今天和大家一起聊聊--服務(wù)器多處理器架構(gòu)，在查閱相關(guān)資料的過程中，發(fā)現(xiàn)這是個容易被噴的話題，搞得我慌的一批。

本文并不會從邏輯電路、芯片設(shè)計、cpu歷史等等角度去闡述，水平有限實戰(zhàn)第一，通過本文你將了解到以下內(nèi)容：

• 物理核心 & 邏輯核心
• 多處理器架構(gòu)：SMP、NUMA、MPP

1.物理核和邏輯核

說到CPU首先想到的可能是這樣的：

圖1 英特爾代號為Cooper Lake的至強鉑金9200處理器

該系列CPU物理封裝長寬尺寸為76.0×72.5毫米，也是目前Intel史上最大的處理器，那CPU里面是什么樣子呢？

在CPU內(nèi)部封裝了1個或者多個物理核，物理核有獨立的各級緩存和電路結(jié)構(gòu)，如果只有1個物理核心就是單核CPU，有多個物理核心就是多核CPU。

圖2 4核CPU內(nèi)部結(jié)構(gòu)簡圖

對于處理器規(guī)格一致的服務(wù)器來說，總的物理核心數(shù)計算方法為：

物理核心數(shù)=總CPU數(shù)*單CPU中物理核心數(shù)

圖3 多CPU多物理核簡圖

超線程是intel于2002年發(fā)布的一種技術(shù)，全名為Hyper-Threading，簡寫為HT技術(shù)，超線程技術(shù)最初只是應(yīng)用于至強系列處理器中，之后陸續(xù)應(yīng)用在奔騰系列中并將技術(shù)主流化，業(yè)界對于HT的評價不一，但是官方并未放棄超線程技術(shù)。

簡單來說，HT技術(shù)可使處理器中的1顆物理核，如同2顆物理核那樣發(fā)揮作用，從而提高了系統(tǒng)的整體性能，但是肯定也不會真的像2顆物理核那樣，要不然就違背物理規(guī)律了，只是說借助于某些技術(shù)將1顆物理核的性能發(fā)揮地更好而已。

對于處理器規(guī)格一致的服務(wù)器來說，總的邏輯核心數(shù)計算方法為：

開啟HT: 邏輯核心數(shù)=總CPU數(shù)*單CPU中物理核心數(shù)*2

未開啟HT: 邏輯核心數(shù)=物理核心數(shù)=總CPU數(shù)*單CPU中物理核心數(shù)

掌握CPU&物理核心&邏輯核心三者的關(guān)系之后，可以找一臺服務(wù)器看看相關(guān)配置，小試牛刀。

2.多處理器架構(gòu)

CPU多了就需要考慮如何設(shè)計，也就出現(xiàn)了幾種不同的多處理器架構(gòu)。

目前服務(wù)器大體可以分為三類：

• 對稱多處理器結(jié)構(gòu) SMP
• 非一致存儲訪問結(jié)構(gòu) NUMA
• 海量并行處理結(jié)構(gòu) MPP

對于我們來說，SMP和NUMA應(yīng)該接觸的比較多，MPP接觸的少一些。

2.1 SMP對稱多處理器結(jié)構(gòu)

SMP是Symmetric Multi-Processor的縮寫。

對稱多處理器結(jié)構(gòu)是指多個CPU對稱平等，共享相同的物理內(nèi)存/IO等資源，因此SMP結(jié)構(gòu)屬于一致存儲器訪問結(jié)構(gòu) UMA。

圖5 SMP架構(gòu)簡圖

共享模式下所有CPU平等地使用資源，模式簡單，在CPU數(shù)量不多時效率很不錯，但是優(yōu)點也可能變?yōu)閿r路虎。

試想一種場景如果在SMP模式下為了提高服務(wù)器的處理能力，我們水平擴展了CPU數(shù)量，這些CPU通過相同的總線訪問內(nèi)存。

隨著CPU數(shù)量的增加，相同內(nèi)存地址訪問沖突將明顯增加，間接造成了CPU資源浪費，相關(guān)實驗證明，SMP服務(wù)器最好的情況是2-4個CPU。

2.2 NUMA非一致存儲訪問結(jié)構(gòu)

前面提到的SMP架構(gòu)是一致存儲器訪問結(jié)構(gòu)UMA，相對地就有了Non-Uniform Memory Access架構(gòu)，所以NUMA結(jié)構(gòu)和SMP架構(gòu)的顯著區(qū)別在于是否是一致對等訪問內(nèi)存。

NUMA架構(gòu)的服務(wù)器具有多個 CPU 模塊，每個 CPU 模塊由多個 CPU組成，每個CPU模塊具有獨立的本地內(nèi)存Local-Memory、 I/O等資源，可以將CPU模塊稱為Node。

圖7 NUMA架構(gòu)CPU模塊內(nèi)部結(jié)構(gòu)

Node之間可以通過互聯(lián)模塊進行數(shù)據(jù)交互，因此每個 CPU 模塊仍然可以訪問整個系統(tǒng)的內(nèi)存，但是此時的內(nèi)存有本地和外部之分了，訪問速度自然也就不一樣。

訪問CPU模塊的本地內(nèi)存將遠遠快于訪問其他CPU模塊內(nèi)存，在明確這種架構(gòu)帶來的內(nèi)存訪問差異后，我們在實際開發(fā)應(yīng)用程序時需要盡量減少不同 CPU 模塊之間的信息交互。

圖8 NUMA架構(gòu)整體簡圖

NUMA 技術(shù)同樣有缺陷，由于訪問遠地內(nèi)存的延時遠遠超過本地內(nèi)存，當 CPU 數(shù)量增加時，系統(tǒng)性能無法線性增加，換句話說增加1倍的CPU數(shù)量并不能獲得1倍的性能提升，因此仍然存在擴展限制區(qū)。

2.3 MPP海量并行處理結(jié)構(gòu)

MPP是Massive Parallel Processing的縮寫，MPP 是另外一種系統(tǒng)擴展的方式，它由多個 SMP 服務(wù)器通過一定的節(jié)點互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)進行連接，完成相同的任務(wù)，可以看作是SMP的水平擴展。

在MPP結(jié)構(gòu)中多個 SMP 服務(wù)器是一種完全無共享Share Nothing)結(jié)構(gòu)，因而擴展能力最好，典型的就是刀片服務(wù)器，有的文章說MPP架構(gòu)很像MapReduce模式，多個SMP服務(wù)器節(jié)點之間通過互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)，目前并沒有統(tǒng)一的數(shù)據(jù)通信協(xié)議，并且這部分交互協(xié)議對用戶是無感知的。

MPP架構(gòu)有點像刀片服務(wù)器的感覺，每一片都是獨立的，片與片直接由特定的協(xié)議進行數(shù)據(jù)交互。

圖9 MPP架構(gòu)簡圖