【社区to talk】第21期 NUMA架构优化如何为虚拟化平台性能带来革命性提升？

背景概述：

随着金融、医疗、物流等行业核心业务向虚拟化/云平台迁移，高并发场景对性能的要求日益严苛。尤其在VMware替代浪潮下，用户亟需验证新平台能否满足甚至超越原有性能表现。其中，访存密集型应用（如Redis、HANA、AI引擎等）对内存访问延迟极为敏感，而NUMA架构作为现代服务器主流设计，其优化能力成为虚拟化性能的关键突破口。深信服通过自适应NUMA调度等创新技术，显著提升虚拟机在跨节点内存访问、负载均衡及信创场景下的表现，为业务连续性提供硬核保障。

亮点聚焦：

自适应NUMA调度

      动态分配vCPU至最优NUMA节点，智能规避跨节点内存访问（减少50%+远端访问延迟）。

      自动暴露vNUMA拓扑至虚拟机，由OS层决策资源调度，提升内存局部性。

      实测效果：达梦数据库（TPM-C↑18%）、Redis（QPS↑25%）、Memcache（TPS↑21%）性能显著提升。

信创场景深度优化

     识别多NUMA节点间物理距离，优先将虚拟机vNUMA绑定至相邻pNUMA节点。

     存储&网络亲和性：将数据转发进程（DP）、存储服务（qemu/libnfs/aSAN）与vCPU强制调度至同NUMA节点，减少IO路径延迟（大块写性能↑20%）。

全栈资源协同调度

     存储服务层NUMA绑定：完整IO路径进程（vCPU→虚拟存储）同节点调度+大页内存机制，降低处理开销。

     网卡多核负载均衡：突破单核转存瓶颈，结合NUMA亲和性提升高并发吞吐量。

对标业界方案优势

     对比H厂商（手动绑定）、VMware（基础自适应）：新增信创适配、存储服务调度、网络亲和、关键VM优先级保障四维优化。

     UnixBench实测：同主机8虚拟机性能领先竞品34.17%（HCI 6.9.0）。

「本期话题来啦！」

1、你在部署Redis、HANA等内存敏感型应用时，是否遇到过NUMA架构导致的性能波动？

2、面对信创服务器多NUMA、小核数的特性，你认为“距离感知调度”和“网络存储亲和性”哪项技术对业务提升更关键？

3、在替代VMware的实践中，你是否测试过新平台的NUMA性能对标表现？

4、你的业务是否曾利用NUMA API（如libnuma）做过针对性适配？

【畅聊时间】

2025年6月6日-6月13日

【本期奖励】

1、优秀回复奖：凡回复的内容，被管理员设置为优秀回复的，即可获得200S豆打赏！

2、最高人气奖：被管理员设置为优秀回复并且点赞数最多的用户，可获得500S豆奖励（要求点赞数至少在10条以上）

上期话题回顾：

第20期 告别“打补丁”式安全！

你在部署Redis、HANA等内存敏感型应用时，是否遇到过NUMA架构导致的性能波动？

是的，在部署Redis和HANA等内存敏感型应用时，我确实遇到过NUMA架构导致的性能波动。由于NUMA架构的内存访问延迟特性，跨节点访问内存的性能明显低于本地访问，这导致在高并发场景下，应用的响应时间和吞吐量受到影响。尤其是在负载不均衡的情况下，某些节点的性能瓶颈会影响整个系统的表现。
面对信创服务器多NUMA、小核数的特性，你认为“距离感知调度”和“网络存储亲和性”哪项技术对业务提升更关键？

我认为“距离感知调度”对业务提升更为关键。由于信创服务器的多NUMA架构，优化内存访问路径可以显著降低访问延迟，提高应用性能。通过距离感知调度，可以确保内存和计算资源在同一节点上，从而减少跨节点访问的频率，提升整体性能。而网络存储亲和性虽然也重要，但在内存敏感型应用中，内存访问延迟的影响更为直接和显著。
在替代VMware的实践中，你是否测试过新平台的NUMA性能对标表现？

是的，在替代VMware的过程中，我对新平台的NUMA性能进行了对标测试。通过对比虚拟机在不同平台上的内存访问延迟、吞吐量和负载均衡情况，我发现新平台在NUMA调度和内存访问优化方面表现出色，能够在高并发场景下有效降低延迟，提升整体性能。这些测试结果为我们选择新平台提供了有力的数据支持。
你的业务是否曾利用NUMA API（如libnuma）做过针对性适配？

是的，我们的业务曾利用NUMA API（如libnuma）进行过针对性适配。通过使用libnuma，我们能够更精确地控制内存分配和线程调度，确保关键应用在NUMA架构下获得最佳性能。这样的适配使得我们能够更好地利用服务器资源，降低内存访问延迟，提高了整体应用的响应速度和稳定性。