在DPDK中,使用了NUMA技术,来提高CPU对内存的访问效率．那么什么是NUMA呢，它是如何提高CPU访问内存的效率的呢？
首先，我们先明确几个概念，即，SMP、NUMA、MPP。它们是目前主流的计算机系统架构。
SMP（Symmetric Multi-Processor）：对称多处理结构。在这样的系统中，多个 CPU 对称工作，无主次或从属关系。所有的CPU共享全部资源，如总线，内存和I/O系统等，多个CPU之间没有区别，平等地访问内存、外设、一个操作系统。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) 。操作系统管理着一个队列，每个处理器依次处理队列中的进程。如果两个处理器同时请求访问一个资源（例如同一段内存地址），由硬件、软件的锁机制去解决资源争用问题。
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 。
NUMA（Non-Uniform Memory Access）：非一致存储访问结构。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。
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。
MPP（Massive Parallel Processing）：海量并行处理结构。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。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。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 。
了解了三种系统架构的不同之后，我们再来了解一下同一物理设备内的NUMA Node、Socket、Core、Logical Processor、超线程技术Hyper-threading这四个名词分别指什么。
超线程技术Hyper-threading：就是在一个CPU Core上集成了两个逻辑处理器单元，即，两个Logical Processor。
一个NUMA node包括一个或者多个Socket，以及与之相连的local memory。一个多核的Socket有多个Core。如果CPU支持HT，OS还会把这个Core看成 2个Logical Processor。如下图：
NUMA Node:
查看当前系统的Numa Node：
1、numactl –hardware命令
[root@YMOS_DEFAULT ~]# numactl --hardware available: 2 nodes (0-1) node 0 cpus: 0 1 2 3 node 0 size: 8183 MB node 0 free: 4255 MB node 1 cpus: 4 5 6 7 node 1 size: 8192 MB node 1 free: 6139 MB node distances: node 0 1 0: 10 21 1: 21 10 [root@YMOS_DEFAULT ~]#2、查看系统/sys/devices/system/node/目录下有几个node。
[root@YMOS_DEFAULT ~]# ls -tlr /sys/devices/system/node/ total 0 drwxr-xr-x 3 root root 0 2014-11-12 19:03 node1 drwxr-xr-x 3 root root 0 2014-11-12 19:03 node0 -rw-r--r-- 1 root root 4096 2014-11-20 16:27 uevent -r--r--r-- 1 root root 4096 2014-11-20 16:27 possible -r--r--r-- 1 root root 4096 2014-11-20 16:27 online -r--r--r-- 1 root root 4096 2014-11-20 16:27 has_normal_memory -r--r--r-- 1 root root 4096 2014-11-20 16:27 has_cpu
Socket：
查看当前系统有几个socket：
[root@YMOS_DEFAULT ~]# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" physical id : 0 physical id : 0 physical id : 0 physical id : 0 physical id : 1 physical id : 1 physical id : 1 physical id : 1可以看出，有两个socket，0和1。
Core:
查看当前系统有哪些core：
[root@YMOS_DEFAULT ~]# cat /proc/cpuinfo | grep "core id" core id : 0 core id : 1 core id : 9 core id : 10 core id : 0 core id : 1 core id : 9 core id : 10一个socket有4个core。分别为0、1、9、10.
Logical Processor：
查看当前系统的Logical Processor：
[root@YMOS_DEFAULT ~]# cat /proc/cpuinfo | grep "processor" processor : 0 processor : 1 processor : 2 processor : 3 processor : 4 processor : 5 processor : 6 processor : 7 [root@YMOS_DEFAULT ~]#
Cache:
ls /sys/devices/system/cpu/cpu0/cache/查看CPU0的cache的详细信息。
[root@YMOS_DEFAULT ~]# ls /sys/devices/system/cpu/cpu0/cache/ index0 index1 index2 index3 [root@YMOS_DEFAULT ~]#index0:1级数据cache index1:1级指令cache index2:2级cache index3:3级cache ,对应cpuinfo里的cache通过查看各个CPU的index3的shared_cpu_map的，可以发现，一个socket上每个core共享L3 Cache。
[root@YMOS_DEFAULT ~]# cat /sys/devices/system/cpu/cpu0/cache/index3/shared_cpu_map 00000000,0000000f [root@YMOS_DEFAULT ~]# cat /sys/devices/system/cpu/cpu1/cache/index3/shared_cpu_map 00000000,0000000f [root@YMOS_DEFAULT ~]# cat /sys/devices/system/cpu/cpu2/cache/index3/shared_cpu_map 00000000,0000000f [root@YMOS_DEFAULT ~]# cat /sys/devices/system/cpu/cpu3/cache/index3/shared_cpu_map 00000000,0000000f [root@YMOS_DEFAULT ~]#
通过上面的分析看，在NUMA架构中，使用numactl命令将应用程序绑定在一个Socket上的core上运行，可以提高内存的访问效率。如下：
numactl -m 0 –physcpubind=2,3 ./test-m 0：在node 0上分配内存 –physcpubind=2,3：在cpu 2和3上运行程序，即一个线程运行在cpu2上，另一个运行在cpu3上。
参考：
http://www.searchtb.com/2012/12/%E7%8E%A9%E8%BD%ACcpu-topology.html
http://www.cnblogs.com/yubo/archive/2010/04/23/1718810.html
http://www.cnblogs.com/yjf512/archive/2012/12/10/2811823.html