從系統(tǒng)架構(gòu)來(lái)看，目前的商用服務(wù)器大體可以分為三類，即對(duì)稱多處理器結(jié)構(gòu) (SMP ：Symmetric Multi-Processor) ，非一致存儲(chǔ)訪問(wèn)結(jié)構(gòu) (NUMA ：Non-Uniform Memory Access) ，以及海量并行處理結(jié)構(gòu) (MPP ：Massive Parallel Processing) 。它們的特征分別描述如下：

1. SMP(Symmetric Multi-Processor)

SMP (Symmetric Multi Processing),對(duì)稱多處理系統(tǒng)內(nèi)有許多緊耦合多處理器，在這樣的系統(tǒng)中，所有的CPU共享全部資源，如總線，內(nèi)存和I/O系統(tǒng)等，操作系統(tǒng)或管理數(shù)據(jù)庫(kù)的復(fù)本只有一個(gè)，這種系統(tǒng)有一個(gè)最大的特點(diǎn)就是共享所有資源。多個(gè)CPU之間沒(méi)有區(qū)別，平等地訪問(wèn)內(nèi)存、外設(shè)、一個(gè)操作系統(tǒng)。操作系統(tǒng)管理著一個(gè)隊(duì)列，每個(gè)處理器依次處理隊(duì)列中的進(jìn)程。如果兩個(gè)處理器同時(shí)請(qǐng)求訪問(wèn)一個(gè)資源（例如同一段內(nèi)存地址），由硬件、軟件的鎖機(jī)制去解決資源爭(zhēng)用問(wèn)題。Access to RAM is serialized; this and cache coherency issues causes performance to lag slightly behind the number of additional processors in the system.

所謂對(duì)稱多處理器結(jié)構(gòu)，是指服務(wù)器中多個(gè) CPU 對(duì)稱工作，無(wú)主次或從屬關(guān)系。各 CPU 共享相同的物理內(nèi)存，每個(gè) CPU 訪問(wèn)內(nèi)存中的任何地址所需時(shí)間是相同的，因此 SMP 也被稱為一致存儲(chǔ)器訪問(wèn)結(jié)構(gòu) (UMA ：Uniform Memory Access) 。對(duì) SMP 服務(wù)器進(jìn)行擴(kuò)展的方式包括增加內(nèi)存、使用更快的 CPU 、增加 CPU 、擴(kuò)充 I/O( 槽口數(shù)與總線數(shù) ) 以及添加更多的外部設(shè)備 ( 通常是磁盤存儲(chǔ) ) 。

SMP 服務(wù)器的主要特征是共享，系統(tǒng)中所有資源 (CPU 、內(nèi)存、 I/O 等 ) 都是共享的。也正是由于這種特征，導(dǎo)致了 SMP 服務(wù)器的主要問(wèn)題，那就是它的擴(kuò)展能力非常有限。對(duì)于 SMP 服務(wù)器而言，每一個(gè)共享的環(huán)節(jié)都可能造成 SMP 服務(wù)器擴(kuò)展時(shí)的瓶頸，而最受限制的則是內(nèi)存。由于每個(gè) CPU 必須通過(guò)相同的內(nèi)存總線訪問(wèn)相同的內(nèi)存資源，因此隨著 CPU 數(shù)量的增加，內(nèi)存訪問(wèn)沖突將迅速增加，最終會(huì)造成 CPU 資源的浪費(fèi)，使 CPU 性能的有效性大大降低。實(shí)驗(yàn)證明， SMP 服務(wù)器 CPU 利用率最好的情況是 2 至 4 個(gè) CPU 。

圖1. SMP 服務(wù)器 CPU 利用率狀態(tài)

8路服務(wù)器是服務(wù)器產(chǎn)業(yè)的分水嶺。因?yàn)?路及以下服務(wù)器都采用SMP架構(gòu)(Symmetric Multi-Processor，對(duì)稱多處理結(jié)構(gòu))，實(shí)驗(yàn)證明，SMP服務(wù)器CPU利用率最好的情況是2至4個(gè)CPU。8是這種架構(gòu)支持的處理器數(shù)量的極限，要支持8顆以上的處理器須采用另外的NUMA架構(gòu)(Non-Uniform Memory Access，非一致性內(nèi)存訪問(wèn))。利用NUMA技術(shù)，可以較好地解決原來(lái)SMP系統(tǒng)的擴(kuò)展問(wèn)題，在一個(gè)物理服務(wù)器內(nèi)可以支持上百個(gè)CPU。

