多 CPU 处理架构
简介
多 cpu 系统架构上大概分为三种：
- SMP(Symmetric Multi Processing): 对称多处理器，所有 cpu 都是对等的, 一起共享全部资源，如总线，内存和 I/O 系统等;
- NUMA(Non-Uniform Memory Access): 非均匀访问存储模型，
- MMP(Massive Parallel Processing): 大规模并行处理系统，由多个 SMP 服务器通过一定的节点互联网络进行连接，协同工作，完成相同的任务，从用户的角度来看是一个服务器系统；
SMP
SMP 架构
所谓对称多处理器结构，是指服务器中多个 CPU 对称工作，无主次或从属关系。各 CPU 共享相同的物理内存，每个 CPU 访问内存中的任何地址所需时间是相同的，因此 SMP 也被称为一致存储器访问结构 (UMA ： Uniform Memory Access) 。对 SMP 服务器进行扩展的方式包括增加内存、使用更快的 CPU 、增加 CPU 、扩充 I/O( 槽口数与总线数 ) 以及添加更多的外部设备 ( 通常是磁盘存储 ) 。
SMP 服务器的主要特征是共享，系统中所有资源 (CPU 、内存、 I/O 等 ) 都是共享的。也正是由于这种特征，导致了 SMP 服务器的主要问题，那就是它的扩展能力非常有限。对于 SMP 服务器而言，每一个共享的环节都可能造成 SMP 服务器扩展时的瓶颈，而最受限制的则是内存。由于每个 CPU 必须通过相同的内存总线访问相同的内存资源，因此随着 CPU 数量的增加，内存访问冲突将迅速增加，最终会造成 CPU 资源的浪费，使 CPU 性能的有效性大大降低。实验证明， SMP 服务器 CPU 利用率最好的情况是 2 至 4 个 CPU 。
NUMA
非统一内存访问架构（英语：Non-uniform memory access，简称 NUMA）是一种为多处理器的电脑设计的内存架构，内存访问时间取决于内存相对于处理器的位置。在 NUMA 下，处理器访问它自己的本地内存的速度比非本地内存（内存位于另一个处理器，或者是处理器之间共享的内存）快一些。
是为了解决 smp 扩容性而提出的技术方案，smp 相当于多个 cpu 连接一个内存池导致请求经常发生冲突
- NUMA 由多个 Node 组成；
- 每个 Node 包含多个 CPU( 如 4 个 ) ，并且具有独立的本地内存、 I/O 槽口等。
- 各 Node 之间可以通过互联模块 ( 如称为 Crossbar Switch) 进行连接和信息交互， 每个 CPU 可以访问整个系统的内存 ( 这是 NUMA 系统与 MPP 系统的重要差别 ) 。但访问本地内存的速度将远远高于访问远地内存 ( 系统内其它节点的内存 ) 的速度，这也是非一致存储访问 NUMA 的由来
MMP
和 NUMA 不同， MPP 提供了另外一种进行系统扩展的方式，它由多个 SMP 服务器通过一定的节点互联网络进行连接，协同工作，完成相同的任务，从用户的角度来看是一个服务器系统。其基本特征是由多个 SMP 服务器 ( 每个 SMP 服务器称节点 ) 通过节点互联网络连接而成，每个节点只访问自己的本地资源 ( 内存、存储等 ) ，是一种完全无共享 (Share Nothing) 结构，因而扩展能力最好，理论上其扩展无限制，目前的技术可实现 512 个节点互联，数千个 CPU 。
MPP 的优势
MPP 系统不共享资源，因此对它而言，资源比 SMP 要多，当需要处理的事务达到一定规模时，MPP 的效率要比 SMP 好。由于 MPP 系统因为要在不同处理单元之间传送信息，在通讯时间少的时候，那 MPP 系统可以充分发挥资源的优势，达到高效率。也就是说：操作相互之间没有什么关系，处理单元之间需要进行的通信比较少，那采用 MPP 系统就要好。因此，**MPP****系统在决策支持和数据挖掘方面显示了优势。**
SMP 的优势
MPP 系统因为要在不同处理单元之间传送信息，所以它的效率要比 SMP 要差一点。在通讯时间多的时候，那 MPP 系统可以充分发挥资源的优势。当前使用的 OTLP 程序中，用户访问一个中心数据库，如果采用 SMP 系统结构，它的效率要比采用MPP结构要快得多。
NUMA 的优势
NUMA 架构来看，它可以在一个物理服务器内集成许多 CPU，使系统具有较高的事务处理能力，由于远地内存访问时延远长于本地内存访问，因此需要尽量减少不同 CPU 模块之间的数据交互。显然，NUMA 架构更适用于 OLTP 事务处理环境，当用于数据仓库环境时，由于大量复杂的数据处理必然导致大量的数据交互，将使 CPU 的利用率大大降低。