开发内功修炼@张彦飞我们公司的基础架构部有个云Redis平台，其中Redis实例在申请的时候可以自由选择需要的内存的大小。然后就引发了我的一个思考，Redis单实例内存最大申请到多大比较合适？假设母机是64GB内存的物理机，如果不考虑CPU资源的的浪费，我是否可以开一个50G的Redis实例？
于是我在Google上各种搜索，讨论这个问题的人似乎不多。找到唯一感觉靠谱点的答案，那就是单进程分配的内存最好不要超过一个node里的内存总量，否则linux当该node里的内存分配光了的时候，会在自己node里动用硬盘swap，而不是其它node里申请。这即使所谓的numa陷阱，当Redis进入这种状态后会导致性能急剧下降（不只是redis，所有的内存密集型应用如mysql，mongo等都会有类似问题）。
看起来这个解释非常有说服力。于是乎，我就想亲手捕捉一次NUMA陷阱，看看这个家伙究竟什么样。
先聊聊QPI与NUMA
最早在CPU都是单核的时候，用的总线都是FSB总线。经典结构如下图：
到来后来CPU的开发者们发现CPU的频率已经接近物理极限了，没法再有更大程度的提高了。在2003年的时候，CPU的频率就已经达到2个多GB，甚至3个G了。现在你再来看今天的CPU，基本也还是这个频率，没进步多少。摩尔定律失效了，或者说是向另外一个方向发展了。那就是多核化、多CPU化。
刚开始核不多的时候，FSB总线勉强还可以支撑。但是随着CPU越来越多，所有的数据IO都通过这一条总线和内存叫唤数据，这条FSB就成为了整个计算机系统的瓶颈。举个北京的例子，这就好比进回龙观的京藏高速，刚开始回龙观人口不多的时候，这条高速承载没问题。但是现在回龙观聚集了几十万人了，“总线”还仅有这一条，未免效率太低。
CPU的设计者们很快改变了自己的设计，引入了QPI总线，相应的CPU的结构就叫NMUA架构。下图直观理解
话说NUMA陷阱
NUMA陷阱指的是引入QPI总线后，在计算机系统里可能会存在的一个坑。大致的意思就是如果你的机器打开了numa，那么你的内存即使在充足的情况下，也会使用磁盘上的swap，导致性能低下。原因就是NUMA为了高效，会仅仅只从你的当前node里分配内存，只要当前node里用光了（即使其它node还有），也仍然会启用硬盘swap。
当我第一次听说到这个概念的时候，不禁感叹我运气好，我的Redis实例貌似从来没有掉进这个陷阱里过。那为了以后也别栽坑，赶紧去了解了下我的机器的numa状态：
# numactl --hardware
available: 2 nodes (0-1)
node 0 cpus: 0 1 2 3 4 5 12 13 14 15 16 17
node 0 size: 32756 MB
node 0 free: 19642 MB
node 1 cpus: 6 7 8 9 10 11 18 19 20 21 22 23
node 1 size: 32768 MB
node 1 free: 18652 MB
node distances:
node 0 1
0: 10 21
1: 21 10上面结果说明我们有两个node，node0和node1，分别有12个核心，各有32GB的内存。
再看zone_reclaim_mode，它用来管理当一个内存区域(zone)内部的内存耗尽时，是从其内部进行内存回收还是可以从其他zone进行回收的选项：
- 0 关闭zone_reclaim模式，可以从其他zone或NUMA节点回收内存
- 1 打开zone_reclaim模式，这样内存回收只会发生在本地节点内
- 2 在本地回收内存时，可以将cache中的脏数据写回硬盘，以回收内存
- 4 在本地回收内存时，表示可以用Swap 方式回收内存
# cat /proc/sys/vm/zone_reclaim_mode
1额，好吧。我的这台机器上的zone_reclaim_mode还真是1，只会在本地节点回收内存。
实践捕捉numa陷阱未遂
那我的好奇心就来了，既然我的单个node节点只有32G，那我部署一个50G的Redis，给它填满数据试试到底会不会发生swap。
实验开始，我先查看了本地总内存，以及各个node的内存剩余状况。
# top
......
Mem: 65961428k total, 26748124k used, 39213304k free, 632832k buffers
Swap: 8388600k total, 0k used, 8388600k free, 1408376k cached
# cat /proc/zoneinfo"
......