2. NUMA(Non-Uniform Memory Access)

由于 SMP 在擴(kuò)展能力上的限制，人們開始探究如何進(jìn)行有效地?cái)U(kuò)展從而構(gòu)建大型系統(tǒng)的技術(shù)， NUMA 就是這種努力下的結(jié)果之一。利用 NUMA 技術(shù)，可以把幾十個(gè) CPU( 甚至上百個(gè) CPU) 組合在一個(gè)服務(wù)器內(nèi)。其 CPU 模塊結(jié)構(gòu)如圖 2 所示：

圖2. NUMA 服務(wù)器 CPU 模塊結(jié)構(gòu)

NUMA 服務(wù)器的基本特征是具有多個(gè) CPU 模塊，每個(gè) CPU 模塊由多個(gè) CPU( 如 4 個(gè) ) 組成，并且具有獨(dú)立的本地內(nèi)存、 I/O 槽口等。由于其節(jié)點(diǎn)之間可以通過(guò)互聯(lián)模塊 ( 如稱為 Crossbar Switch) 進(jìn)行連接和信息交互，因此每個(gè) CPU 可以訪問(wèn)整個(gè)系統(tǒng)的內(nèi)存 ( 這是 NUMA 系統(tǒng)與 MPP 系統(tǒng)的重要差別 ) 。顯然，訪問(wèn)本地內(nèi)存的速度將遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于訪問(wèn)遠(yuǎn)地內(nèi)存 ( 系統(tǒng)內(nèi)其它節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存 ) 的速度，這也是非一致存儲(chǔ)訪問(wèn) NUMA 的由來(lái)。由于這個(gè)特點(diǎn)，為了更好地發(fā)揮系統(tǒng)性能，開發(fā)應(yīng)用程序時(shí)需要盡量減少不同 CPU 模塊之間的信息交互。

利用 NUMA 技術(shù)，可以較好地解決原來(lái) SMP 系統(tǒng)的擴(kuò)展問(wèn)題，在一個(gè)物理服務(wù)器內(nèi)可以支持上百個(gè) CPU 。比較典型的 NUMA 服務(wù)器的例子包括 HP 的 Superdome 、 SUN15K 、 IBMp690 等。

但 NUMA 技術(shù)同樣有一定缺陷，由于訪問(wèn)遠(yuǎn)地內(nèi)存的延時(shí)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)本地內(nèi)存，因此當(dāng) CPU 數(shù)量增加時(shí)，系統(tǒng)性能無(wú)法線性增加。如 HP 公司發(fā)布 Superdome 服務(wù)器時(shí)，曾公布了它與 HP 其它 UNIX 服務(wù)器的相對(duì)性能值，結(jié)果發(fā)現(xiàn)， 64 路 CPU 的 Superdome (NUMA 結(jié)構(gòu) ) 的相對(duì)性能值是 20 ，而 8 路 N4000( 共享的 SMP 結(jié)構(gòu) ) 的相對(duì)性能值是 6.3 。從這個(gè)結(jié)果可以看到， 8 倍數(shù)量的 CPU 換來(lái)的只是 3 倍性能的提升。

2008年intel發(fā)布了Nehalem構(gòu)架處理器，CPU內(nèi)集成了內(nèi)存控制器。當(dāng)多CPU時(shí)任何一顆CPU都能訪問(wèn)全部?jī)?nèi)存。但CPU0訪問(wèn)本地內(nèi)存(CPU0控制器直接控制的內(nèi)存)消耗小，CPU0訪問(wèn)遠(yuǎn)地內(nèi)存(CPU1內(nèi)存控制器控制的內(nèi)存)消耗大，NUMA功能的開啟變成了必須了。

默認(rèn)的NUMA功能是將計(jì)算和內(nèi)存資源分配在一個(gè)NUMA內(nèi)，有可能導(dǎo)致SWAP問(wèn)題，即：NUMA0內(nèi)存已經(jīng)用完都開始用SWAP空間了，NUMA1還有很大的內(nèi)存free。在數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器上NUMA可能導(dǎo)致非常嚴(yán)重的性能問(wèn)題，甚至有很多數(shù)據(jù)庫(kù)死機(jī)的問(wèn)題。就下圖這個(gè)熊樣。

