{"id":19625,"date":"2026-06-02T18:18:36","date_gmt":"2026-06-02T16:18:36","guid":{"rendered":"https:\/\/webhosting.de\/server-process-affinity-numa-awareness-hosting-ressourcentuning\/"},"modified":"2026-06-02T18:18:36","modified_gmt":"2026-06-02T16:18:36","slug":"server-process-affinity-numa-awareness-hosting-ressourcentuning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webhosting.de\/da\/server-process-affinity-numa-awareness-hosting-ressourcentuning\/","title":{"rendered":"Optimer serverprocesaffinitet og NUMA-bevidsthed i hosting"},"content":{"rendered":"<p>Jeg \u00f8ger serverens ydeevne med <strong>Procesaffinitet<\/strong> og NUMA-bevidsthed p\u00e5 en m\u00e5lrettet m\u00e5de og dermed organisere tr\u00e5de, kerner og hukommelse optimalt i forhold til hinanden. Det giver mig mulighed for at reducere ventetider, \u00f8ge gennemstr\u00f8mningen og opn\u00e5 ensartede svartider i hostingmilj\u00f8er med mange applikationer.<\/p>\n\n<h2>Centrale punkter<\/h2>\n\n<p>F\u00f8r jeg foretager nogen specifikke indstillinger, afklarer jeg mine m\u00e5l, arbejdsm\u00f8nstre og den eksisterende hardwaretopologi. Jeg analyserer, hvilke tr\u00e5de der er s\u00e6rligt hukommelseskr\u00e6vende, og hvilke processer der har brug for korte svartider. Jeg overvejer, hvor mange kerner der er til r\u00e5dighed pr. NUMA-node, og hvor meget lokal RAM der er. Jeg planl\u00e6gger at bundle tjenester node for node, s\u00e5 <strong>CPU-lokalitet<\/strong> vedligeholdes. Jeg m\u00e5ler alle \u00e6ndringer med benchmarks og overv\u00e5gning for at undg\u00e5 falske antagelser.<\/p>\n<ul>\n  <li><strong>Affinitet<\/strong>Bind processer til kernegrupper<\/li>\n  <li><strong>NUMA<\/strong>Hold hukommelsen lokal<\/li>\n  <li><strong>Topologi<\/strong>: Skala node for node<\/li>\n  <li><strong>Overv\u00e5gning<\/strong>: G\u00f8r fjernadgange synlige<\/li>\n  <li><strong>Hosting<\/strong>Styr placering af hypervisor<\/li>\n<\/ul>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/serverraum-optimierung-8392.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Hvad betyder Process Affinity p\u00e5 serveren?<\/h2>\n\n<p>Med <strong>Procesaffinitet<\/strong> Jeg specificerer, hvilke CPU-kerner en proces eller tr\u00e5d k\u00f8rer p\u00e5, i stedet for at lade operativsystemet bestemme frit. Det holder cache-indholdet konsistent, hvilket reducerer cache-misses og context switches. Jeg fastg\u00f8r tr\u00e5de, s\u00e5 de bruger deres L1\/L2\/L3-cacher effektivt og ikke springer mellem kernerne. Det forbedrer forudsigeligheden af latenstider under h\u00f8j belastning og sikrer en j\u00e6vn udnyttelse af de reserverede kerner. Du kan f\u00e5 en praktisk introduktion i denne guide til <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/da\/server-cpu-affinity-hosting-optimering-kernelaffinity\/\">CPU-affinitet i hosting<\/a>, fordi jeg bruger den til at sammenligne typiske pinning-varianter.