本期焦点

越来越多用户采用虚拟化、超融合以及云平台环境来承载其核心业务，核心业务的高并发对性能的要求尤为严格，在VMware替换的热潮下，原VMware用户也更为关注新平台在核心业务上的性能表现是否对标，或实现超越。深信服将通过系列解析，为大家从不同维度分享提升平台性能的关键技术。

在当前用户的核心业务系统中，访存密集型应用越来越多，如金融行业的高频交易系统、风险管理系统；医疗行业的电子健康记录（EHR）系统、物流行业的仓库管理系统等。这些系统对于访存要求的提升，与其后端使用了很多如分布式缓存Redis、大数据处理引擎Spark，分析型数据库HANA、AI引擎/模型等服务组件有很大关系。以Redis为例，其为内存型数据库，内存访问速度会直接影响其性能表现。

NUMA作为当前主流的服务器CPU架构，在NUMA架构下，如何提升访存速度是虚拟化性能优化的重要课题之一。本文将详细解析深信服在NUMA架构优化方面的技术，展示如何通过这些技术提升虚拟化平台的性能，满足用户核心业务高并发运行的要求，以及在VMware替代过程中的性能需求。

NUMA架构背景

在早期的计算机系统中，通常只有一个处理器用于执行所有的计算任务。然而，随着计算机应用的复杂性和需求的增加，单个处理器无法满足高性能计算的要求，计算机系统逐渐向多核架构演进。

传统的多核方案采用的是SMP (Symmetric Multi-Processing) 技术，即对称多处理器结构。在SMP架构下，每个处理器的地位都是平等的，对内存的使用权限也相同。任何一个线程都可以分配到任何一个处理器上运行，在操作系统的支持下，可以达到非常好的负载均衡，让整个系统的性能、吞吐量有较大提升。但是，由于多个核使用相同的总线访问内存，随着核数的增长，总线将成为瓶颈，制约系统的扩展性和性能。

NUMA架构可以很好地解决SMP架构的内存访问瓶颈问题。在NUMA架构中，系统被划分为多个节点，每个节点包含一个或多个处理器、本地内存和I/O设备。节点之间通过高速互连网络进行通信，如HyperTransport (AMD) 或QuickPath Interconnect (Intel) 等，使处理器优先访问本地内存，降低内存访问延迟，提高了多处理器系统的性能。

在NUMA中有三种节点类型：

• 本地节点：对于某个节点中的所有CPU，此节点称为本地节点。

• 邻居节点：与本地节点相邻的节点称为邻居节点。

• 远端节点：非本地节点或邻居节点的节点，称为远端节点。

CPU访问不同类型节点内存的速度是不相同的，访问本地节点的速度最快，访问远端节点的速度最慢，即访问速度与节点的距离有关，距离越远访问速度越慢。

Christoph Lameter博士在《NUMA: An Overview》一文中指出：2013年，高端商用服务器有两个NUMA节点，本地节点的随机内存访问时延为100ns左右，远端节点的内存访问时延需要增加50%。

NUMA引入挑战

在linux系统中，线程作为CPU调度的基本单位，对应CPU运行队列上的一个任务。内核会为每个任务选择一个相对空闲的CPU，但CPU的负载是动态的，内核实现了CPU的Load Balance机制，会往相对空闲的CPU上迁移任务。也就是说，默认情况下，任务可能在不同的CPU之间迁移。

在NUMA架构下，任务可能从Node 1上的CPU迁移到Node 2上的CPU，任务访问之前Node1上的内存数据，会造成跨节点CPU访问。虽然linux内核提供了NUMA Balance机制，周期性的迁移任务或者内存数据到本地节点，尽可能地让任务访问本地节点的内存，但无法100%避免远端内存的访问。

在虚拟化场景下，一个虚拟机的vCPU对应操作系统上一个线程（如下图），多个vCPU线程运行在不同NUMA节点上共享内存，或者vCPU线程在不同NUMA节点之间迁移，都会导致虚拟机跨NUMA节点访问，内存访问延迟增加。