在虛擬化情況下，KVM虛機(jī)的CPU數(shù)量盡量不超過(guò)一個(gè)NUMA區(qū)域內(nèi)的CPU數(shù)量，如果超過(guò)，則會(huì)出現(xiàn)一個(gè)KVM虛機(jī)使用了兩個(gè)NUMA的情況，導(dǎo)致CPU等待內(nèi)存時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，系統(tǒng)性能下降，此時(shí)需要手動(dòng)調(diào)整KVM的配置才可以提高性能。

Ubuntu 12.02自身帶有Automatic NUMA balancing，可以支持NUMA自平衡，具體情況未測(cè)試。SUSE12也支持Automatic NUMA balancing

JUNO版的Openstack中，KVM的CPU的拓?fù)淇梢酝ㄟ^(guò)image或者flavor進(jìn)行元數(shù)據(jù)傳遞來(lái)定義，如果沒(méi)有特別的定義此類元數(shù)據(jù)，則模擬的CPU將是多Socket單Core單NUMA節(jié)點(diǎn)的CPU，這樣的CPU與物理CPU完全不同。

上面是KVM。Vmware ESX 5.0及之后的版本支持一種叫做vNUMA的特性，它將Host的NUMA特征暴露給了GuestOS，從而使得Guest OS可以根據(jù)NUMA特征進(jìn)行更高性能的調(diào)度。

CPU的熱添加功能不支持vNUMA功能。

vmotion等功能一旦將vmware虛機(jī)遷移，則可能導(dǎo)致vNUMA失效，帶來(lái)嚴(yán)重的性能降低。所以在ESXi中保持物理服務(wù)器的一致性是有必要的。

中國(guó)第一臺(tái)自主研發(fā)的，可支持32可處理器的高端服務(wù)器浪潮天梭K1，發(fā)布于2013年1月，系統(tǒng)可用性達(dá)到99.9994%，同時(shí)，我國(guó)也成為了時(shí)間上第三個(gè)掌握該技術(shù)的國(guó)家。

3. MPP(Massive Parallel Processing)

和 NUMA 不同， MPP 提供了另外一種進(jìn)行系統(tǒng)擴(kuò)展的方式，它由多個(gè) SMP 服務(wù)器通過(guò)一定的節(jié)點(diǎn)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行連接，協(xié)同工作，完成相同的任務(wù)，從用戶的角度來(lái)看是一個(gè)服務(wù)器系統(tǒng)。其基本特征是由多個(gè) SMP 服務(wù)器 ( 每個(gè) SMP 服務(wù)器稱節(jié)點(diǎn) ) 通過(guò)節(jié)點(diǎn)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)連接而成，每個(gè)節(jié)點(diǎn)只訪問(wèn)自己的本地資源 ( 內(nèi)存、存儲(chǔ)等 ) ，是一種完全無(wú)共享 (Share Nothing) 結(jié)構(gòu)，因而擴(kuò)展能力最好，理論上其擴(kuò)展無(wú)限制，目前的技術(shù)可實(shí)現(xiàn) 512 個(gè)節(jié)點(diǎn)互聯(lián)，數(shù)千個(gè) CPU 。目前業(yè)界對(duì)節(jié)點(diǎn)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)暫無(wú)標(biāo)準(zhǔn)，如 NCR 的 Bynet ， IBM 的 SPSwitch ，它們都采用了不同的內(nèi)部實(shí)現(xiàn)機(jī)制。但節(jié)點(diǎn)互聯(lián)網(wǎng)僅供 MPP 服務(wù)器內(nèi)部使用，對(duì)用戶而言是透明的。

在 MPP 系統(tǒng)中，每個(gè) SMP 節(jié)點(diǎn)也可以運(yùn)行自己的操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)等。但和 NUMA 不同的是，它不存在異地內(nèi)存訪問(wèn)的問(wèn)題。換言之，每個(gè)節(jié)點(diǎn)內(nèi)的 CPU 不能訪問(wèn)另一個(gè)節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存。節(jié)點(diǎn)之間的信息交互是通過(guò)節(jié)點(diǎn)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的，這個(gè)過(guò)程一般稱為數(shù)據(jù)重分配 (Data Redistribution) 。