<\/p>\n\n<h2>Forst\u00e5 NUMA: lokal vs. fjernadgang<\/h2>\n\n<p><strong>NUMA<\/strong> deler arbejdshukommelsen op i noder, som hver is\u00e6r er t\u00e6t koblet til specifikke CPU-sokler. En tr\u00e5d har hurtigere adgang til lokal RAM end til fjernhukommelse p\u00e5 andre noder. Denne asymmetri har en betydelig indvirkning p\u00e5 virkelige arbejdsbelastninger, is\u00e6r med mange kerner og en stor m\u00e6ngde RAM. Jeg tildeler derfor tr\u00e5de og deres hukommelsesadgang til en f\u00e6lles node for at reducere ventetiden og \u00f8ge b\u00e5ndbredden. Hvis du vil dykke dybere ned i topologien, kan du tjekke de praktiske tips p\u00e5 <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/da\/numa-nodes-server-hosting-store-systemer-serverboost\/\">NUMA-noder i serveren<\/a> og m\u00e5ler derefter effekten i hverdagen.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/server_optimierung_meeting_5492.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>NUMA-bevidsthed i operativsystemet og appen<\/h2>\n\n<p>Jeg aktiverer <strong>NUMA-bevidsthed<\/strong> i operativsystemet, hypervisoren og programmet, s\u00e5 hukommelsen allokeres lokalt. Hvor det er muligt, holder jeg tr\u00e5dene i en instans p\u00e5 kernerne i den samme NUMA-node i stedet for at fordele dem p\u00e5 tv\u00e6rs af noder. Jeg foretr\u00e6kker at oprette store heaps eller buffere i den lokale RAM, s\u00e5 dyre fjernadgange forbliver sj\u00e6ldne. Hvis en applikation har flere workers, strukturerer jeg dem node for node i pools for at undg\u00e5 interferens. Det skaber en klar fordeling af CPU og hukommelse, som reducerer svartiderne m\u00e6rkbart.<\/p>\n\n<h2>Samspillet mellem Affinity og NUMA<\/h2>\n\n<p><strong>Affinitet<\/strong> uden NUMA-planl\u00e6gning spilder potentiale, hvis hukommelsen er placeret p\u00e5 fjerne noder. P\u00e5 samme m\u00e5de er NUMA-observation ikke til megen nytte, hvis planl\u00e6gningen flytter tr\u00e5de ofte. Jeg binder derfor tr\u00e5de til kerner i en bestemt node og sikrer lokal hukommelsesallokering parallelt. Hvis jeg skalerer applikationen, fylder jeg f\u00f8rst en node, f\u00f8r jeg inkluderer yderligere noder. Denne kobling af kernebinding og hukommelsespolitik skaber konstante latenstidsprofiler under belastning.<\/p>\n\n<h2>Hardware- og firmwaretuning (UEFI\/BIOS)<\/h2>\n\n<p>For at f\u00e5 Affinity og NUMA til at fungere, indstiller jeg basen i firmwaren til at v\u00e6re stabil. Jeg foretr\u00e6kker konsistente ydelsestilstande i stedet for aggressive energibesparende indstillinger, s\u00e5 udsving i clock og latency minimeres. Vigtige punkter, som jeg tjekker:<\/p>\n<ul>\n  <li>Ydelsesprofil: Maksimal effekt\/ydelse i stedet for afbalanceret; begr\u00e6ns lave C-tilstande, hvis latenstid er mere kritisk end effektivitet.<\/li>\n  <li>Turbo\/boost-strategi: Deterministisk boost efter behov for at undg\u00e5 svingende P-kerner.<\/li>\n  <li>SMT\/Hyper-Threading: Test afh\u00e6ngigt af arbejdsbyrden - for SLA'er med h\u00e5rd latenstid fastg\u00f8r jeg ofte kritiske tr\u00e5de til fysiske kerner og separate SMT-s\u00f8skende.<\/li>\n  <li>Memory interleaving: Deaktiveret for NUMA-optimering, s\u00e5 noderne forbliver klart afgr\u00e6nsede.<\/li>\n  <li>Hukommelseskanaler: Symmetrisk konfiguration af DIMM-slots pr. node for maksimal b\u00e5ndbredde.