Linux为什么要有大页内存？为什么DPDK要求必须要设置大页内存？这都是由系统架构决定的，系统架构发展到现在，又是在原来的基础上一点点演变的。一开始为了解决一个问题，大家设计了一个很好的方案，随着事物的发展，发现无法满足需求，就在原来的基础上改进，慢慢的变成了现在的样子。不过技术革新一直在进行，包括现在。

物理内存 Physical address

物理内存就是电脑的内存条，上面的每一个方块就是存储芯片，芯片中还有颗粒。访问数据的时候，会使用各种技术，尽可能从多个内存条，每个内存条的多个存储芯片获取数据，这样多通道，并发大，速度更快。

虚拟内存 Linear address (also known as virtual address)

程序运行在操作系统上，不可能直接访问物理内存。一是太复杂，需要自己管理内存，哪些被其他进程占用了，哪些可以用，如果连续空间不够，如何拼接等；二是不安全，用户可以直接访问到其他进程的数据。所以操作系统在后续增加了虚拟内存的概念。

每个进程看到的都是整个可用内存，比如4G，所有进程看到的都是4G，自己进程维护一张表，当进程访问内存时，只能访问到虚拟内存表，由操作系统再映射到具体的物理内存。这样的好处除了解决了上面的问题，还有几个优点：一是系统同一管理，更合理，可以做更多优化，比如同一块数据多个进程读取，只需要在内存保存一份即可，节省了空间（类库的加载）；二是程序申请内存，并不一定会使用，或者说不会立马使用，那么系统可以不分配物理内存，当程序真正访问内存时，触发中断，系统再映射到物理内存，节省资源；三是程序访问的都是连续资源，具体内存分配是由系统管理，简化了开发。

MMU Memory Management Unit 内存管理单元

用来把虚拟内存地址转化为物理内存地址的硬件，提供物理内存数据访问和权限控制。

页表虚拟内存表

虚拟内存向物理内存映射时，需要创建数据结构保存对应的数据，如果完全一一映射，肯定会需要很多资源，所以为了减少内存空间的消耗，又提出了新的方案：把内存分为一块块的数据（每块称作为一页数据），然后映射这些块，这样就可以减少映射条目，降低内存占用。虚拟内存往往称作页；物理内存按照同样大小分割，有时候称作块或者帧(frame)

MMU存储的针对这些内存页的表，称作为页表。页表中每一条数据保存了映射的物理内存页的位置和在该页内数据的偏移，这样就能找到具体的内存单元了。

除了这种使用页表的页式管理方式，还有段式和段页式两种。

多级分页

使用页表后，数据量还是很大，比如32G的内存，使用4K作为一页，那么需要8,388,608个页表条目。为了进一步减少资源消耗，我们发现大部分程序是不需要全部内存的，一个应用运行起来，并不是必须要32G的内存，有可能只有几百兆。多级分页就做了进一步优化：

比如32G，每级页表按照1G分，有32条记录；1G再按照10M分，就有100条记录，以此类推。开始只创建第一张表，后续需要的时候，再动态创建其他的表，大大减少了页表的记录数。

Translation Lookaside Buffer TLB

多级分页后，数据量少了，但是增加了一个问题，就是访问效率，原来直接访问内存，只需要一次；增加了页表后，需要两次，先访问页表，再访问物理内存；多级页表，需要多次。这相当于成倍的增加了访问内存的时间。TLB就是为了解决这个问题的，把常用的页表，放到CPU的高速缓存，避免访问内存，直接在缓存中获取，提高效率。

大页内存

我们知道，计算机中每个硬件的运算速度是不一样的，其顺序就是：硬盘/网络(IO)

如果程序频繁的访问一块很大的内存，并且是无序的，比如频繁搜索一个100G的无规律的文本数据，这个时候就会导致CPU中的缓存频频失效，因为CPU缓存的页表条目有限，程序使用的条目超出了缓存TLB的范围，就会不断的删除旧的，加入新的，实际上如果缓存足够大，会发现刚删除的条目又被加了进来。

如何解决呢？就是提高命中率，怎样提高命中率呢？就是TLB中保存的数据条目虽然固定，但是其解析内存可以扩展，扩展到可以包含程序访问的空间大小，这样，不管程序如何乱序访问，因为页表都保存在TLB中了，都可以命中。比如原来TLB保存100条，由于一页4K，按照最简单计算，就是400K的空间。我把一页设置为4M，那就可以表示400M的空间，如果程序访问的内存在400M以内，就可以完全命中。

