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NUMA服务器技术与数据仓库
文章来源:本站原创   文章类型:服务器学院    点击数:7332    更新时间:09-11-14

   服务器技术种类

  从体系结构来看,目前广泛应用于关键业务领域的商用服务器大体可以分为三类,即对称多处理器结构(SMP:Symmetric Multi-Processor),非一致存储访问结构(NUMA:Non-Uniform Memory Access) 以及海量并行处理结构(MPP:Massive Parallel Processing)。

  SMP结构是指服务器中多个CPU对称工作,无主次或从属关系。各CPU共享相同的物理内存,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。对SMP服务器进行扩展的方式包括:增加内存、使用更快的CPU、增加CPU、扩充I/O、更多的外部设备 (通常是磁盘存储)。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:每一个共享的环节都可能造成SMP服务器扩展时的瓶颈;对SMP而言,最受限制的是内存,每个CPU必须通过相同的内存总线访问相同的内存资源;随着CPU数量的增加,内存访问冲突将迅速增加,造成CPU资源的浪费,CPU性能的有效性大大降低。

  由于SMP在扩展能力上的限制,人们开始探究如何进行有效地扩展从而构建大型系统的技术,NUMA就是这种努力下的结果之一。利用NUMA技术,可以把几十个CPU(甚至上百个CPU)组合在一个服务器内。

  NUMA服务器的基本特征是:具有多个CPU模块(或称为Building Block、节点);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;节点之间通过互连模块进行连接和信息交互;每个CPU可以访问整个系统的内存,显然,访问本地内存的速度将远远高于访问远地内存(系统内其他节点的内存)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。

  利用NUMA技术,可以较好地解决原来SMP系统的扩展问题,在一个物理服务器内可以支持上百个CPU。

  NUMA技术的主要问题是,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。

  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。其基本特征如下:由多个SMP服务器(每个SMP服务器称节点)通过节点互连网络连接而成,每个节点只访问自己的本地资源(内存、存储等),是一种完全无共享结构;扩展能力最好,理论上其扩展无限制,目前的技术可实现512个节点互连。

  在MPP系统中,每个SMP节点也可以运行自己的操作系统、数据库等,但和NUMA不同的是,它不存在异地内存访问的问题。换言之,每个节点内的CPU不能访问另一个节点的内存。节点之间的信息交互是通过节点互联网络实现的,这个过程一般称为数据重分配(Data Redistribution)。

  MPP服务器的主要问题是:需要一种复杂的机制来调度和平衡各个节点的负载和并行处理过程。目前一些基于MPP技术的服务器往往通过系统级软件(如数据库)来屏蔽这种复杂性。基于此类数据库来开发应用时,不管后台服务器由多少个节点组成,开发人员所面对的都是同一个数据库系统,而不需要考虑如何调度其中某几个节点的负载。

  NUMA与MPP的区别

  通过分析NUMA和MPP服务器的内部架构和工作原理不难发现其差异所在。

  节点互联机制不同。NUMA的节点互联机制是在同一个物理服务器内部实现,当某个CPU需要进行远地内存访问时,它必须等待,这也是NUMA服务器无法实现CPU增加时性能线性扩展的主要原因。而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。因此,MPP在增加节点时性能基本上可以实现线性扩展。

  内存访问机制不同。在NUMA服务器内部,任何一个CPU可以访问整个系统的内存,但远地访问的性能远远低于本地内存访问,因此在开发应用程序时应该尽量避免远地内存访问。在MPP服务器中,每个节点只访问本地内存,不存在远地内存访问的问题。

  哪种服务器技术更适合于数据仓库环境?

  回答这个问题,需要从数据仓库环境本身的负载特征入手。典型的数据仓库环境具有大量复杂的数据处理和综合分析,要求系统具有很高的I/O处理能力,并且存储系统需要提供足够的I/O带宽与之匹配。

  从NUMA架构来看,它可以在一个物理服务器内集成许多CPU,使系统具有较高的事务处理能力,由于远地内存访问时延远长于本地内存访问,因此需要尽量减少不同CPU模块之间的数据交互。显然,NUMA架构当用于数据仓库环境时,由于大量复杂的数据处理必然导致大量的数据交互,将使CPU的利用率大大降低。

  相对而言,MPP服务器架构的并行处理能力更优越,更适合于复杂的数据综合分析与处理环境。当然,它需要借助于支持MPP技术的关系数据库系统来屏蔽节点之间负载平衡与调度的复杂性。另外,这种并行处理能力也与节点互联网络有很大的关系。显然,适应于数据仓库环境的MPP服务器,其节点互联网络的I/O性能应该非常突出,才能充分发挥整个系统的性能。
 
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