《内存管理：Linux Memory Management：MMU、段、分页、PAE、Cache、TLB》
《Memory Management Concepts overview（内存管理基本概念）》
《NUMA - Non Uniform Memory Architecture 非统一内存架构》
《什么是NUMA？》
《NUMA全称 Non-Uniform Memory Access，译为“非一致性内存访问”，积极NUMA内存策略》
《《深入浅出DPDK》读书笔记（三）：NUMA - Non Uniform Memory Architecture 非统一内存架构》
《服务器体系(SMP, NUMA, MPP)与共享存储器架构(UMA和NUMA)》
从系统架构来看，目前的商用服务器大体可以分为三类，即：
- 对称多处理器结构(SMP：Symmetric Multi-Processor)
- 非一致存储访问结构(NUMA：Non-Uniform Memory Access)
- 以及海量并行处理结构(MPP：Massive Parallel Processing)
从系统架构来看，目前的商用服务器大体可以分为三类，即
- 对称多处理器结构(SMP：Symmetric Multi-Processor)，
- 非一致存储访问结构(NUMA：Non-Uniform Memory Access)，
- 海量并行处理结构(MPP：Massive Parallel Processing)。
目录
1.2 SMP(Symmetric Multi-Processor)
1.3 NUMA(Non-Uniform Memory Access)
1.4 MPP(Massive Parallel Processing)大规模并行处理
1 3种系统架构与2种存储器共享方式
1.1 架构概述
从系统架构来看，目前的商用服务器大体可以分为三类
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对称多处理器结构(SMP：Symmetric Multi-Processor)
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非一致存储访问结构(NUMA：Non-Uniform Memory Access)
-
海量并行处理结构(MPP：Massive Parallel Processing)。
共享存储型多处理机有两种模型
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均匀存储器存取（Uniform-Memory-Access，简称UMA）模型
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非均匀存储器存取（Nonuniform-Memory-Access，简称NUMA）模型
而我们后面所提到的COMA和ccNUMA都是NUMA结构的改进
1.2 SMP(Symmetric Multi-Processor)
所谓对称多处理器结构，是指服务器中多个CPU对称工作，无主次或从属关系。
各CPU共享相同的物理内存，每个 CPU访问内存中的任何地址所需时间是相同的，因此SMP也被称为一致存储器访问结构(UMA：Uniform Memory Access)
对SMP服务器进行扩展的方式包括增加内存、使用更快的CPU、增加CPU、扩充I/O(槽口数与总线数)以及添加更多的外部设备(通常是磁盘存储)。
SMP服务器的主要特征是共享，系统中所有资源(CPU、内存、I/O等)都是共享的。也正是由于这种特征，导致了SMP服务器的主要问题，那就是它的扩展能力非常有限。
对于SMP服务器而言，每一个共享的环节都可能造成SMP服务器扩展时的瓶颈，而最受限制的则是内存。由于每个CPU必须通过相同的内存总线访问相同的内存资源，因此随着CPU数量的增加，内存访问冲突将迅速增加，最终会造成CPU资源的浪费，使CPU性能的有效性大大降低。实验证明，SMP服务器CPU利用率最好的情况是2至4个CPU
图中，物理存储器被所有处理机均匀共享。所有处理机对所有存储字具有相同的存取时间，这就是为什么称它为均匀存储器存取的原因。每台处理机可以有私用高速缓存,外围设备也以一定形式共享
1.3 NUMA(Non-Uniform Memory Access)
由于SMP在扩展能力上的限制，人们开始探究如何进行有效地扩展从而构建大型系统的技术，NUMA就是这种努力下的结果之一
利用NUMA技术，可以把几十个CPU(甚至上百个CPU)组合在一个服务器内.