Node 0, zone Normal
pages free 4651908
Node 1, zone Normal
pages free 4773314总内存不用解释，/proc/zoneinfo里包含了node可供应用程序申请的free pages。node1有4651908个页面，4651908*4K=18G的可用内存。
接下来让我们启动redis实例，把其内存上限设置到超过单个node里的内存大小。我这里单node内存大小是32G，我把redis设置成了50G。开始灌入数据。最终数据全部灌完之后，
# top
Mem: 65961428k total, 53140400k used, 12821028k free, 637112k buffers
Swap: 8388600k total, 0k used, 8388600k free, 1072524k cached
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
8356 root 20 0 62.8g 46g 1292 S 0.0 74.5 3:45.34 redis-server
# cat /proc/zoneinfo | grep "pages free"
pages free 3935
pages free 347180
pages free 1402744
pages free 1501670实验证明，在zone_reclaim_mode为1的情况下，Redis是平均在两个node里申请节点的，并没有固定在某一个cpu里。
莫非是大佬们的忠告错了吗？其实不是，如果不绑定亲和性的话，分配内存是当进程在哪个node上的CPU发起内存申请，就优先在哪个node里分配内存。之所以是平均分配在两个node里，是因为redis-server进程实验中经常会进入主动睡眠状态，醒来后可能CPU就换了。所以基本上，最后看起来内存是平均分配的。如下图，CPU进行了500万次的上下文切换，用top命令看到cpu也是在node0和node1跳来跳去。
# grep ctxt /proc/8356/status
voluntary_ctxt_switches: 5259503
nonvoluntary_ctxt_switches: 1449改进方法，成功抓获numa陷阱
杀死进程，内存归位
# cat /proc/zoneinfo
Node 0, zone Normal
pages free 7597369
Node 1, zone Normal
pages free 7686732绑定CPU和内存的亲和性，然后再启动。
numactl --cpunodebind=0 --membind=0 /search/odin/daemon/redis/bin/redis-server /search/odin/daemon/redis/conf/redis.conf top命令观察到CPU确实一直在node0的节点里。node里的内存也在快速消耗。
# cat /proc/zoneinfo
Node 0, zone Normal
pages free 10697
Node 1, zone Normal
pages free 7686732看，内存很快就消耗光了。我们再看top命令观察到的swap，很激动地发现，我终于陷入到传说中的numa陷阱了。
Tasks: 603 total, 2 running, 601 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
Cpu(s): 0.7%us, 5.4%sy, 0.0%ni, 85.6%id, 8.2%wa, 0.0%hi, 0.1%si, 0.0%st
Mem: 65961428k total, 34530000k used, 31431428k free, 319156k buffers
Swap: 8388600k total, 6000792k used, 2387808k free, 777584k cached
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
258 root 20 0 0 0 0 R 72.3 0.0 0:17.18 kswapd0
25934 root 20 0 37.5g 30g 1224 D 71.6 48.7 1:06.09 redis-server这时候，Redis实际使用的物理内存RES定格到了30g不再上涨，而是开始消耗Swap。
又过了一会儿，Redis被oom给kill了。
结论
通过今天的实验，我们可以发现确实有NUMA陷阱这种东西存在。不过那是我手工通过numactl指令绑定cpu和mem的亲和性后才遭遇的。相信国内绝大部分的线上Redis没有进行这个绑定，所以理论上来单Redis单实例可以使用到整个机器的物理内存。（实践中最好不要这么干，你的大部分内存都绑定到一个redis进程里的话，那其它CPU核就没啥事干了，浪费了CPU的多核计算能力）
扩展
当通过numactl绑定CPU和mem都在一个node里的时候，内存IO不需要经过总线，性能会比较高，你Redis的QPS能力也会上涨。和跨node的内存IO性能对比，可以下面的实例，就是10:21的区别。
# numactl --hardware
......
node distances:
node 0 1
0: 10 21
1: 21 10你要是对性能有极致的追求，可以试着绑定numa的亲和性玩玩。不过，no作no die，掉到numa陷阱里可别赖我，嘎嘎！
写在最后，由于我的这些知识在公众号里文章比较分散，很多人似乎没有理解到我对知识组织的体系结构。而且图文也不像视频那样理解起来更直接。所以我在知识星球上规划了视频系列课程，包括硬件原理、内存管理、进程管理、文件系统、网络管理、Golang语言、容器原理、性能观测、性能优化九大部分大约 120 节内容，每周更新。加入方式参见我要开始搞知识星球啦、如何才能高效地学习技术,我投“融汇贯通”一票
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