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h2>Konfigurationssti: Analyse til fastg\u00f8relse<\/h2>\n\n<p>Jeg starter med en topologioptagelse, typisk med <strong>lscpu<\/strong>, numactl -hardware eller hwloc. Derefter definerer jeg det n\u00f8dvendige antal kerner for hver tjeneste og tildeler dem til en node. Jeg implementerer pinningen med taskset eller via systemd-indstillinger, s\u00e5 tildelingen forbliver reproducerbar. Under testen justerer jeg st\u00f8rrelsen p\u00e5 kernegrupperne, indtil latency og throughput er i et godt forhold. Jeg s\u00f8rger for, at ingen CPU-intensive tjenester deler den samme kernepulje og dermed fortr\u00e6nger hinandens cacher.<\/p>\n\n<p>I Linux kan jeg godt lide at indstille affinitet og hukommelsespolitik deklarativt via cgroups (v2): Jeg definerer cpuset.cpus og cpuset.mems nodevis og starter tjenester med systemd-parametre som CPUAffinity= og NUMAMask=. Jeg har separate pools til batch- eller sekund\u00e6rprocesser, s\u00e5 de ikke kommer ind i kernerne i det latency-kritiske niveau. For tilbagevendende jobs planl\u00e6gger jeg n\u00f8jagtige startvinduer, hvor kernerne er ledige.<\/p>\n\n<h2>Interrupt- og I\/O-affinitet<\/h2>\n\n<p>Ikke kun app-tr\u00e5de har brug for lokalitet - ogs\u00e5 <strong>Afbrydelser<\/strong> og I\/O-stier, som jeg organiserer t\u00e6t p\u00e5 noden:<\/p>\n<ul>\n  <li>Netv\u00e6rk: Bind RX\/TX-k\u00f8er i et NIC til kerner i den samme NUMA-node (konfigurer RSS\/XPS), s\u00e5 pakkebehandling og app-tr\u00e5de deler cache og RAM-lokalitet.<\/li>\n  <li>Storage: Fastg\u00f8r NVMe-k\u00f8er og IO-tr\u00e5de pr. node; tjek k\u00f8fordelingen for blk-mq, s\u00e5 varme volumener ikke krydser noder.<\/li>\n  <li>irqbalance: Konfigurer enten specifikt eller deaktiver for kritiske k\u00f8er og indstil manuelt via smp_affinity.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/server-optimize-numa-awareness-2381.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>M\u00e5lrettet brug af operativsystemets funktioner<\/h2>\n\n<p>Jeg bruger bevidst kernefunktioner til strenge latenstidsprofiler:<\/p>\n<ul>\n  <li>isolcpus\/nohz_full\/rcu_nocbs: Afkobl kerner fra generel planl\u00e6gning, minimer tick-belastning og flyt RCU-callbacks - ideelt til tr\u00e5de med h\u00f8j ydeevne.<\/li>\n  <li>Planl\u00e6gningspolitikker: Brug SCHED_FIFO\/RR sparsomt til realtidskomponenter; ellers brug CFS med t\u00e6t affinitet.<\/li>\n  <li>Automatisk NUMA-balancering: Deaktiveres ofte for strengt pinnede arbejdsbelastninger, s\u00e5 kernen ikke flytter hukommelse.<\/li>\n  <li>Transparent Huge Pages: For det meste sat til madvise og brug af eksplicitte Huge Pages til virkelig store heaps for at reducere TLB-misses.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h2>NUMA-bevidst lagerpolitik<\/h2>\n\n<p>Med <strong>numactl<\/strong> Jeg h\u00e5ndh\u00e6ver foretrukken lokal hukommelsesallokering eller bruger politikker som preferred og interleave. Hvor det er muligt, holder jeg store hukommelsesstrukturer som f.eks. databasebufferpuljer inden for en node. Hvis hukommelseskravet stiger, observerer jeg stigningen i fjernadgang og reagerer ved at segmentere eller sharde. Praktisk indsigt i tuning giver mig retningslinjer for <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/da\/numa-balancering-server-hukommelse-optimering-hardware-numaflux\/\">NUMA-balancering<\/a>, som jeg s\u00e5 bekr\u00e6fter med belastningstests. Det holder adgangstiden til hukommelsen lav og forudsigelig.