但是 MPP 服務(wù)器需要一種復(fù)雜的機(jī)制來(lái)調(diào)度和平衡各個(gè)節(jié)點(diǎn)的負(fù)載和并行處理過(guò)程。目前一些基于 MPP 技術(shù)的服務(wù)器往往通過(guò)系統(tǒng)級(jí)軟件 ( 如數(shù)據(jù)庫(kù) ) 來(lái)屏蔽這種復(fù)雜性。舉例來(lái)說(shuō)， NCR 的 Teradata 就是基于 MPP 技術(shù)的一個(gè)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)軟件，基于此數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)開發(fā)應(yīng)用時(shí)，不管后臺(tái)服務(wù)器由多少個(gè)節(jié)點(diǎn)組成，開發(fā)人員所面對(duì)的都是同一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，而不需要考慮如何調(diào)度其中某幾個(gè)節(jié)點(diǎn)的負(fù)載。

MPP (Massively Parallel Processing)，大規(guī)模并行處理系統(tǒng)，這樣的系統(tǒng)是由許多松耦合的處理單元組成的，要注意的是這里指的是處理單元而不是處理器。每個(gè)單元內(nèi)的CPU都有自己私有的資源，如總線，內(nèi)存，硬盤等。在每個(gè)單元內(nèi)都有操作系統(tǒng)和管理數(shù)據(jù)庫(kù)的實(shí)例復(fù)本。這種結(jié)構(gòu)最大的特點(diǎn)在于不共享資源。

4. 三種體系架構(gòu)之間的差異

4.1 SMP系統(tǒng)與MPP系統(tǒng)比較

既然有兩種結(jié)構(gòu)，那它們各有什么特點(diǎn)呢？采用什么結(jié)構(gòu)比較合適呢？通常情況下，MPP系統(tǒng)因?yàn)橐诓煌幚韱卧g傳送信息（請(qǐng)注意上圖），所以它的效率要比SMP要差一點(diǎn)，但是這也不是絕對(duì)的，因?yàn)镸PP系統(tǒng)不共享資源，因此對(duì)它而言，資源比SMP要多，當(dāng)需要處理的事務(wù)達(dá)到一定規(guī)模時(shí)，MPP的效率要比SMP好。這就是看通信時(shí)間占用計(jì)算時(shí)間的比例而定，如果通信時(shí)間比較多，那MPP系統(tǒng)就不占優(yōu)勢(shì)了，相反，如果通信時(shí)間比較少，那MPP系統(tǒng)可以充分發(fā)揮資源的優(yōu)勢(shì)，達(dá)到高效率。當(dāng)前使用的OTLP程序中，用戶訪問(wèn)一個(gè)中心數(shù)據(jù)庫(kù)，如果采用SMP系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，它的效率要比采用MPP結(jié)構(gòu)要快得多。而MPP系統(tǒng)在決策支持和數(shù)據(jù)挖掘方面顯示了優(yōu)勢(shì)，可以這樣說(shuō)，如果操作相互之間沒(méi)有什么關(guān)系，處理單元之間需要進(jìn)行的通信比較少，那采用MPP系統(tǒng)就要好，相反就不合適了。

通過(guò)上面兩個(gè)圖我們可以看到，對(duì)于SMP來(lái)說(shuō)，制約它速度的一個(gè)關(guān)鍵因素就是那個(gè)共享的總線，因此對(duì)于DSS程序來(lái)說(shuō)，只能選擇MPP，而不能選擇SMP，當(dāng)大型程序的處理要求大于共享總線時(shí)，總線就沒(méi)有能力進(jìn)行處理了，這時(shí)SMP系統(tǒng)就不行了。當(dāng)然了，兩個(gè)結(jié)構(gòu)互有優(yōu)缺點(diǎn)，如果能夠?qū)煞N結(jié)合起來(lái)取長(zhǎng)補(bǔ)短，當(dāng)然最好了。

4.2 NUMA 與 MPP 的區(qū)別

從架構(gòu)來(lái)看， NUMA 與 MPP 具有許多相似之處：它們都由多個(gè)節(jié)點(diǎn)組成，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都具有自己的 CPU 、內(nèi)存、 I/O ，節(jié)點(diǎn)之間都可以通過(guò)節(jié)點(diǎn)互聯(lián)機(jī)制進(jìn)行信息交互。那么它們的區(qū)別在哪里？通過(guò)分析下面 NUMA 和 MPP 服務(wù)器的內(nèi)部架構(gòu)和工作原理不難發(fā)現(xiàn)其差異所在。

