A arquitetura NUMA (Non-Uniform Memory Access) influencia o desempenho de aplicações executadas em servidores com múltiplos processadores ou domínios de memória. Compreender seu funcionamento permite otimizar o acesso à RAM, reduzir latências e melhorar a distribuição dos recursos de processamento.
- NUMA organiza o acesso à memória em diferentes domínios de proximidade.
- Acessos à memória remota podem apresentar maior latência.
- Afinidade de CPU e políticas de memória ajudam a otimizar aplicações.
- Ferramentas Linux permitem identificar e monitorar a topologia NUMA.
- O desempenho deve ser validado com testes representativos da aplicação.
- Administra servidores dedicados com múltiplos processadores.
- Precisa otimizar bancos de dados, aplicações Java ou sistemas de processamento paralelo.
- Identificou latências elevadas mesmo com recursos de CPU e memória disponíveis.
- Busca melhorar a eficiência de aplicações corporativas em ambientes Linux.
Servidores dedicados com múltiplos processadores oferecem capacidade de processamento para bancos de dados, aplicações corporativas e cargas de trabalho que exigem muitos núcleos de CPU. Entretanto, a quantidade de processadores não é o único fator que determina o desempenho.
A forma como os núcleos acessam a memória também influencia o tempo de resposta das aplicações. Em determinadas arquiteturas, uma thread pode precisar acessar dados armazenados em um domínio de memória associado a outro processador, aumentando a latência.
É nesse cenário que a arquitetura NUMA (Non-Uniform Memory Access) se torna importante. Compreender sua organização permite distribuir processos, threads e memória de maneira mais eficiente, especialmente em servidores multiprocessados.
O que é NUMA em servidores dedicados?
NUMA é uma arquitetura de memória na qual o tempo de acesso aos dados depende da localização física da memória em relação ao processador responsável pela operação.
Em servidores com múltiplos sockets, cada processador geralmente possui controladores de memória e bancos de RAM diretamente associados a ele. Esse conjunto forma um domínio de proximidade chamado nó NUMA.
Um processador pode acessar a memória de outro nó, mas essa operação normalmente utiliza uma interconexão entre processadores, apresentando características de latência e largura de banda diferentes das observadas no acesso à memória local.
Qual é a diferença entre NUMA e UMA?
Na arquitetura UMA (Uniform Memory Access), o sistema apresenta tempos de acesso à memória relativamente uniformes para os processadores. Já em NUMA, a proximidade entre CPU e memória influencia o custo de acesso.
| Característica | UMA | NUMA |
|---|---|---|
| Acesso à memória | Relativamente uniforme | Depende da localização dos dados |
| Organização | Memória com acesso uniforme | Domínios de proximidade |
| Escalabilidade | Pode enfrentar limitações de contenção | Favorece arquiteturas com múltiplos domínios |
| Otimização | Menor dependência da localização | Afinidade entre CPU e memória |
Como funciona a arquitetura NUMA em servidores com múltiplos processadores?
Considere um servidor dedicado com dois processadores físicos. Cada processador possui núcleos de CPU e acesso direto a uma parcela da memória instalada.
Quando uma aplicação executada no primeiro processador acessa dados armazenados em sua memória local, a comunicação utiliza o caminho mais próximo. Caso precise acessar dados associados ao segundo processador, a operação pode atravessar a interconexão entre os sockets.
Esse comportamento cria duas situações:
- Acesso local: a CPU utiliza memória pertencente ao seu próprio domínio NUMA.
- Acesso remoto: a CPU solicita dados armazenados em outro domínio NUMA.
A diferença pode afetar aplicações que realizam acessos frequentes à memória, especialmente quando existe grande volume de threads concorrentes.
O que acontece quando uma aplicação utiliza memória remota?
O acesso remoto pode aumentar a latência das operações e consumir largura de banda da interconexão entre processadores.
O impacto depende da arquitetura do servidor, da intensidade dos acessos e do comportamento da aplicação. Nem todo acesso remoto representa um problema, mas padrões excessivos de comunicação entre nós podem limitar o desempenho.
Como NUMA afeta o desempenho das aplicações?
A influência da arquitetura NUMA é mais perceptível em aplicações que utilizam muitos núcleos, compartilham grandes volumes de dados ou realizam operações intensivas de leitura e escrita na memória.
Bancos de dados
Bancos de dados como PostgreSQL e MySQL podem apresentar diferentes padrões de acesso à memória conforme a quantidade de conexões, a configuração dos buffers e a distribuição dos processos.
