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NUMA架構(gòu)深度調(diào)優(yōu)：kernel.numa_balancing參數(shù)場景化配置實戰(zhàn)
在多路多核服務(wù)器中，NUMA（Non-Uniform Memory Access）架構(gòu)已成為主流設(shè)計。Linux內(nèi)核的numa_balancing機制通過自動內(nèi)存遷移優(yōu)化跨節(jié)點訪問，但不當(dāng)配置可能導(dǎo)致性能下降。本文通過實際測試數(shù)據(jù)，揭示不同場景下的參數(shù)調(diào)優(yōu)策略，助力實現(xiàn)40%以上的性能提升。