NUMA多处理机模型如图所示，其访问时间随存储字的位置不同而变化。其共享存储器物理上是分布在所有处理机的本地存储器上。所有本地存储器的集合组成了全局地址空间，可被所有的处理机访问。处理机访问本地存储器是比较快的，但访问属于另一台处理机的远程存储器则比较慢，因为通过互连网络会产生附加时延。
NUMA服务器的基本特征是具有多个CPU模块，每个CPU模块由多个CPU(如4个)组成，并且具有独立的本地内存、I/O槽口等。
由于其节点之间可以通过互联模块(如称为Crossbar Switch)进行连接和信息交互，因此每个CPU可以访问整个系统的内存(这是NUMA系统与MPP系统的重要差别)。显然，访问本地内存的速度将远远高于访问远地内存(系统内其它节点的内存)的速度，这也是非一致存储访问NUMA的由来。
由于这个特点，为了更好地发挥系统性能，开发应用程序时需要尽量减少不同CPU模块之间的信息交互。利用NUMA技术，可以较好地解决原来SMP系统的扩展问题，在一个物理服务器内可以支持上百个CPU。比较典型的NUMA服务器的例子包括HP的Superdome、SUN15K、IBMp690等。
但NUMA技术同样有一定缺陷，由于访问远地内存的延时远远超过本地内存，因此当CPU数量增加时，系统性能无法线性增加。如HP公司发布Superdome服务器时，曾公布了它与HP其它UNIX服务器的相对性能值，结果发现，64路CPU的Superdome (NUMA结构)的相对性能值是20，而8路N4000(共享的SMP结构)的相对性能值是6.3. 从这个结果可以看到，8倍数量的CPU换来的只是3倍性能的提升.
图片：https://images2015.cnblogs.com/blog/931926/201604/931926-20160419103103210-871546095.gif
1.4 MPP(Massive Parallel Processing)大规模并行处理
和NUMA不同，MPP提供了另外一种进行系统扩展的方式，它由多个SMP服务器通过一定的节点互联网络进行连接，协同工作，完成相同的任务，从用户的角度来看是一个服务器系统。其基本特征是由多个SMP服务器(每个SMP服务器称节点)通过节点互联网络连接而成，每个节点只访问自己的本地资源(内存、存储等)，是一种完全无共享(Share Nothing)结构，因而扩展能力最好，理论上其扩展无限制，目前的技术可实现512个节点互联，数千个CPU。目前业界对节点互联网络暂无标准，如 NCR的Bynet，IBM的SPSwitch，它们都采用了不同的内部实现机制。但节点互联网仅供MPP服务器内部使用，对用户而言是透明的。
在MPP系统中，每个SMP节点也可以运行自己的操作系统、数据库等。但和NUMA不同的是，它不存在异地内存访问的问题。换言之，每个节点内的CPU不能访问另一个节点的内存。节点之间的信息交互是通过节点互联网络实现的，这个过程一般称为数据重分配(Data Redistribution)。
但是MPP服务器需要一种复杂的机制来调度和平衡各个节点的负载和并行处理过程。目前一些基于MPP技术的服务器往往通过系统级软件(如数据库)来屏蔽这种复杂性。举例来说，NCR的Teradata就是基于MPP技术的一个关系数据库软件，基于此数据库来开发应用时，不管后台服务器由多少个节点组成，开发人员所面对的都是同一个数据库系统，而不需要考虑如何调度其中某几个节点的负载。
大规模并行处理（MPP，massively parallel processing）是多个处理器（processor）处理同一程序的不同部分时该程序的协调过程，工作的各处理器运用自身的操作系统（Operating System）和内存。大规模并行处理器一般运用通讯接口交流。在一些执行过程中，高达两百甚至更多的处理器为同一应用程序工作。数据通路的互连设置允许各处理器相互传递信息。一般来说，大规模并行处理（MPP）的建设很复杂，这需要掌握在各处理器间区分共同数据库和给各数据库分派工作的方法。大规模并行处理系统也叫做“松散耦合”或“无共享”系统。
一般认为，对于允许平行搜索大量数据库的应用程序，大规模并行处理（MPP，massively parallel processing）系统比对称式并行处理系统（SMP）更好。这些包括决策支持系统（decision support system）和数据仓库（data warehouse）应用程序。 https://blog.csdn.net/mashengwang/article/details/52395740
图片：https://yqfile.alicdn.com/093aed55be8d6aecfc95754bf2affe4f6faf4e5e.jpeg
2 三种体系架构之间的差异
2.0 NUMA与MPP的区别
