k8s进行cpu绑核优化后，再配合NUMA 亲和性以进一步优化cpu性能

场景

在多cpu核心节点上，此时往往节点是NUMA节点的，我们一般开启了cpu绑核后，此时还可以通过开启NUMA 亲和性，以进一步优化cpu性能，这种优化在游戏训练等场景下，收益尤为明显

查看机器是否配置NUMA

• 1、lscpu ｜ grep NUMA

• 2、yum install numactl && numactl –hardware

• 3、确保 /etc/default/grub 中没有 numa=off，若有需要开启NUMA则改为 numa=on

cpu绑核配置

参考上一篇：【博客593】k8s为pod进行cpu绑核以进一步提高性能

NUMA 亲和性配置

• 1、驱逐节点:
  kubectl drain <NODE_NAME>
• 2、停止 kubelet:
  systemctl stop kubelet
• 3、修改 kubelet 参数:
  –cpu-manager-policy=“static”
  –topology-manager-policy=single-numa-node
• 4、删除旧的 CPU 管理器状态文件:
  rm var/lib/kubelet/cpu_manager_state
• 5、启动 kubelet
  systemctl start kubelet

topology-manager-policy策略注意点：

• 策略为single-numa-node时,则yaml中的CPU个数一定不能超过最大每个numa的个数
• 策略为best-effort时，yaml中limit的cpu和request的cpu设置相同且cpu值为整数，则为独占CPU。
• 策略为best-effort时，yaml中只设置了limit，但没有设置request的cpu，且limit设置的cpu为整数，则为独占CPU。
• 策略为best-effort除了以上两种情况，都是为共享CPU池，不符合独占要求。

最后

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