NUMA 绑定与线程亲和性实战：Windows 与 Linux 下的延迟与带宽优化

## 基础知识

• NUMA：处理器划分多个节点，每节点拥有本地内存；跨节点访问延迟更高、带宽更低；
• 目标：将线程与内存绑定在同一节点，减少远端访问。

## Linux 环境验证

# 查看拓扑
lscpu --extended
numactl --hardware

# 本地节点绑定：CPU 节点 0，内存节点 0
numactl --cpunodebind=0 --membind=0 stream

# 仅绑定 CPU（示例绑定 0-7 号核）
taskset -c 0-7 stream

• 期望：本地节点带宽显著高于跨节点；`stream` 的 `Copy/Scale/Add/Triad` 指标更稳定。

## Windows 环境验证

# 设置进程亲和性（示例，使用 .NET）
$p = Start-Process -FilePath "C:\bench\stream.exe" -PassThru -NoNewWindow
Start-Sleep -Seconds 1
$p.ProcessorAffinity = 0xFF  # 绑定到前 8 个逻辑处理器

# 或通过 CMD 启动指定亲和性
cmd /c start /affinity FF C:\bench\stream.exe

• 提示：Windows 服务器可通过“资源监视器”与“性能监视器”观察 NUMA 节点使用情况。

## 带宽/延迟测量

# mbw 测试内存带宽（Linux）
mbw -n 3 -t 256

# stream 标准测试（建议编译 OMP/OpenMP 版本以多线程测量）
./stream

• 期望：同节点绑定下的 `Triad` 带宽显著提升，跨节点延迟增加。

## 生产建议

• 将核心服务线程池按 NUMA 节点拆分，内存分配与线程固定在同节点；
• 数据结构尽量减少跨节点共享，适当使用分片/分区；
• 结合 `numactl` 与进程管理工具在部署阶段设定亲和性；
• 在虚拟化/容器环境下，确认 vCPU 与内存分配的 NUMA 对齐。

## 注意事项

• 超线程（SMT）可能引入争用，亲和性掩码需结合物理核心映射；
• 频繁跨节点同步会抵消优化收益，需在架构层面减少共享；
• Windows 下设置亲和性需管理员权限，且不同版本对 CPU 组支持存在差异。

## 结论

• 合理的 NUMA 绑定能稳定降低延迟并提升带宽；
• 在数据库、内存缓存与高并发计算场景中收益明显；
• 持续通过 `stream/mbw` 与系统计数器验证，确保优化真实有效。