mongodb在迁移数据时，通常需要导入旧数据。开始一切倒还正常，不过几小时之后，我发现数据导入的速度下降了，同时我的脚本开始不停的抛出异常。我又重复了几次迁移旧数据的过程，结果自然还是老样子，但我发现每当出问题的时候，总有一个名叫irqbalance的进程CPU占用率居高不下，搜索了一下，发现很多介绍irqbalance的文章中都提及了NUMA，让我一下子想起之前在mongodb日志中看到的警告信息，这个问题或许还真是跟NUMA有关。

  mongodb日志中的警告信息：

Fri May 10 16:17:48 [initandlisten] MongoDB starting : pid=18486 port=27017 dbpath=/backup/mongodbData 64-bit host=sqcache02

Fri May 10 16:17:48 [initandlisten] 

Fri May 10 16:17:48 [initandlisten] ** WARNING: You are running on a NUMA machine.

Fri May 10 16:17:48 [initandlisten] **          We suggest launching mongod like this to avoid performance problems:

Fri May 10 16:17:48 [initandlisten] **              numactl --interleave=all mongod [other options

那么NUMA到底是什么？我们来了解一下。

转自网络：

一、NUMA和SMP是两种CPU相关的硬件架构。在SMP架构里面，所有的CPU争用一个总线来访问所有内存，优点是资源共享，而缺点是总线争用激烈。随着PC服务器上的CPU数量变多（不仅仅是CPU核数），总线争用的弊端慢慢越来越明显，于是Intel在Nehalem CPU上推出了NUMA架构，而AMD也推出了基于相同架构的Opteron CPU。

NUMA最大的特点是引入了node和distance的概念。对于CPU和内存这两种最宝贵的硬件资源，NUMA用近乎严格的方式划分了所属的资源组（node），而每个资源组内的CPU和内存是几乎相等。资源组的数量取决于物理CPU的个数（现有的PC server大多数有两个物理CPU，每个CPU有4个核）；distance这个概念是用来定义各个node之间调用资源的开销，为资源调度优化算法提供数据支持。

NUMA和SMP是两种CPU相关的硬件架构。在SMP架构里面，所有的CPU争用一个总线来访问所有内存，优点是资源共享，而缺点是总线争用激烈。随着PC服务器上的CPU数量变多（不仅仅是CPU核数），总线争用的弊端慢慢越来越明显，于是Intel在Nehalem CPU上推出了NUMA架构，而AMD也推出了基于相同架构的Opteron CPU。

NUMA最大的特点是引入了node和distance的概念。对于CPU和内存这两种最宝贵的硬件资源，NUMA用近乎严格的方式划分了所属的资源组（node），而每个资源组内的CPU和内存是几乎相等。资源组的数量取决于物理CPU的个数（现有的PC server大多数有两个物理CPU，每个CPU有4个核）；distance这个概念是用来定义各个node之间调用资源的开销，为资源调度优化算法提供数据支持。

二、NUMA相关的策略

1、每个进程（或线程）都会从父进程继承NUMA策略，并分配有一个优先node。如果NUMA策略允许的话，进程可以调用其他node上的资源。

2、NUMA的CPU分配策略有cpunodebind、physcpubind。cpunodebind规定进程运行在某几个node之上，而physcpubind可以更加精细地规定运行在哪些核上。

3、NUMA的内存分配策略有localalloc、preferred、membind、interleave。localalloc规定进程从当前node上请求分配内存；而preferred比较宽松地指定了一个推荐的node来获取内存，如果被推荐的node上没有足够内存，进程可以尝试别的node。membind可以指定若干个node，进程只能从这些指定的node上请求分配内存。interleave规定进程从指定的若干个node上以RR算法交织地请求分配内存。

三、NUMA和swap的关系

NUMA的内存分配策略对于进程（或线程）之间来说，并不是公平的。在现有的Redhat Linux中，localalloc是默认的NUMA内存分配策略，这个配置选项导致资源独占程序很容易将某个node的内存用尽。而当某个node的内存耗尽时，Linux又刚好将这个node分配给了某个需要消耗大量内存的进程（或线程），swap就妥妥地产生了。尽管此时还有很多page cache可以释放，甚至还有很多的free内存。

四、NUMA的含义，简单点说，在有多个物理CPU的架构下，NUMA把内存分为本地和远程，每个物理CPU都有属于自己的本地内存，访问本地内存速度快于访问远程内存，缺省情况下，每个物理CPU只能访问属于自己的本地内存。对于MongoDB这种需要大内存的服务来说就可能造成内存不足,进而影响性能。

最后我们看一下，如何解决这个问题：

# echo 0 > /proc/sys/vm/zone_reclaim_mode

在启动时，加参数

# numactl --interleave=all /data/mongodb/bin/mongod  -f  /app/mongodb.conf  --dbpath=/data/db  --fork --logpath=/data/logs/mongodb.log

这样登陆mongodb就不会有警告信息了。

(#numactl --interleave=all  mongod -f /app/mongodb.conf
forked process: 18523
all output going to: /app/mongodb/log/mongodb.log
child process started successfully, parent exiting)

***** SERVER RESTARTED *****

Fri May 10 16:33:15 [initandlisten] MongoDB starting : pid=18523 port=27017 dbpath=/backup/mongodbData 64-bit host=sqcache02

Fri May 10 16:33:15 [initandlisten] db version v2.2.6, pdfile version 4.5

Fri May 10 16:33:15 [initandlisten] git version: d626379119a6de9f2fb390780cf2fc336dfd540d

Fri May 10 16:33:15 [initandlisten] build info: Linux ip-10-2-29-40 2.6.21.7-2.ec2.v1.2.fc8xen #1 SMP Fri

关于zone_reclaim_mode内核参数的说明，可以参考官方文档。

注：从MongoDB1.9.2开始：MongoDB会在启动时自动设置zone_reclaim_mode，无需手工更改。

在NUMA架构的CPU上非正常启动mongodb会带来什么样的性能影响还没做验证，网上可以搜到一些别人使用的经验。官方的文档(参看MongoDB Documentation, Release 2.4.1 12.8.1 MongoDB on NUMA Hardware)中有如下说明：

简单做下解释，NUMA架构中每个核访问分配给自己的内存会比分配给其他核内存要快，有下面几种访问控制策略：

• 缺省(default)：总是在本地节点分配（分配在当前进程运行的节点上）；

• 绑定(bind)：强制分配到指定节点上；

• 交叉(interleave)：在所有节点或者指定的节点上交织分配；

• 优先(preferred)：在指定节点上分配，失败则在其他节点上分配。

但是目前mongodb在这种架构下工作的不是很好，numactl --interleave=all就是禁用NUMA为每个核单独分配.