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/server_optimierung_tech_office_4821.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Lagringsteknikker: Store sider, heaps og garbage collection<\/h2>\n\n<p>Hukommelsesstyring bestemmer ofte P99-latenstider. Jeg bruger store sider, hvor store, langtidsholdbare heaps dominerer (f.eks. DB-buffere, JVM-heaps). Det reducerer TLB-misses og page walks. For JVM-arbejdsbelastninger er jeg opm\u00e6rksom p\u00e5 heap-st\u00f8rrelsen pr. node og aktiverer NUMA-optimering, s\u00e5 GC-tr\u00e5de og heaps forbliver lokale. For .NET og Go planl\u00e6gger jeg GC'er og goroutine-pools, s\u00e5 de ikke fylder kerner p\u00e5 tv\u00e6rs af noder p\u00e5 en ukontrolleret m\u00e5de. I databaser opdeler jeg store bufferpuljer i node-lokale segmenter eller k\u00f8rer flere, mindre instanser pr. node.<\/p>\n\n<h2>Praktisk hosting: typiske arbejdsbelastninger<\/h2>\n\n<p>Databaser, caches og store applikationsservere reagerer f\u00f8lsomt p\u00e5 <strong>CPU-lokalitet<\/strong> og hukommelsesforsinkelse. En distribueret VM p\u00e5 tv\u00e6rs af flere NUMA-noder \u00f8ger computer- og hukommelsesstierne og g\u00f8r foresp\u00f8rgsler eller API-kald langsommere. Jeg placerer derfor VM'er, s\u00e5 deres vCPU'er tildeles en fysisk node, og hukommelsen forbliver der. Containerpuljer f\u00e5r ensartede CPU-s\u00e6t, s\u00e5 medarbejderne ikke hopper p\u00e5 tv\u00e6rs af noder. Denne omhu betaler sig is\u00e6r for e-handel og API-tjenester med h\u00f8j parallelitet.<\/p>\n\n<h2>Finkornede app-strategier<\/h2>\n\n<p>P\u00e5 applikationsniveau afkobler jeg noder, s\u00e5 lokaliteten bevares:<\/p>\n<ul>\n  <li>Arbejderpuljer: En pulje pr. NUMA-node, hver med en lokal k\u00f8 for at undg\u00e5 kommunikation p\u00e5 tv\u00e6rs af noder.<\/li>\n  <li>Sharding: Hold data og sessioner node-lokale; v\u00e6lg hashing, s\u00e5 hot shards ikke krydser flere noder.<\/li>\n  <li>Cacher: Replikeret i stedet for centraliseret; l\u00e6sere foretr\u00e6kker node-lokale kopier.<\/li>\n  <li>Thread pinning i runtimes: For netv\u00e6rksstakke (f.eks. Netty) og DB-klienter bindes arbejdere til faste kerner, observer IRQ-n\u00e6rhed.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/devdesk_serveroptimierung_4832.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Overv\u00e5gning og fejlfinding<\/h2>\n\n<p>Fornuftig overv\u00e5gning viser mere end den samlede kapacitetsudnyttelse, fordi <strong>NUMA<\/strong>-effekter er skjult i node-detaljev\u00e6rdier. Jeg overv\u00e5ger CPU-belastning pr. kerne og node, hukommelsesudnyttelse pr. node og fjernadgangshastigheder. Hvis enkelte kerner flyder over, mens andre forbliver ubrugte, er det tegn p\u00e5 d\u00e5rlige affinitetsops\u00e6tninger. Hvis en nodes RAM er fuld, mens en anden har en reserve, er jeg n\u00f8dt til at justere hukommelsespolitikken eller placeringen. Jeg bruger disse signaler til objektivt at dokumentere flaskehalse og udlede de n\u00e6ste \u00e6ndringer.