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NUMA架構深度調優(yōu)：kernel.numa_balancing參數場景化配置實戰(zhàn)
在多路多核服務器中，NUMA（Non-Uniform Memory Access）架構已成為主流設計。Linux內核的numa_balancing機制通過自動內存遷移優(yōu)化跨節(jié)點訪問，但不當配置可能導致性能下降。本文通過實際測試數據，揭示不同場景下的參數調優(yōu)策略，助力實現40%以上的性能提升。
在多路多核服務器中，NUMA（Non-Uniform Memory Access）架構已成為主流設計。Linux內核的numa_balancing機制通過自動內存遷移優(yōu)化跨節(jié)點訪問，但不當配置可能導致性能下降。本文通過實際測試數據，揭示不同場景下的參數調優(yōu)策略，助力實現40%以上的性能提升。
