從系統(tǒng)架構來看，目前的商用服務器大體可以分為三類，即對稱多處理器結構(SMP：Symmetric Multi-Processor)，非一致存儲訪問結構(NUMA：Non-Uniform Memory Access)，以及海量并行處理結構(MPP：Massive Parallel Processing)。它們的特征分別描述如下：

SMP(Symmetric Multi-Processor)

所謂對稱多處理器結構，是指服務器中多個CPU對稱工作，無主次或從屬關系。各CPU共享相同的物理內存，每個 CPU訪問內存中的任何地址所需時間是相同的，因此SMP也被稱為一致存儲器訪問結構(UMA：Uniform Memory Access)。對SMP服務器進行擴展的方式包括增加內存、使用更快的CPU、增加CPU、擴充I/O(槽口數與總線數)以及添加更多的外部設備(通常是磁盤存儲)。

SMP服務器的主要特征是共享，系統(tǒng)中所有資源(CPU、內存、I/O等)都是共享的。也正是由于這種特征，導致了SMP服務器的主要問題，那就是它的擴展能力非常有限。對于SMP服務器而言，每一個共享的環(huán)節(jié)都可能造成SMP服務器擴展時的瓶頸，而最受限制的則是內存。由于每個CPU必須通過相同的內存總線訪問相同的內存資源，因此隨著CPU數量的增加，內存訪問沖突將迅速增加，最終會造成CPU資源的浪費，使 CPU性能的有效性大大降低。實驗證明，SMP服務器CPU利用率最好的情況是2至4個CPU。

圖1.SMP服務器CPU利用率狀態(tài)

NUMA(Non-Uniform Memory Access)

由于SMP在擴展能力上的限制，人們開始探究如何進行有效地擴展從而構建大型系統(tǒng)的技術，NUMA就是這種努力下的結果之一。利用NUMA技術，可以把幾十個CPU(甚至上百個CPU)組合在一個服務器內。其CPU模塊結構如圖2所示：

圖2.NUMA服務器CPU模塊結構

NUMA服務器的基本特征是具有多個CPU模塊，每個CPU模塊由多個CPU(如4個)組成，并且具有獨立的本地內存、I/O槽口等。由于其節(jié)點之間可以通過互聯模塊(如稱為Crossbar Switch)進行連接和信息交互，因此每個CPU可以訪問整個系統(tǒng)的內存(這是NUMA系統(tǒng)與MPP系統(tǒng)的重要差別)。顯然，訪問本地內存的速度將遠遠高于訪問遠地內存(系統(tǒng)內其它節(jié)點的內存)的速度，這也是非一致存儲訪問NUMA的由來。由于這個特點，為了更好地發(fā)揮系統(tǒng)性能，開發(fā)應用程序時需要盡量減少不同CPU模塊之間的信息交互。

利用NUMA技術，可以較好地解決原來SMP系統(tǒng)的擴展問題，在一個物理服務器內可以支持上百個CPU。比較典型的NUMA服務器的例子包括HP的Superdome、SUN15K、IBMp690等。

但NUMA技術同樣有一定缺陷，由于訪問遠地內存的延時遠遠超過本地內存，因此當CPU數量增加時，系統(tǒng)性能無法線性增加。如HP公司發(fā)布Superdome服務器時，曾公布了它與HP其它UNIX服務器的相對性能值，結果發(fā)現，64路CPU的Superdome (NUMA結構)的相對性能值是20，而8路N4000(共享的SMP結構)的相對性能值是6.3。從這個結果可以看到，8倍數量的CPU換來的只是3倍性能的提升。

圖3.MPP服務器架構圖

MPP(Massive Parallel Processing)

和NUMA不同，MPP提供了另外一種進行系統(tǒng)擴展的方式，它由多個SMP服務器通過一定的節(jié)點互聯網絡進行連接，協(xié)同工作，完成相同的任務，從用戶的角度來看是一個服務器系統(tǒng)。其基本特征是由多個SMP服務器(每個SMP服務器稱節(jié)點)通過節(jié)點互聯網絡連接而成，每個節(jié)點只訪問自己的本地資源(內存、存儲等)，是一種完全無共享(Share Nothing)結構，因而擴展能力最好，理論上其擴展無限制，目前的技術可實現512個節(jié)點互聯，數千個CPU。目前業(yè)界對節(jié)點互聯網絡暫無標準，如 NCR的Bynet，IBM的SPSwitch，它們都采用了不同的內部實現機制。但節(jié)點互聯網僅供MPP服務器內部使用，對用戶而言是透明的。

