先简单介绍一下计算机平台体系架构
SMP（多对称处理器，sysmmeric multi-process）,SMP由多个具有对称关系的处理器组成。对称即处理器之前属于水平的镜像关系，无从属之分。SMP架构的出现使计算机不再由单个cpu组成。
SMP的典型特征为多个处理器共享一个集中式存储器，且每个处理器访问存储器的时间片相同，使得工作负载能够均匀分配到所有可用处理器上，极大地提高了整个系统的数据处理能力。
大概就这样的：
虽然SMP有多个处理器，但由于只有一个共享的集中式存储器，所以只能运行一个操作系统和数据库系统的副本，依然保持了单极性。同时，SMP也会要求共享存储器保证数据一致性。如果多个处理器同时访问内存，就需要由软件或硬件实现的加锁机制来解决资源竞态问题，所以SMP又称为UMA（Uniform memory access，一致性存储器访问），一致性指：
1.在任意时刻，每个处理器只能为存储器保存或共享一个唯一的值；
2.每个处理器访问存储器所需要的时间都是一致的；
很显然，这样的设计没办法拥有良好的处理器数量扩展性，因为共享资源的资源竞态总是存在的，处理器的利用率最好的情况一般是在2-4颗。综合来看，SMP架构广泛用于PC和移动设备领域，能显著提升并行计算性能。但SMP并不适合超大规模的服务器端场景，例如：云计算。
NUMA非同一内存访问结构：
现在计算机系统，处理器的访问速度，已经超过了主存的读写速度，限制计算机计算性能的瓶颈转移到存储带宽之上。SMP由于集中式的共享存储的设计，限制了处理器访问存储器的频次，导致处理器对存储器的访问处于饥饿状态。
NUMA的设计理念是将处理器和存储器分别划分到不同的节点，他们都拥有几乎相等的资源，在NUMA节点的内部会通过自己的存储总线访问内部的本地内存，而所有NUMA节点都可以通过主板上的共享总线来访问其他节点的远程内存。
大概这个样子：
很显然，处理器访问本地内存和远程内存的耗时并不一致，所以叫NUMA非一致内存访问，因为节点划分没有实际意义上的存储隔离，所以NUMA只会保存一份操作系统和数据库系统的副本。
NUMA多节点的结构设计，在一定程度上可以SMP低存储带宽的问题，假如有一个4NUMA节点的系统，每一个NUMA节点内部1GB/s的存储带宽，外部共享总线也具有1GB/s的带宽。理想状态下，所有处理器总是访问本地内存的话，那么系统就拥有4GB/s的存储带宽能力，此时，每个节点都可以近似的看作一个SMP；最不理想情况下，所有处理器都访问远程内存的话，系统就只有1GB的存储带宽能力。
此外，使用外部共享总线时，还可能会触发NUMA节点间的Cache同步异常，这会影响内存密集型工作负载的性能。当I/O性能重要时，共享总线上的cache资源浪费，会让连接到远程PCI总线上的设备（不同numa节点之间通信）性能急剧下降。
所以，基于NUMA开发的应用程序应该尽可能避免跨节点的内存访问。因为跨节点的内存访问，不仅速度慢，还可能需要处理不同节点间内存和缓存的数据一致性。多线程在不同NUMA节点间的切换，是需要花费大量成本的。
虽然NUMA相比SMP具有更好的处理器扩展性，但是NUMA没有彻底的主存隔离。所以NUMA远没有达到无限扩展的水平，最多可支持几百个CPU。这是为了追求更高的性能做出的妥协，一个节点未必能满足多并发需求，多节点之间线程切换实属一个折中的方案。这种做法使NUMA具有一定的伸缩性，更加适合应用在服务器端。
下篇写Linux上NUMA