挑战Redis单实例内存最大极限，“遭遇”NUMA陷阱！

本文主要是介绍挑战Redis单实例内存最大极限，“遭遇”NUMA陷阱！，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

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。1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：
图1 单核时代的FSB总线

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。

图2 多核时代的FSB总线

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交换数据，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

图3 QPI总线

2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QQ靓号出售平台地图内存区域(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。

3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
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

4绑定亲和性，成功捕获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
root      20   0     0    0    0 R 72.3  0.0   0:17.18 kswapd0
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。5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）

6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！

这篇关于挑战Redis单实例内存最大极限，“遭遇”NUMA陷阱！的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！