<\/p>\n\n<table>\n  <thead>\n    <tr>\n      <th>Metrikker<\/th>\n      <th>Bem\u00e6rkning\/symptom<\/th>\n      <th>Typisk \u00e5rsag<\/th>\n      <th>Hurtig handling<\/th>\n    <\/tr>\n  <\/thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <td><strong>CPU pr. kerne<\/strong><\/td>\n      <td>Nogle kerner er permanent h\u00f8je<\/td>\n      <td>Forkert fastg\u00f8relse<\/td>\n      <td>Omfordeling af kernegrupper<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td><strong>RAM pr. node<\/strong><\/td>\n      <td>En node i gr\u00e6nsen<\/td>\n      <td>Hukommelsen er ikke lokal<\/td>\n      <td>s\u00e6t numactl foretrukket<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td><strong>Fjernhastighed<\/strong><\/td>\n      <td>H\u00f8j fjernadgang<\/td>\n      <td>VM\/container via noder<\/td>\n      <td>Bundle vCPU\/CPU-s\u00e6t<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td><strong>Skift mellem kontekster<\/strong><\/td>\n      <td>Uregelm\u00e6ssig ventetid<\/td>\n      <td>Vandring i tr\u00e5d<\/td>\n      <td>Pin Affinity h\u00e5rdere<\/td>\n    <\/tr>\n  <\/tbody>\n<\/table>\n\n<h2>Anti-m\u00f8nstre og typiske snublesten<\/h2>\n\n<p>Jeg undg\u00e5r globale CPU-gr\u00e6nser uanset NUMA, fordi de fordeler kerner p\u00e5 tv\u00e6rs af noder. Ogs\u00e5 \u201een stor VM\u201c med for mange vCPU'er skalerer sj\u00e6ldent line\u00e6rt - flere, node-lokale instanser er bedre. Transparent huge pages i always mode for\u00e5rsager nogle gange page fault peaks; madvise plus targeted huge pages er mere forudsigeligt. irqbalance, der k\u00f8rer ukontrolleret, udvander I\/O-lokaliteten. Og: Pinning for h\u00e5rdt uden bufferkerner kan kv\u00e6le vedligeholdelse og sideload - jeg planl\u00e6gger altid et par frie kerner pr. node.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/serverprozessoptimierung-4812.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>G\u00f8r pr\u00e6stationseffekter m\u00e5lbare<\/h2>\n\n<p>Jeg m\u00e5ler effekten af <strong>Affinitet<\/strong> og NUMA \u00e6ndres altid med reproducerbare benchmarks. F\u00f8r- og eftersammenligninger med et identisk datas\u00e6t viser forbedringer p\u00e5 en gennemsigtig m\u00e5de. Jeg kombinerer syntetiske tests med realistiske belastningsprofiler, s\u00e5 optimeringer b\u00e6rer frugt i hverdagen. N\u00f8gletal som P95- og P99-forsinkelser er ofte mere meningsfulde end gennemsnitsv\u00e6rdier. Det giver mig mulighed for at validere beslutninger og genkende bivirkninger p\u00e5 et tidligt tidspunkt.<\/p>\n\n<h2>Virtualisering og containere<\/h2>\n\n<p>I hypervisor-ops\u00e6tninger bruger jeg <strong>vNUMA<\/strong>, s\u00e5 g\u00e6ste-VM'en forst\u00e5r den fysiske topologi. Jeg pakker en VM's vCPU'er ind i en fysisk matchende node for at minimere fjernadgang. For containere definerer jeg CPU-anmodninger og -gr\u00e6nser, s\u00e5 CPU-s\u00e6ttene forbliver konsistente, og topologimanageren respekterer nodelokalisering. Jeg spreder kun store VM'er med mange vCPU'er p\u00e5 tv\u00e6rs af noder, hvis applikationen tillader intern segmentering. Jeg evaluerer hver placering ud fra latency, throughput og udnyttelse pr. node.