业界NUMA调度技术机制

针对NUMA特性，业界主要有以下几种常见方案：

方案1：vCPU绑定物理核

需要手动设置vCPU绑定，vm资源优先绑定在物理机的同一个NUMA Node上。

方案2：指定虚拟机绑定的NUMA节点数量

手动配置绑定的NUMA节点数，会将vCPU和内存平均分配到相应数量的NUMA节点上。

方案3：自适应分配NUMA节点

调度程序会为虚拟机自动分配NUMA节点，虚拟机的CPU会被限制在NUMA节点上运行，优先使用本地内存，提高内存局部性。虚拟机的vCPU个数可能超过NUMA节点核的数量，单个NUMA节点无法容纳，会被分配到多个NUMA节点。为了提高内存局部性，支持将NUMA拓扑暴露给虚拟机，由虚拟机做最佳决策。同时在NUMA节点间迁移云主机，保证节点间的Load Balance。

从使用上看，方案1、2限制较多，使用上不是很方便，对VM的CPU数量有要求，并且静态绑定可能导致NUMA节点间负载不均衡。因此，方案3比较常见。

深信服NUMA调度技术详解

深信服超融合主要采用自适应的NUMA调度，自适应NUMA调度能够做到NUMA之间的负载均衡，同时减少vCPU远程内存访问，提升整体的性能。

自适应的NUMA调度在不同类型应用中优化效果明显，特别对于一些内存操作的中间件。我们在虚拟机中分别部署DM8（达梦数据库）、Redis和memcache，分别在开启和关闭NUMA调度的场景下执行基准测试。从测试数据看，开启NUMA调度后，中间件性能明显提升。

BenchmarkSQL是一个关系型数据库的基准测试工具，通过对数据库进行 TPC-C 标准测试，即模拟多种事务处理：新订单、支付操作、订单状态查询、发货、库存状态查询等，从而获得最终的tpmC值。tmpC表示每分钟可以处理多少个新订单，值越大代表性能越好。通过BechmarkSQL V5.0来对达梦数据库dm8运行基准测试。

下图表示启用NUMA调度对应用的相对性能改进，Y轴的100%表示关闭NUMA调度测出来的tmpC指标权重。

redis-benchmark是Redis官方提供的性能测试工具，我们通过redis-benchmark 对Redis V7.2.5进行压测，在关闭/开启NUMA调度场景下，分别测试SET/GET长度为1KB的value的QPS指标。QPS表示每秒的读写操作数。

测试命令及参数：

• redis-benchmark -t get -d 16 -c 100 -n 6000000 -r 60000000
• redis-benchmark -t set -d 16 -c 100 -n 6000000 -r 60000000

下图表示启用NUMA调度对应用的相对性能改进，Y轴的100%表示关闭NUMA调度测出来的QPS指标权重。

memaslap是Memcache自带的性能测试工具，我们通过memaslap对Memcache V6.27压测，在关闭/开启NUMA调度场景下，分别测试value长度为1kb的TPS值。TPS表示每秒事务数。

测试命令及参数：

• memaslap -s 127.0.0.1:11211 -t 300s -T 8

下图表示启用NUMA调度对应用的相对性能改进，Y轴的100%表示关闭NUMA调度测出来的TPS指标权重。

从上面的测试数据看，对于访存密集型应用优化效果比较明显。以下为具体实现原理。

自适应分配NUMA节点

自适应地将虚拟机的vCPU进行划分后调度到NUMA节点，减少虚拟机vCPU远程内存访问。如图，自动为虚拟机选择合适的NUMA节点，当虚拟机vCPU数量小于NUMA Node的核数时，则将调度到一个NUMA节点上。当虚拟机vCPU数量大于NUMA 节点的核数时，则将调度到多个NUMA Node上，同时会将vNUMA拓扑暴露给虚拟机，由虚拟机做出最佳决策。