首先是節(jié)點(diǎn)互聯(lián)機(jī)制不同， NUMA 的節(jié)點(diǎn)互聯(lián)機(jī)制是在同一個(gè)物理服務(wù)器內(nèi)部實(shí)現(xiàn)的，當(dāng)某個(gè) CPU 需要進(jìn)行遠(yuǎn)地內(nèi)存訪問(wèn)時(shí)，它必須等待，這也是 NUMA 服務(wù)器無(wú)法實(shí)現(xiàn) CPU 增加時(shí)性能線性擴(kuò)展的主要原因。而 MPP 的節(jié)點(diǎn)互聯(lián)機(jī)制是在不同的 SMP 服務(wù)器外部通過(guò) I/O 實(shí)現(xiàn)的，每個(gè)節(jié)點(diǎn)只訪問(wèn)本地內(nèi)存和存儲(chǔ)，節(jié)點(diǎn)之間的信息交互與節(jié)點(diǎn)本身的處理是并行進(jìn)行的。因此 MPP 在增加節(jié)點(diǎn)時(shí)性能基本上可以實(shí)現(xiàn)線性擴(kuò)展。

其次是內(nèi)存訪問(wèn)機(jī)制不同。在 NUMA 服務(wù)器內(nèi)部，任何一個(gè) CPU 可以訪問(wèn)整個(gè)系統(tǒng)的內(nèi)存，但遠(yuǎn)地訪問(wèn)的性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于本地內(nèi)存訪問(wèn)，因此在開發(fā)應(yīng)用程序時(shí)應(yīng)該盡量避免遠(yuǎn)地內(nèi)存訪問(wèn)。在 MPP 服務(wù)器中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)只訪問(wèn)本地內(nèi)存，不存在遠(yuǎn)地內(nèi)存訪問(wèn)的問(wèn)題。

圖3.MPP 服務(wù)器架構(gòu)圖

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的選擇

哪種服務(wù)器更加適應(yīng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境？這需要從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境本身的負(fù)載特征入手。眾所周知，典型的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境具有大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)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(chǔ)系統(tǒng)需要提供足夠的 I/O 帶寬與之匹配。而一個(gè)典型的 OLTP 系統(tǒng)則以聯(lián)機(jī)事務(wù)處理為主，每個(gè)交易所涉及的數(shù)據(jù)不多，要求系統(tǒng)具有很高的事務(wù)處理能力，能夠在單位時(shí)間里處理盡量多的交易。顯然這兩種應(yīng)用環(huán)境的負(fù)載特征完全不同。

從 NUMA 架構(gòu)來(lái)看，它可以在一個(gè)物理服務(wù)器內(nèi)集成許多 CPU ，使系統(tǒng)具有較高的事務(wù)處理能力，由于遠(yuǎn)地內(nèi)存訪問(wèn)時(shí)延遠(yuǎn)長(zhǎng)于本地內(nèi)存訪問(wèn)，因此需要盡量減少不同 CPU 模塊之間的數(shù)據(jù)交互。顯然， NUMA 架構(gòu)更適用于 OLTP 事務(wù)處理環(huán)境，當(dāng)用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境時(shí)，由于大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理必然導(dǎo)致大量的數(shù)據(jù)交互，將使 CPU 的利用率大大降低。

相對(duì)而言， MPP 服務(wù)器架構(gòu)的并行處理能力更優(yōu)越，更適合于復(fù)雜的數(shù)據(jù)綜合分析與處理環(huán)境。當(dāng)然，它需要借助于支持 MPP 技術(shù)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)來(lái)屏蔽節(jié)點(diǎn)之間負(fù)載平衡與調(diào)度的復(fù)雜性。另外，這種并行處理能力也與節(jié)點(diǎn)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)有很大的關(guān)系。顯然，適應(yīng)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境的 MPP 服務(wù)器，其節(jié)點(diǎn)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的 I/O 性能應(yīng)該非常突出，才能充分發(fā)揮整個(gè)系統(tǒng)的性能。