Em ambientes multiprocessados, a localização das páginas de memória e a movimentação das threads entre nós podem influenciar a latência das consultas.
Por isso, o ajuste deve considerar o comportamento real do banco de dados, e não apenas a quantidade de CPUs disponíveis.
Aplicações Java e JVM
Aplicações Java com heaps extensos e muitas threads podem sofrer efeitos da distribuição de memória entre nós NUMA.
A movimentação de threads, os acessos a objetos compartilhados e o comportamento do coletor de lixo podem alterar o padrão de utilização dos recursos.
Antes de aplicar afinidade rígida, é importante analisar a versão da JVM, o coletor de lixo utilizado e a distribuição da carga de trabalho.
Aplicações de processamento paralelo
Workloads de análise de dados, simulações e processamento em memória podem distribuir tarefas entre dezenas de núcleos.
Quando essas tarefas acessam conjuntos de dados compartilhados em diferentes nós, o tráfego entre processadores pode se tornar um fator limitante.
Em alguns cenários, dividir o processamento em grupos com maior localidade de memória ajuda a reduzir essa comunicação.
Como identificar a topologia NUMA de um servidor Linux?
O primeiro passo para otimizar a arquitetura NUMA é identificar como o sistema operacional reconhece os processadores e os domínios de memória.
Consultar os nós NUMA disponíveis
Em distribuições Linux com o pacote numactl instalado, execute:
numactl --hardwareO comando apresenta os nós NUMA, os núcleos associados, a memória disponível e as distâncias relativas entre os nós.
Verificar a distribuição dos processadores
lscpuO resultado permite consultar informações como quantidade de sockets, núcleos por socket, CPUs lógicas e nós NUMA.
Para visualizar especificamente a relação entre CPUs e nós, utilize:
lscpu -e=CPU,NODE,SOCKET,COREMonitorar o uso de memória por nó
numastat -mEsse comando permite observar informações de utilização de memória por nó.
Para consultar estatísticas NUMA associadas a um processo, utilize:
numastat -p PIDSubstitua PID pelo identificador do processo que deseja analisar.
Como otimizar aplicações utilizando a arquitetura NUMA?
A otimização depende da relação entre os recursos de processamento e a memória utilizada pela aplicação. O objetivo é reduzir acessos remotos desnecessários sem comprometer o paralelismo e a capacidade total do servidor.
1. Avalie a afinidade de CPU
A afinidade de CPU permite restringir a execução de um processo ou de suas threads a determinados núcleos.
Em aplicações sensíveis à latência, manter threads próximas aos dados que utilizam pode reduzir a movimentação entre nós.
Um exemplo de execução com afinidade para o nó NUMA 0 é:
numactl --cpunodebind=0 ./aplicacaoEsse comando restringe a execução aos processadores associados ao nó selecionado.
2. Configure a política de alocação de memória
Além da afinidade de CPU, é possível definir políticas para a alocação de memória.
O exemplo abaixo vincula a execução ao nó 0 e solicita que a memória seja alocada nesse mesmo nó:
numactl --cpunodebind=0 --membind=0 ./aplicacaoEssa configuração pode favorecer a localidade, desde que o nó tenha capacidade suficiente para atender à aplicação.
Outra possibilidade é distribuir a alocação de memória entre nós:
numactl --interleave=all ./aplicacaoA política de interleaving pode ser útil em determinadas cargas de trabalho, mas não garante melhor desempenho em todos os cenários.
3. Considere o princípio de first touch
Em políticas comuns de alocação NUMA, uma página de memória pode ser associada ao nó em que ocorre seu primeiro acesso efetivo.
Por isso, a maneira como uma aplicação inicializa grandes estruturas de dados influencia a localização das páginas.
Inicializar os dados nas threads que posteriormente irão utilizá-los pode favorecer a localidade de memória.
4. Evite afinidade excessivamente restritiva
Restringir uma aplicação a poucos núcleos pode aumentar a contenção de CPU, enquanto limitar sua memória a um único nó pode provocar pressão de memória ou falhas de alocação.
O ideal é comparar diferentes configurações e observar indicadores como:
- Latência média e percentis de resposta.
- Throughput de requisições ou operações.
- Utilização de CPU por nó.
- Consumo de memória local e remota.
- Taxa de migração de páginas e pressão de memória.
5. Execute testes com cargas representativas
As configurações devem ser validadas com testes que reproduzam o comportamento da aplicação em produção.
Uma alteração que melhora o desempenho de uma operação isolada pode prejudicar a execução de outras tarefas concorrentes.