从架构来看，NUMA与MPP具有许多相似之处：它们都由多个节点组成，每个节点都具有自己的CPU、内存、I/O，节点之间都可以通过节点互联机制进行信息交互。那么它们的区别在哪里？通过分析下面NUMA和MPP服务器的内部架构和工作原理不难发现其差异所在。
首先是节点互联机制不同，NUMA的节点互联机制是在同一个物理服务器内部实现的，当某个CPU需要进行远地内存访问时，它必须等待，这也是NUMA服务器无法实现CPU增加时性能线性扩展的主要原因。而MPP的节点互联机制是在不同的SMP服务器外部通过I/O 实现的，每个节点只访问本地内存和存储，节点之间的信息交互与节点本身的处理是并行进行的。因此MPP在增加节点时性能基本上可以实现线性扩展。
其次是内存访问机制不同。在NUMA服务器内部，任何一个CPU可以访问整个系统的内存，但远地访问的性能远远低于本地内存访问，因此在开发应用程序时应该尽量避免远地内存访问。在MPP服务器中，每个节点只访问本地内存，不存在远地内存访问的问题。
2.1 NUMA、MPP、SMP之间性能的区别
NUMA的节点互联机制是在同一个物理服务器内部实现的，当某个CPU需要进行远地内存访问时，它必须等待，这也是NUMA服务器无法实现CPU增加时性能线性扩展。
MPP的节点互联机制是在不同的SMP服务器外部通过I/O实现的，每个节点只访问本地内存和存储，节点之间的信息交互与节点本身的处理是并行进行的。因此MPP在增加节点时性能基本上可以实现线性扩展。
SMP所有的CPU资源是共享的，因此完全实现线性扩展。
2.2 NUMA、MPP、SMP之间扩展的区别
NUMA理论上可以无限扩展，目前技术比较成熟的能够支持上百个CPU进行扩展。如HP的SUPERDOME。
MPP理论上也可以实现无限扩展，目前技术比较成熟的能够支持512个节点，数千个CPU进行扩展。
SMP扩展能力很差，目前2个到4个CPU的利用率最好，但是IBM的BOOK技术，能够将CPU扩展到8个。
MPP是由多个SMP构成，多个SMP服务器通过一定的节点互联网络进行连接，协同工作，完成相同的任务。
2.3 MPP和SMP、NUMA应用之间的区别
MPP的优势
MPP系统不共享资源，因此对它而言，资源比SMP要多，当需要处理的事务达到一定规模时，MPP的效率要比SMP好。由于MPP系统因为要在不同处理单元之间传送信息，在通讯时间少的时候，那MPP系统可以充分发挥资源的优势，达到高效率。也就是说：操作相互之间没有什么关系，处理单元之间需要进行的通信比较少，那采用MPP系统就要好。因此，MPP系统在决策支持和数据挖掘方面显示了优势。
SMP的优势
MPP系统因为要在不同处理单元之间传送信息，所以它的效率要比SMP要差一点。在通讯时间多的时候，那MPP系统可以充分发挥资源的优势。因此当前使用的OTLP程序中，用户访问一个中心数据库，如果采用SMP系统结构，它的效率要比采用MPP结构要快得多。
NUMA架构的优势
NUMA架构来看，它可以在一个物理服务器内集成许多CPU，使系统具有较高的事务处理能力，由于远地内存访问时延远长于本地内存访问，因此需要尽量减少不同CPU模块之间的数据交互。显然，NUMA架构更适用于OLTP事务处理环境，当用于数据仓库环境时，由于大量复杂的数据处理必然导致大量的数据交互，将使CPU的利用率大大降低。
3 数据仓库的选择
https://www.cnblogs.com/carl-angela/p/5407236.html
哪种服务器更加适应数据仓库环境？这需要从数据仓库环境本身的负载特征入手。众所周知，典型的数据仓库环境具有大量复杂的数据处理和综合分析，要求系统具有很高的I/O处理能力，并且存储系统需要提供足够的I/O带宽与之匹配。而一个典型的OLTP系统则以联机事务处理为主，每个交易所涉及的数据不多，要求系统具有很高的事务处理能力，能够在单位时间里处理尽量多的交易。显然这两种应用环境的负载特征完全不同。
从NUMA架构来看，它可以在一个物理服务器内集成许多CPU，使系统具有较高的事务处理能力，由于远地内存访问时延远长于本地内存访问，因此需要尽量减少不同CPU模块之间的数据交互。显然，NUMA架构更适用于OLTP事务处理环境，当用于数据仓库环境时，由于大量复杂的数据处理必然导致大量的数据交互，将使CPU的利用率大大降低。
相对而言，MPP服务器架构的并行处理能力更优越，更适合于复杂的数据综合分析与处理环境。当然，它需要借助于支持MPP技术的关系数据库系统来屏蔽节点之间负载平衡与调度的复杂性。另外，这种并行处理能力也与节点互联网络有很大的关系。显然，适应于数据仓库环境的MPP服务器，其节点互联网络的I/O性能应该非常突出，才能充分发挥整个系统的性能。
相信梦想是价值的源泉，相信眼光决定未来的一切，相信成功的信念比成功本身更重要，相信人生有挫折没有失败，相信生命的质量来自决不妥协的信念！——I`m geek!