为了保证NUMA节点的负载均衡，在放置虚拟机时，会考虑NUMA节点间的负载情况，选择一个负载较低的节点。同时，在虚拟机运行过程中，结合NUMA节点负载，会对虚拟机在NUMA节点之间进行迁移。优先保障重要虚拟机所在NUMA节点负载更低，能够避免CPU、内存带宽以及Cache资源的相互抢占。

信创场景优化

信创服务器NUMA节点多，NUMA间的距离也不一致，NUMA节点的核数也相对较少。

针对信创服务器的NUMA特点，我们会识别NUMA节点之间的距离，优先将同一个虚拟机多个vNUMA放置到相近的pNUMA上。

为了进一步在信创场景下提高数据转发性能，深信服为底层虚拟化设计开发NUMA亲和性功能，即对虚拟机和数据转发进程进行强关联，调度到同一个NUMA节点上，使用本地内存访问，提高数据转发的性能。如图，DP为数据转发进程。

为了最大程度发挥NUMA的优势，在存储层面将一条完整IO上的vCPU、qemu、libnfs、aSAN等进程调度到同一个NUMA Node（如下图），避免内存远端数据访问，并使用大页内存机制提高访存性能，降低数据处理过程中的开销，提升IO流处理效率。

数据在从网卡缓存区传输到虚拟存储的过程中，需要经过各自的CPU线程进行处理。而随着网卡性能提升，单核CPU缓存转存的效率成为瓶颈，且跨NUMA的远端访问也会降低效率。让网卡可以被多个CPU进行处理，同时对其进行NUMA亲和，既打破了缓存转存的瓶颈，也可以降低传输延迟，更大程度地提升并发性能，提升虚拟机高深度大块写性能20%以上。

与业界方案的对比分析

• 行业支持情况：
• H厂商支持在页面上配置虚拟机每个vCPU运行到哪个NUMA节点；S厂商不支持；VMware支持自适应NUMA调度。

深信服平台自适应将虚拟机的vCPU进行划分后放置到NUMA节点，减少虚拟机vCPU远程内存访问。相比页面配置每个vCPU运行位置，深信服自适应NUMA调度能够自动进行虚拟机vCPU的划分和放置，并且在NUMA之间进行均衡，减少vCPU远程内存访问，提升整体的性能。

相比VMware，深信服通过创新研究院和云产品线的合作研究，深度结合我们自己的业务场景以及平台服务情况，增加了存储服务的NUMA调度、重要虚拟机识别、信创场景适配、虚拟机网络亲和等，提升调度效果。

总结

深信服的NUMA自适应调度基于各场景做了深度适配优化，进一步提升应用的内存访问速度：

• 自适应将虚拟机的vCPU进行划分后放置到NUMA节点，减少虚拟机vCPU远程内存访问。

• 在不同的NUMA节点之间进行迁移，保障NUMA节点之间负载均衡。

• 识别重要虚拟机，保障重要虚拟机所在NUMA节点负载更低，能够避免CPU、内存带宽以及Cache资源的相互抢占。

• 针对信创服务器多NUMA且NUMA间距离不一样的场景，增加了识别NUMA节点之间的距离，优先将同一个虚拟机多个vNUMA放置到相近的pNUMA上。

• 支持虚拟机网络亲和选项，勾选后将虚拟机调度到和网络数据面相同的NUMA节点，提高数据转发的性能。

• 不仅对虚拟机进行NUMA调度，对存储服务也会进行相应的NUMA调度。

UnixBench测试实例

UnixBench是一个广泛使用的基准测试工具，用于评估类Unix系统（包括UNIX、BSD和Linux）的性能。它通过一系列测试来衡量系统的各种性能指标，如CPU、文件系统、内存和进程等。

测试环境说明：

测试结果：

在落地版本HCI 6.9.0中，我们能达到如下效果。在后续版本的优化中，我们仍持续保持该项技术效果的领先。

超融合启用NUMA时，UnixBench测试结果如下：

同主机六台虚拟机结果相较于S厂商高出20.2%，同主机八台虚拟机得分相较于S厂商高出34.17%。

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