<\/p>\n\n<h2>Orkestrering: Cgroups, Kubernetes og lignende.<\/h2>\n\n<p>I containere er jeg afh\u00e6ngig af garanterede eller burstable klasser med stabile CPU-s\u00e6t og mems-tildeling. Topologimanageren i \u201esingle-numa-node\u201c-tilstand hj\u00e6lper med at holde pods node-lokale. Til langvarige realtidsdele bruger jeg CPU-manageren i \u201estatisk\u201c tilstand for at holde kernerne eksklusive. Jeg planl\u00e6gger HugePages som anmodninger\/begr\u00e6nsninger og grupperer pods efter arbejdsbyrderolle, s\u00e5 noderne ikke bliver overbelastet p\u00e5 en heterogen m\u00e5de. Vigtigt: Vedligehold node-etiketter korrekt, s\u00e5 placeringsreglerne ikke utilsigtet bryder lokaliteten.<\/p>\n\n<h2>Hostingudbyderens rolle<\/h2>\n\n<p>En god leverand\u00f8r leverer transparent <strong>NUMA-topologi<\/strong>, affinitetsmuligheder og indsigt i node-metrikker. Jeg s\u00f8rger for, at hypervisor og orkestrering tager NUMA-bevidsthed alvorligt, og at vCPU-placering forbliver kontrollerbar. Overv\u00e5gning, der giver CPU-, RAM- og fjernkvoter pr. node, er ogs\u00e5 vigtig. Det giver mig mulighed for selv at beslutte, hvor strengt jeg pin'er, og hvordan jeg indstiller hukommelsespolitikker. Denne kontrol g\u00f8r kr\u00e6vende arbejdsbelastninger p\u00e5lidelige og forudsigelige.<\/p>\n\n<h2>Driftsmodel: Indf\u00f8relse af \u00e6ndringer p\u00e5 en sikker m\u00e5de<\/h2>\n\n<p>Jeg introducerer pinning- og NUMA-politikker iterativt: f\u00f8rst p\u00e5 en node med klart definerede tilbagetr\u00e6kningstrin. Jeg dokumenterer topologi, tildelinger og kerneparametre for at sikre reproducerbarhed. Ved udgivelser bruger jeg canary-trafik, overv\u00e5ger P95\/P99, context switches og remote rates i mindst en fuld belastningsfase og ruller f\u00f8rst derefter ud i st\u00f8rre omfang. Det holder forbedringerne stabile og risiciene h\u00e5ndterbare.<\/p>\n\n<h2>Bedste praksis, kompakt anvendt<\/h2>\n\n<p>Jeg starter enhver optimering med en grundig <strong>Topologi-analyse<\/strong> og dokumenterer tildelingen af kerner og noder. Derefter opdeler jeg arbejdsbelastningen, s\u00e5 databasen, cachen og app-serveren f\u00e5r separate node-ressourcer. Jeg udpeger kritiske processer og prioriterer lokal hukommelse, f\u00f8r jeg finjusterer gruppest\u00f8rrelsen. Jeg ledsager hver tuning med benchmarks og node-metrikker for tydeligt at kunne se effekten. Ved v\u00e6kst planl\u00e6gger jeg node for node og holder instanser slanke i stedet for at spr\u00e6nge en monolitisk k\u00e6mpeinstans i luften.<\/p>\n\n<h2>Opsummering og n\u00e6ste skridt<\/h2>\n\n<p>Med m\u00e5lrettet <strong>Procesaffinitet<\/strong> og \u00e6gte NUMA-bevidsthed bringer jeg arbejdsbelastninger p\u00e5 den samme hardware m\u00e6rkbart fremad. Tydelig placering, lokal hukommelsesallokering og konsekvent m\u00e5ling af resultaterne er afg\u00f8rende. Ved at samle VM'er og containere t\u00e6t p\u00e5 noden reduceres latenstiden og gennemstr\u00f8mningen \u00f8ges. Jeg anbefaler, at man starter et pilotprojekt p\u00e5 en host, tester affinitet og hukommelsespolitik og v\u00e6lger de bedste indstillinger. P\u00e5 den m\u00e5de \u00f8ges ydeevnen trin for trin uden at skulle k\u00f8be nye servere.