主流CPU结构
- 一个CPU处理器中一般有多个运行核心，一个运行核心称之为一个
物理核。每个物理核都可以运行应用程序。每个物理核都拥有私有的一级缓存，包括一级指令缓存和一级数据缓存，以及私有的二级缓存。 - 因为L1和L2缓存是每个物理核私有的，所以物理核访问他们的速度非常块，不到10纳秒。但是受限于制造技术，这些L1和L2缓存的大小一般只有KB级别。
不同的物理核还会共享一个共同的三级缓存，能存储的资源较多，能达到几MB到几十MB，这样当L1和L2缓存中没有命中时，可以访问L3。避免访问内存。- 现在主流的CPU处理器，
每个物理核通常会运行两个超线程，也叫做逻辑核，同一个物理核的逻辑核共享使用L1和L2缓存。 - 主流的服务器上，
通常拥有多个CPU处理器（也称为多CPU Socket），每个CPU处理器拥有自己的物理核（包括L1和L2缓存），L3缓存，以及连接的内存。不同处理器通过总线连接。 在多 CPU 架构上，应用程序可以在不同的处理器上运行。如果应用先在一个Socket上运行，并且把数据保存到了内存，然后调度到另一个Socket上运行。此时再进行内存访问时，就需要访问之前Socket上连接的内存，这种访问属于远端内存访问，和访问Socket直连的内存相比会增加延迟。所以，这种架构也叫非统一内存访问架构（Non-Uniform Memory Access，NUMA 架构）
CPU多物理核对Redis性能的影响
- 在一个CPU核上运行时，应用需要记录自身使用的软硬件资源信息（运行时信息），访问最频繁的指令和数据会被缓存到L1和L2缓存中，以提升速度。
- 在多核CPU场景下，一旦应用程序被切换到新的物理核运行，那么运行时信息就需要重新加载到新的物理核上，L1和L2缓存也需要重新加载数据和指令，这会导致程序的运行时间增加。这种情况叫
跨核上下文切换。每调度一次，一些请求就会受到运行时信息、指令和数据重新加载过程的影响，这就会导致某些请求的延迟明显高于其他请求。 - 解决办法可以使用
绑核。比如使用taskset命令将redis实例绑定到0号物理核。
taskset -c 0 ./redis-server
CPU 的 NUMA 架构（多CPU架构）对 Redis 性能的影响
- 网络中断程序绑定的物理核最好和Redis实例绑定的物理核相同。
- 来看下 Redis 实例和网络中断程序的数据交互：网络中断处理程序从网卡硬件中读取数据，并把数据写入到操作系统内核维护的一块内存缓冲区。内核会通过 epoll 机制触发事件，通知 Redis 实例，Redis 实例再把数据从内核的内存缓冲区拷贝到自己的内存空间。
- 如果网络中断处理程序和 Redis 实例各自所绑的 CPU 核不在同一个 CPU Socket 上，那么，Redis 实例读取网络数据时，就需要跨 CPU Socket 访问内存，这个过程会花费较多时间。
- 需要注意的是，在 CPU 的 NUMA 架构下，对 CPU 核的编号规则，并不是先把一个 CPU Socket 中的所有逻辑核编完，再对下一个 CPU Socket 中的逻辑核编码，而是先给每个 CPU Socket 中每个物理核的第一个逻辑核依次编号，再给每个 CPU Socket 中的物理核的第二个逻辑核依次编号。可以使用
lscpu命令查看 - 比如两个CPU Socket，每个Socket有6个物理核，每个物理核有2个逻辑核。
- 先给1号cpu的1号物理核的第一个逻辑核编号0，再给1号cpu的2号物理核的第一个逻辑核编号1，直到给1号cpu的6号物理核的第一个逻辑核编号5。
- 然后给2号cpu的1号物理核的第一个逻辑核编号6，直到给2号cpu的6号物理核的第一个逻辑核编号11。
- 然后给1号cpu的1号物理核的第二个逻辑核编号12，直到然后给1号cpu的6号物理核的第二个逻辑核编号17。
- 然后给2号cpu的1号物理核的第二个逻辑核编号18，直到然后给2号cpu的6号物理核的第二个逻辑核编号23。
总结来讲就是先给每个物理核的第一个逻辑核编号，再给每个物理核的第二个逻辑核编号。
lscpu
Architecture: x86_64
...
NUMA node0 CPU(s): 0-5,12-17
NUMA node1 CPU(s): 6-11,18-23
...
- 将redis实例绑定到同一个物理核的两个逻辑核
taskset -c 0,12 ./redis-server
- 和只绑一个逻辑核相比，把 Redis 实例和物理核绑定，可以让主线程、子进程、后台线程共享使用 2 个逻辑核，可以在一定程度上缓解 CPU 资源竞争。但是，因为只用了 2 个逻辑核，它们相互之间的 CPU 竞争仍然还会存在。
- 更进一步减少CPU竞争的方法可以通过修改 Redis 源码，把子进程和后台线程绑到不同的 CPU 核上。
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