查看大页内存

cat /proc/meminfo|grep -i huge
AnonHugePages:      4096 kB
ShmemHugePages:        0 kB
HugePages_Total:       4
HugePages_Free:        2
HugePages_Rsvd:        0
HugePages_Surp:        0
Hugepagesize:    1048576 kB
Hugetlb:         4194304 kB

HugePages_Total和Hugepagesize都大于0，就表示配置了大页内存，从字面意思也很好理解：HugePages_Total表示大页内存的个数；Hugepagesize表示一个大页内存的大小。同样Hugetlb大于0也表示配置了大页内存，这个是计算下来的总数。不过有的系统可能没有这个字段。

配置大页内存

方法一修改grub

grub的文件位置在/boot目录下，大部分有如下两个地方，一个是Legacy，一个是UEFI，不同系统可能有细微区别：/boot/grub2/grub.cfg /boot/efi/EFI/openEuler/grub.cfg。打开文件，找到如下位置

 menuentry 'openEuler (4.19.90-2003.4.0.0036.oe1.x86_64) 20.03 (LTS)' --class openeuler --class gnu-linux --class gnu --class os --unrestricted $menuentry_id_option 'gnulinux-4.19.90-2003.4.0.0036.oe1.x86_    64-advanced-db3b87ac-c948-4347-b1a4-e8ca943688b6' {
     load_video
     set gfxpayload=keep
     insmod gzio
     insmod part_msdos
     insmod ext2
     set root='hd0,msdos1'
     if [ x$feature_platform_search_hint = xy ]; then
       search --no-floppy --fs-uuid --set=root --hint-bios=hd0,msdos1 --hint-efi=hd0,msdos1 --hint-baremetal=ahci0,msdos1 --hint='hd0,msdos1'  75039a04-9431-47c8-923c-795ba2b37e3e
     else
       search --no-floppy --fs-uuid --set=root 75039a04-9431-47c8-923c-795ba2b37e3e
     fi
     linux   /vmlinuz-4.19.90-2003.4.0.0036.oe1.x86_64 root=/dev/mapper/openeuler-root ro resume=/dev/mapper/openeuler-swap rd.lvm.lv=openeuler/root rd.lvm.lv=openeuler/swap rhgb quiet quiet crashkernel=51    default_hugepagesz=1G hugepagesz=1G hugepages=4
     initrd /initramfs-4.19.90-2003.4.0.0036.oe1.x86_64.img
 }

要找对地方，这是启动系统的选项，还有一个是用作安全启动的。在倒数第二行增加default_hugepagesz=1G hugepagesz=1G hugepages=4，这三个字段分别表示默认大页内存大小，就是如果不配置，就用这个默认配置；配置的大页内存大小；配置的大页内存个数。重启系统，再次查看就可以看到大页内存信息。

挂载大页内存

mount -t hugetlbfs nodev /mnt/huge
mount -t hugetlbfs hugetlbfs /mnt/huge

必须保证目录/mnt/huge存在，参数意义：-t指定挂载格式，hugetlbfs表示是大页内存，后面表示挂载设备，可以写hugetlbfs，也可以写nodev不挂载设备，最后是挂载目录。

NUMA

为什么需要了解NUMA呢？因为与上面的大页内存配置有关。了解NUMA，又需要先知道SMP(Symmetric Multi-Processor)对称多处理器结构。SMP就是指系统中多个CPU对称工作，每个CPU的优先级一样，访问资源（内存）速度一样，没有主次之分。SMP又叫做UMA(Uniform Memory Access)一致内存访问。

但是随着CPU的发展，内核越来越多，访问同一资源的竞争越来越大，导致CPU性能受到限制，所以推出了NUMA(Non Uniform Memory Access)非一致内存访问架构。

NUMA设计

SMP或者UMA，CPU统一经过北桥(内存控制器)访问内存。
NUMA，CPU把内存控制器做到CPU内部，一般一个CPU socket一个。每个CPU内部的内存控制器与一部分内存连接。CPU访问自己连接的内存，速度很快，叫做本地内存，可以通过QPI(Quick Path Interconnect)总线访问其他的内存，不过速度会慢。

Node Socket Core Processor

把多个core封装到一起，叫做一个CPU Socket，系统中根据Socket定义Node，也就是正常情况Node数量与Socket相同，或者一个是软件概念，一个是硬件概念。