在MPP系統(tǒng)中，每個SMP節(jié)點也可以運行自己的操作系統(tǒng)、數據庫等。但和NUMA不同的是，它不存在異地內存訪問的問題。換言之，每個節(jié)點內的CPU不能訪問另一個節(jié)點的內存。節(jié)點之間的信息交互是通過節(jié)點互聯網絡實現的，這個過程一般稱為數據重分配(Data Redistribution)。

但是MPP服務器需要一種復雜的機制來調度和平衡各個節(jié)點的負載和并行處理過程。目前一些基于MPP技術的服務器往往通過系統(tǒng)級軟件(如數據庫)來屏蔽這種復雜性。舉例來說，NCR的Teradata就是基于MPP技術的一個關系數據庫軟件，基于此數據庫來開發(fā)應用時，不管后臺服務器由多少個節(jié)點組成，開發(fā)人員所面對的都是同一個數據庫系統(tǒng)，而不需要考慮如何調度其中某幾個節(jié)點的負載。

NUMA與MPP的區(qū)別

從架構來看，NUMA與MPP具有許多相似之處：它們都由多個節(jié)點組成，每個節(jié)點都具有自己的CPU、內存、I/O，節(jié)點之間都可以通過節(jié)點互聯機制進行信息交互。那么它們的區(qū)別在哪里？通過分析下面NUMA和MPP服務器的內部架構和工作原理不難發(fā)現其差異所在。

首先是節(jié)點互聯機制不同，NUMA的節(jié)點互聯機制是在同一個物理服務器內部實現的，當某個CPU需要進行遠地內存訪問時，它必須等待，這也是NUMA服務器無法實現CPU增加時性能線性擴展的主要原因。而MPP的節(jié)點互聯機制是在不同的SMP服務器外部通過I/O 實現的，每個節(jié)點只訪問本地內存和存儲，節(jié)點之間的信息交互與節(jié)點本身的處理是并行進行的。因此MPP在增加節(jié)點時性能基本上可以實現線性擴展。

其次是內存訪問機制不同。在NUMA服務器內部，任何一個CPU可以訪問整個系統(tǒng)的內存，但遠地訪問的性能遠遠低于本地內存訪問，因此在開發(fā)應用程序時應該盡量避免遠地內存訪問。在MPP服務器中，每個節(jié)點只訪問本地內存，不存在遠地內存訪問的問題。

數據倉庫的選擇

哪種服務器更加適應數據倉庫環(huán)境？這需要從數據倉庫環(huán)境本身的負載特征入手。眾所周知，典型的數據倉庫環(huán)境具有大量復雜的數據處理和綜合分析，要求系統(tǒng)具有很高的I/O處理能力，并且存儲系統(tǒng)需要提供足夠的I/O帶寬與之匹配。而一個典型的OLTP系統(tǒng)則以聯機事務處理為主，每個交易所涉及的數據不多，要求系統(tǒng)具有很高的事務處理能力，能夠在單位時間里處理盡量多的交易。顯然這兩種應用環(huán)境的負載特征完全不同。

從NUMA架構來看，它可以在一個物理服務器內集成許多CPU，使系統(tǒng)具有較高的事務處理能力，由于遠地內存訪問時延遠長于本地內存訪問，因此需要盡量減少不同CPU模塊之間的數據交互。顯然，NUMA架構更適用于OLTP事務處理環(huán)境，當用于數據倉庫環(huán)境時，由于大量復雜的數據處理必然導致大量的數據交互，將使CPU的利用率大大降低。

相對而言，MPP服務器架構的并行處理能力更優(yōu)越，更適合于復雜的數據綜合分析與處理環(huán)境。當然，它需要借助于支持MPP技術的關系數據庫系統(tǒng)來屏蔽節(jié)點之間負載平衡與調度的復雜性。另外，這種并行處理能力也與節(jié)點互聯網絡有很大的關系。顯然，適應于數據倉庫環(huán)境的MPP服務器，其節(jié)點互聯網絡的I/O性能應該非常突出，才能充分發(fā)揮整個系統(tǒng)的性能。