4.3 NUMA、MPP、SMP 之間性能的區(qū)別

NUMA的節(jié)點(diǎn)互聯(lián)機(jī)制是在同一個(gè)物理服務(wù)器內(nèi)部實(shí)現(xiàn)的，當(dāng)某個(gè)CPU需要進(jìn)行遠(yuǎn)地內(nèi)存訪問(wèn)時(shí)，它必須等待，這也是NUMA服務(wù)器無(wú)法實(shí)現(xiàn)CPU增加時(shí)性能線性擴(kuò)展。

MPP的節(jié)點(diǎn)互聯(lián)機(jī)制是在不同的SMP服務(wù)器外部通過(guò)I/O實(shí)現(xiàn)的，每個(gè)節(jié)點(diǎn)只訪問(wèn)本地內(nèi)存和存儲(chǔ)，節(jié)點(diǎn)之間的信息交互與節(jié)點(diǎn)本身的處理是并行進(jìn)行的。因此MPP在增加節(jié)點(diǎn)時(shí)性能基本上可以實(shí)現(xiàn)線性擴(kuò)展。

SMP所有的CPU資源是共享的，因此完全實(shí)現(xiàn)線性擴(kuò)展。

4.4 NUMA、MPP、SMP之間擴(kuò)展的區(qū)別

NUMA理論上可以無(wú)限擴(kuò)展，目前技術(shù)比較成熟的能夠支持上百個(gè)CPU進(jìn)行擴(kuò)展。如HP的SUPERDOME。

MPP理論上也可以實(shí)現(xiàn)無(wú)限擴(kuò)展，目前技術(shù)比較成熟的能夠支持512個(gè)節(jié)點(diǎn)，數(shù)千個(gè)CPU進(jìn)行擴(kuò)展。

SMP擴(kuò)展能力很差，目前2個(gè)到4個(gè)CPU的利用率最好，但是IBM的BOOK技術(shù)，能夠?qū)PU擴(kuò)展到8個(gè)。

MPP是由多個(gè)SMP構(gòu)成，多個(gè)SMP服務(wù)器通過(guò)一定的節(jié)點(diǎn)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行連接，協(xié)同工作，完成相同的任務(wù)。

4.5 MPP 和 SMP、NUMA 應(yīng)用之間的區(qū)別

MPP 的優(yōu)勢(shì)：

MPP系統(tǒng)不共享資源，因此對(duì)它而言，資源比SMP要多，當(dāng)需要處理的事務(wù)達(dá)到一定規(guī)模時(shí)，MPP的效率要比SMP好。由于MPP系統(tǒng)因?yàn)橐诓煌幚韱卧g傳送信息，在通訊時(shí)間少的時(shí)候，那MPP系統(tǒng)可以充分發(fā)揮資源的優(yōu)勢(shì)，達(dá)到高效率。也就是說(shuō)：操作相互之間沒(méi)有什么關(guān)系，處理單元之間需要進(jìn)行的通信比較少，那采用MPP系統(tǒng)就要好。因此，MPP 系統(tǒng)在決策支持和數(shù)據(jù)挖掘方面顯示了優(yōu)勢(shì)。

SMP 的優(yōu)勢(shì)：

MPP系統(tǒng)因?yàn)橐诓煌幚韱卧g傳送信息，所以它的效率要比SMP要差一點(diǎn)。在通訊時(shí)間多的時(shí)候，那MPP系統(tǒng)可以充分發(fā)揮資源的優(yōu)勢(shì)。因此當(dāng)前使用的OTLP程序中，用戶訪問(wèn)一個(gè)中心數(shù)據(jù)庫(kù)，如果采用SMP系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，它的效率要比采用MPP結(jié)構(gòu)要快得多。

NUMA 架構(gòu)的優(yōu)勢(shì)：

NUMA 架構(gòu)來(lái)看，它可以在一個(gè)物理服務(wù)器內(nèi)集成許多CPU，使系統(tǒng)具有較高的事務(wù)處理能力，由于遠(yuǎn)地內(nèi)存訪問(wèn)時(shí)延遠(yuǎn)長(zhǎng)于本地內(nèi)存訪問(wèn)，因此需要盡量減少不同CPU模塊之間的數(shù)據(jù)交互。顯然，NUMA架構(gòu)更適用于OLTP事務(wù)處理環(huán)境，當(dāng)用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境時(shí)，由于大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理必然導(dǎo)致大量的數(shù)據(jù)交互，將使CPU的利用率大大降低。

原文標(biāo)題：五分鐘理解服務(wù)器 SMP、NUMA、MPP 三大體系結(jié)構(gòu)

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