的基准测试，模拟实际应用场景。
- 对比测试: 对比NUMA-Aware 和 NUMA-Unaware 版本的性能差异。
- 参数调优: 调整内存分配策略、线程绑定策略等参数，找到最佳配置。
4.3 常见问题
- False Sharing: 多个线程访问同一个缓存行中的不同变量，导致缓存失效和性能下降。
- NUMA抖动: 线程在不同的NUMA节点之间频繁迁移，导致缓存失效和性能下降。
五、 总结：NUMA优化，永无止境
NUMA-Aware 编程是一个复杂而有趣的话题。 它需要深入理解NUMA架构的特点，合理设计数据结构，以及细致的性能测试和调优。 虽然有一定的学习成本，但带来的性能提升也是非常可观的。
简而言之，NUMA优化就是：
- 让数据离CPU更近！
- 减少跨节点访问！
- 充分利用NUMA架构的优势！
希望今天的分享能帮助你更好地理解和应用NUMA-Aware 编程。 记住，实践是检验真理的唯一标准，多写代码，多做实验，你就能成为NUMA优化的大师！
一些重要的提示：
| 优化策略 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| NUMA-Aware 内存分配 | 减少远端内存访问，提高性能。 | 需要手动管理内存分配，增加代码复杂度。 |
| 线程绑定 | 将线程绑定到特定的NUMA节点，减少线程迁移和缓存失效。 | 可能导致负载不均衡，某些节点上的线程过载。 |
| NUMA-Aware 数据结构 | 针对NUMA架构进行优化的数据结构，减少线程间的竞争和跨节点访问。 | 需要重新设计和实现数据结构，增加开发成本。 |
| 性能测试和调优 | 通过性能测试和调优，找到最佳的NUMA配置。 | 需要花费大量时间和精力，找到最佳配置可能非常困难。 |
最后，NUMA优化不是一蹴而就的，需要不断学习和实践。 祝你在NUMA优化的道路上越走越远！