优化numa绑定的核心是让网卡中断、软中断及应用尽可能运行在同一numa节点上。一、理解numa与网络性能的关系：多路cpu服务器中，每个节点有独立内存控制器，跨节点访问内存会带来延迟，尤其影响高吞吐或低延迟场景下的网络io；二、查看网卡与numa节点关联关系：使用cat /sys/class/net/eth0/device/numa_node命令确认网卡对应节点编号，并可通过lspci -v或dmidecode进一步验证硬件连接；三、绑定网卡中断到本地numa节点cpu：通过cat /proc/interrupts获取中断号，并编辑/proc/irq//smp_affinity_list文件将中断绑定至本地节点cpu核心（如节点0的cpu0~7），同时关闭irqbalance服务以防止干扰；四、优化软中断处理：方法一为设置rfs/rps指定软中断处理cpu集合，例如echo f > /sys/class/net/eth0/queues/rx-0/rps_cpus；方法二为使用isolcpus参数在启动时隔离专用cpu用于网络处理；五、绑定应用程序到本地numa节点：对延迟敏感的应用可使用numactl或taskset命令绑定至与网卡相同的节点，如numactl –membind=0 –cpunodebind=0 your_app或taskset -c 0,1 your_app，从而确保一致性，减少跨节点访问带来的性能损耗。
Linux系统在处理多核、多节点服务器时，网络性能优化变得尤为重要，尤其是涉及到NUMA（Non-Uniform Memory Access）架构下的网络绑定问题。如果你发现网卡中断或网络处理线程频繁跨NUMA节点运行，那很可能会带来明显的延迟和性能下降。优化NUMA绑定，核心就是让网卡中断、软中断、以及应用尽可能跑在同一个NUMA节点上。
一、理解NUMA与网络性能的关系
在多路CPU服务器中，每个CPU插槽通常对应一个NUMA节点。每个节点有自己的内存控制器和本地内存。当某个CPU访问本地内存时速度最快，访问其他节点的内存就会有延迟。
对于网络IO来说，如果网卡连接的是某个NUMA节点，但处理该网卡中断的CPU却属于另一个节点，那么每次处理都需要跨节点访问内存，造成额外延迟。尤其在高吞吐或低延迟场景下，这种影响会非常明显。
所以优化的第一步是确认：
网卡连接的是哪个NUMA节点中断是否绑定了正确的CPU集合网络软中断（softirq）是否也在同一节点上运行
二、查看网卡与NUMA节点的关联关系
要优化，首先要确认硬件连接情况。可以使用以下命令来查看网卡对应的NUMA节点：
cat /sys/class/net/eth0/device/numa_node
替换 eth0 为你的实际网卡名。输出是一个数字，代表该网卡所在的NUMA节点编号（比如0或1）。
你也可以通过 lspci -v 或 dmidecode 来查看PCIe设备所属的socket信息，进一步确认其所在节点。
三、绑定网卡中断到本地NUMA节点CPU
网卡的数据处理首先是通过硬中断触发的，中断处理程序（IRQ）如果不在本地节点上运行，会导致跨节点内存访问。
步骤如下：
查看网卡使用的中断号：
cat /proc/interrupts | grep eth0
编辑 /proc/irq//smp_affinity_list 文件，将中断绑定到本地节点上的CPU核心。
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比如你的网卡在NUMA节点0，且节点0包含CPU0~7：
echo 0-7 > /proc/irq//smp_affinity_list
⚠️ 注意：某些系统需要先关闭irqbalance服务，避免它自动调整中断亲和性。
四、优化软中断（softirq）处理
即使硬中断绑定了正确CPU，软中断（softirq）仍然可能被调度到其他节点上执行。这部分可以通过taskset或cpuset控制。
方法一：使用rss或rps设置软中断处理CPU
RFS（Receive Packet Steering）和RPS（Receive Packet Steering）可用于指定软中断的处理CPU集合。
例如，设置RPS的CPU掩码：
echo f > /sys/class/net/eth0/queues/rx-0/rps_cpus
这里f是十六进制，表示CPU0~3启用RPS。
如果支持RFS，还可以配合rps_flow_cnt进行更细粒度的控制。
方法二：使用isolcpus隔离专用CPU处理网络
在启动参数中加入 isolcpus=...，保留一组CPU专门用于网络处理。这样可以避免其他进程干扰，并确保软中断始终运行在同一节点。
五、绑定应用程序到本地NUMA节点
最后，如果你的应用（如Nginx、Redis、DPDK程序等）对延迟敏感，也要将其绑定到与网卡相同的NUMA节点上。
可以使用 numactl 命令来启动程序：
numactl --membind=0 --cpunodebind=0 your_app
这会强制程序只使用NUMA节点0的内存和CPU，避免跨节点访问。
此外，也可以结合taskset来绑定具体CPU核心：
taskset -c 0,1 your_app
基本上就这些。虽然看起来步骤有点多，但只要按顺序理清每个环节，就能有效减少跨NUMA访问带来的延迟问题。关键在于“一致性”——从硬件到中断再到应用，尽量都跑在同一个NUMA节点上。
以上就是如何优化Linux网络NUMA绑定 跨节点访问延迟解决的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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