Core就是物理CPU，原来是单CPU，性能不够，研发了多CPU架构，现在一个Core就相当于原来的一块CPU

Thread，也叫做逻辑CPU，或者Processor，是把core通过超线程记录模拟出来的处理单元。

lscpu

lscpu
Architecture:          x86_64
CPU op-mode(s):        32-bit, 64-bit
Byte Order:            Little Endian
CPU(s):                12
On-line CPU(s) list:   0-11
Thread(s) per core:    1
Core(s) per socket:    6
Socket(s):             2
NUMA node(s):          2
Vendor ID:             GenuineIntel
CPU family:            6
Model:                 45
Stepping:              7
CPU MHz:               1200.000
BogoMIPS:              3999.47
Virtualization:        VT-x
L1d cache:             32K
L1i cache:             32K
L2 cache:              256K
L3 cache:              15360K
NUMA node0 CPU(s):     0-5
NUMA node1 CPU(s):     6-11

CPU(s) 表示逻辑CPU个数
Thread(s) per core 表示一个core可以实现的超线程数
Core(s) per socket 表示一个socket上的core数
Socket(s) 表示socket的个数
NUMA node(s) 表示NOMA的结点数

这里如何计算呢？首先一块中央处理器（CPU），有多个插槽socket，每个socket中又有多个core，每个core又可以使用超线程技术模拟出多个线程（这个是逻辑CPU）。所以CPU(s)=SOckets * Cores * Threads

numactl

numactl --hardware
available: 2 nodes (0-1)
node 0 cpus: 0 1 2 3 4 5 6 7
node 0 size: 15516 MB
node 0 free: 11705 MB
node 1 cpus: 8 9 10 11 12 13 14 15
node 1 size: 16100 MB
node 1 free: 1386 MB
node distances:
node   0   1 
  0:  10  21 
  1:  21  10

CPU分为两个node，也就是有两个CPU socket。
第一个node包含0-7号cpu，第二个node包含8-15个cpu
第一个node直连的内存是15516MB，第二个node直连的内存是161000MB
第一个node直连的内存空闲是11705MB，第二个node直连的内存是1386MB
node distances表示每个node访问对应的内存的距离，比如node0访问node0的距离是10，访问node1的距离是21。

numactl还有其他作用，比如绑定程序在哪一个node上执行，指定在哪个node上分配内存等。

numastat

numastat
                           node0           node1
numa_hit                18743091         9973793
numa_miss                      0               0
numa_foreign                   0               0
interleave_hit            101249          101451
local_node              18656240         9048143
other_node                 86851          925650

numa_hit 在node关联的内存上申请的内存数量
numa_miss 不在node关联的内存上申请的内存数量
numa_foreign 在其他node关联的内存上申请的内存数量
interleave_hit 采用interleave策略申请的内存数量
local_node 该node上的进程在该node关联的内存上申请的内存数量
other_node 该node上的进程在其他node关联的内存上申请的内存数量

关闭开启NUMA

在上面配置大页内存的一行加上numa=off，会关闭numa，理论上删除该字段，默认是开启。

调优经验

linux分配内存的策略是优先在自己node上分配内存，如果不够再考虑其他node上的内存，这是合理的。不过如果程序绑定的node内存不够，可以考虑绑定到其他node或者给程序运行的node多分配一些内存。

查看Node上的大页内存

上面我们介绍了，现代CPU都是有很多Node的，在NUMA架构下，配置在grub.cfg中的大页内存是被多个Node平分的。
比如我机器上按照上面配置了4个1G的大页内存，查看每个Node上的信息，Node0和Node1上各两个。

$ cat /sys/devices/system/node/node0/hugepages/hugepages-1048576kB/nr_hugepages
2

$ cat /sys/devices/system/node/node1/hugepages/hugepages-1048576kB/nr_hugepages
2

大页内存配置目录介绍

在/sys/devices/system/node目录下，可以看到系统中每一个Node对应的目录。在每个Node目录下/sys/devices/system/node/node0/hugepages，有关于大页内存的配置信息，一般有两个目录hugepages-1048576kB hugepages-2048kB，这是Linux系统支持的两种大页，一个是1G，一个是2M。

在每个大页内存目录下有三个文件free_hugepages nr_hugepages surplus_hugepages，分别表示当前Node，当前大页内存中空闲的大页内存数、设定的大页内存数，超出使用的大页内存数。

方法二临时设置大页内存

如果想临时修改某个Node的大页内存，可以直接向对应的nr_hugepages写入对应数字，比如 echo 2 > /sys/devices/system/node/node0/hugepages/hugepages-1048576kB/nr_hugepages

如果不想每个Node自己控制，可以向系统统一的大页内存文件写入数字 echo 2 > /sys/kernel/mm/hugepages/hugepages-1048576kB/nr_hugepages，这个目录与上面的目录不一样，保存的是整个系统的大页内存配置。

https://www.kernel.org/doc/Documentation/vm/hugetlbpage.txt
Understanding Linux Kernel

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Linux 大页内存 Huge Pages 虚拟内存

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numactl

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