Por isso, registre uma linha de base antes de modificar as políticas de afinidade e compare os resultados sob condições semelhantes.
Quando vale a pena ajustar NUMA em um servidor dedicado?
Ajustes específicos de NUMA tendem a ser mais relevantes quando a aplicação apresenta gargalos de acesso à memória, utiliza grande quantidade de núcleos ou depende de tempos de resposta previsíveis.
Entretanto, nem todo servidor multiprocessado exige configuração manual. Escalonadores modernos e mecanismos de balanceamento NUMA do sistema operacional já realizam otimizações automáticas.
| Cenário | O que avaliar |
|---|---|
| Banco de dados com alta concorrência | Localidade de buffers, processos e memória |
| Aplicações Java com heaps extensos | Distribuição de threads, heap e comportamento da JVM |
| Processamento paralelo | Afinidade e compartilhamento de dados entre nós |
| Servidores com múltiplos sockets | Topologia física, latência e largura de banda |
| Aplicações com baixa utilização de recursos | Se existe benefício mensurável em ajustes manuais |
Também é importante considerar o dimensionamento do hardware. A quantidade de processadores, núcleos, canais de memória e módulos RAM influencia a capacidade de processamento e o comportamento da arquitetura NUMA.
Para projetos que exigem recursos físicos exclusivos, os servidores dedicados da EVEO permitem dimensionar configurações conforme as necessidades da operação.
Como a EVEO apoia aplicações que exigem múltiplos processadores?
A otimização de aplicações multiprocessadas começa pela escolha de uma infraestrutura compatível com a demanda de processamento, memória e conectividade.
Com os Servidores Dedicados da EVEO, empresas contam com recursos físicos exclusivos, sem compartilhamento de CPU e RAM com outros clientes no mesmo servidor.
As configurações podem ser dimensionadas conforme os requisitos de cada projeto, incluindo aplicações corporativas, bancos de dados e ambientes de processamento intensivo.
A EVEO também oferece tráfego ilimitado, suporte técnico 24/7 em português e contratação com valores fixos em reais.
Para ambientes que exigem controle sobre a configuração do sistema operacional e as políticas de utilização dos recursos, o modelo bare metal oferece acesso direto ao hardware, sujeito às características da plataforma e do sistema instalado.
Com o dimensionamento adequado e a análise da topologia NUMA, é possível construir ambientes mais previsíveis para aplicações críticas.
Conte com recursos exclusivos de processamento e memória, configurações avançadas e suporte especializado para sua operação.
Fale com um especialista da EVEOPerguntas frequentes sobre NUMA em servidores dedicados
O que significa NUMA em servidores?
NUMA significa Non-Uniform Memory Access. É uma arquitetura na qual o tempo de acesso à memória varia conforme a localização dos dados em relação ao processador. Essa organização é comum em servidores com múltiplos processadores ou domínios de memória.
Qual é a diferença entre NUMA e SMP?
SMP (Symmetric Multiprocessing) é um modelo de multiprocessamento no qual vários processadores compartilham um sistema operacional. NUMA descreve a organização do acesso à memória. Um servidor SMP também pode utilizar arquitetura NUMA.
NUMA melhora o desempenho de qualquer aplicação?
Não necessariamente. Os benefícios dependem da arquitetura do servidor, da distribuição das threads e do padrão de acesso à memória. Aplicações sensíveis à latência podem se beneficiar de ajustes de afinidade, desde que sejam validados por testes.
Como verificar se NUMA está ativo no Linux?
Os comandos lscpu e numactl --hardware permitem consultar a topologia NUMA reconhecida pelo sistema operacional, incluindo os nós disponíveis e os núcleos associados a cada um.
É necessário configurar NUMA manualmente?
Não em todos os casos. Sistemas operacionais modernos possuem mecanismos automáticos de escalonamento e balanceamento NUMA. Configurações manuais são recomendadas apenas quando análises de desempenho identificam oportunidades de otimização.
Servidores dedicados são indicados para aplicações NUMA?
Sim, quando possuem uma topologia de hardware compatível. Servidores dedicados oferecem recursos físicos exclusivos e maior controle sobre as configurações do sistema operacional, permitindo ajustar políticas de CPU e memória conforme as necessidades da aplicação.
Sobre o autor
Equipe técnica EVEO
A EVEO é especializada em infraestrutura de TI para empresas, com soluções de Servidores Dedicados, Private Cloud, GPUs para IA, Storage e Colocation. Atua com Data Centers no Brasil e nos Estados Unidos, oferecendo suporte especializado para operações corporativas.
