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[x86][QEMU]虚拟化场景下的CPU拓扑

前言 目前的主流服务器一般是二路,即有2个NUMA node。每个NUMA上有一个CPU。比较主流的CPU一般是10Core/12Core,打开了Hyper-thread的场景下,就是2 Sockets × 10/12 Cores/socket × 2 Hyper-threads/Core,也就是40核或者48核。 对于大规格的虚拟机,尤其是32 vCPU或者40vCPU的场景下,对于计算密集型的业务,需要把物理机的CPU拓扑信息正确的透传到虚拟机中,否则跨Socket的内存访问,同一个Core下的两个Hyper-thread的资源的争抢,都是影响性能的关键因素。 分析 Host上拓扑关系 我们一般会用lscpu命令看到基本的CPU拓扑信息,也可以通过cat /proc/cpuinfo的方式看到“physical id”,“core id” cpuid 再进一步探讨,Host kernle是怎么获取到的CPU的拓扑关系的呢? Linux有命令cpuid,代码在https://github.com/tycho/cpuid cpuid命令的结果截取如下:

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KVM虚拟化CPU技术总结

KVM虚拟化CPU技术总结 一 NUMA技术介绍 NUMA是一种解决多CPU共同工作的技术方案,我们先回顾下多CPU共同工作的技术架构历史。多CPU共同工作主要有三种架构,分别是SMP MPP NUMA架构。SMP MPP NUMA 都是为了解决多CPU共同工作的问题。 早期的时候,每台服务器都是单CPU,随着技术发展,出现了多CPU共同工作的需求,最早的多CPU技术是SMP。 SMP 多个CPU通过一个总线访问存储器,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。 SMP的缺点是可伸缩性有限,因为在存储器接口达到饱和的时候,增加处理器并不能获得更高的性能,因此SMP方式支持的CPU个数有限。 MPP MPP模式则是一种分布式存储器模式,能够将更多的处理器纳入一个系统的存储器。一个分布式存储器模式具有多个节点,每个节点都有自己的存储器,可以配置为SMP模式,也可以配置为非SMP模式。单个的节点相互连接起来就形成了一个总系统。MPP可以近似理解成一个SMP的横向扩展集群,MPP一般要依靠软件实现。 NUMA 每个处理器有自己的存储器,每个处理器也可以访问别的处理器的存储器。 NUMA-Q 是IBM最早将NUMA技术应用到i386上的商业方案,可以支持更多的x86 CPU一起工作。

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