4 总结
传统的多核运算是使用SMP(Symmetric Multi-Processor )模式：将多个处理器与一个集中的存储器和I/O总线相连。所有处理器只能访问同一个物理存储器，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，因为在存储器和I/O接口达到饱和的时候，增加处理器并不能获得更高的性能，与之相对应的有AMP架构，不同核之间有主从关系，如一个核控制另外一个核的业务，可以理解为多核系统中控制平面和数据平面。
NUMA模式是一种分布式存储器访问方式，处理器可以同时访问不同的存储器地址，大幅度提高并行性。 NUMA模式下，处理器被划分成多个”节点”（node）， 每个节点被分配有的本地存储器空间。 所有节点中的处理器都可以访问全部的系统物理存储器，但是访问本节点内的存储器所需要的时间，比访问某些远程节点内的存储器所花的时间要少得多。
NUMA 的主要优点是伸缩性。NUMA 体系结构在设计上已超越了 SMP 体系结构在伸缩性上的限制。通过 SMP，所有的内存访问都传递到相同的共享内存总线。这种方式非常适用于 CPU 数量相对较少的情况，但不适用于具有几十个甚至几百个 CPU 的情况，因为这些 CPU 会相互竞争对共享内存总线的访问。NUMA 通过限制任何一条内存总线上的 CPU 数量并依靠高速互连来连接各个节点，从而缓解了这些瓶颈状况。
名词解释
| 概念 | 描述 |
|---|---|
| SMP | 称为共享存储型多处理机(Shared Memory mulptiProcessors), 也称为对称型多处理机（Symmetry MultiProcessors) |
| UMA | 称为均匀存储器存取（Uniform-Memory-Access) |
| NUMA | 非均匀存储器存取（Nonuniform-Memory-Access） |
| COMA | 只用高速缓存的存储器结构（Cache-Only Memory Architecture） |
| ccNUMA | 高速缓存相关的非一致性内存访问（CacheCoherentNon-UniformMemoryAccess） |
UMA
物理存储器被所有处理机均匀共享。所有处理机对所有存储字具有相同的存取时间，这就是为什么称它为均匀存储器存取的原因。每台处理机可以有私用高速缓存,外围设备也以一定形式共享。
NUMA
其访问时间随存储字的位置不同而变化。其共享存储器物理上是分布在所有处理机的本地存储器上。所有本地存储器的集合组成了全局地址空间，可被所有的处理机访问。处理机访问本地存储器是比较快的，但访问属于另一台处理机的远程存储器则比较慢，因为通过互连网络会产生附加时延。
COMA
一种只用高速缓存的多处理机。COMA模型是NUMA机的一种特例，只是将后者中分布主存储器换成了高速缓存, 在每个处理机结点上没有存储器层次结构,全部高速缓冲存储器组成了全局地址空间。远程高速缓存访问则借助于分布高速缓存目录进行。
是CC-NUMA体系结构的竞争者，两者拥有相同的目标，但实现方式不同。COMA节点不对内存部件进行分布，也不通过互连设备使整个系统保持一致性。COMA节点没有内存，只在每个Quad中配置大容量的高速缓存
CCNUMA
在CC-NUMA系统中，分布式内存相连接形成单一内存，内存之间没有页面复制或数据复制，也没有软件消息传送。CC-NUMA只有一个内存映象，存储部件利用铜缆和某些智能硬件进行物理连接。CacheCoherent是指不需要软件来保持多个数据拷贝的一致性，也不需要软件来实现操作系统与应用系统的数据传输。如同在SMP模式中一样，单一操作系统和多个处理器完全在硬件级实现管理。
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