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>L\u00e6r, hvordan du maksimerer din hostingydelse og f\u00e5r mest muligt ud af cpu-lokaliteten med Server Process Affinity og NUMA-bevidsthed.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":19618,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[676],"tags":[],"class_list":["post-19625","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-server_vm"],"acf":[],"_wp_attached_file":null,"_wp_attachment_metadata":null,"litespeed-optimize-size":null,"litespeed-optimize-set":null,"_elementor_source_image_hash":null,"_wp_attachment_image_alt":null,"stockpack_author_name":null,"stockpack_author_url":null,"stockpack_provider":null,"stockpack_image_url":null,"stockpack_license":null,"stockpack_license_url":null,"stockpack_modification":null,"color":null,"original_id":null,"original_url":null,"original_link":null,"unsplash_location":null,"unsplash_sponsor":null,"unsplash_exif":null,"unsplash_attachment_metadata":null,"_elementor_is_screenshot":null,"surfer_file_name":null,"surfer_file_original_url":null,"envato_tk_source_kit":null,"envato_tk_source_index":null,"envato_tk_manifest":null,"envato_tk_folder_name":null,"envato_tk_builder":null,"envato_elements_download_event":null,"_menu_item_type":null,"_menu_item_menu_item_parent":null,"_menu_item_object_id":null,"_menu_item_object":null,"_menu_item_target":null,"_menu_item_classes":null,"_menu_item_xfn":null,"_menu_item_url":null,"_trp_menu_languages":null,"rank_math_primary_category":null,"rank_math_title":null,"inline_featured_image":null,"_yoast_wpseo_primary_category":null,"rank_math_schema_blogposting":null,"rank_math_schema_videoobject":null,"_oembed_049c719bc4a9f89deaead66a7da9fddc":null,"_oembed_time_049c719bc4a9f89deaead66a7da9fddc":null,"_yoast_wpseo_focuskw":null,"_yoast_wpseo_linkdex":null,"_oembed_27e3473bf8bec795fbeb3a9d38489348":null,"_oembed_c3b0f6959478faf92a1f343d8f96b19e":null,"_trp_translated_slug_en_us":null,"_wp_desired_post_slug":null,"_yoast_wpseo_title":null,"tldname":null,"tldpreis":null,"tldrubrik":null,"tldpolicylink":null,"tldsize":null,"tldregistrierungsdauer":null,"tldtransfer":null,"tldwhoisprivacy":null,"tldregistrarchange":null,"tldregistrantchange":null,"tldwhoisupdate":null,"tldnameserverupdate":null,"tlddeletesofort":null,"tlddeleteexpire":null,"tldumlaute":null,"tldrestore":null,"tldsubcategory":null,"tldbildname":null,"tldbildurl":null,"tldclean":null,"tldcategory":null,"tldpolicy":null,"tldbesonderheiten":null,"tld_bedeutung":null,"_oembed_d167040d816d8f94c072940c8009f5f8":null,"_oembed_b0a0fa59ef14f8870da2c63f2027d064":null,"_oembed_4792fa4dfb2a8f09ab950a73b7f313ba":null,"_oembed_33ceb1fe54a8ab775d9410abf699878d":null,"_oembed_fd7014d14d919b45ec004937c0db9335":null,"_oembed_21a029d076783ec3e8042698c351bd7e":null,"_oembed_be5ea8a0c7b18e658f08cc571a909452":null,"_oembed_a9ca7a298b19f9b48ec5914e010294d2":null,"_oembed_f8db6b27d08a2bb1f920e7647808899a":null,"_oembed_168ebde5096e77d8a89326519af9e022":null,"_oembed_cdb76f1b345b42743edfe25481b6f98f":null,"_oembed_87b0613611ae54e86e8864265404b0a1":null,"_oembed_27aa0e5cf3f1bb4bc416a4641a5ac273":null,"_oembed_time_27aa0e5cf3f1bb4bc416a4641a5ac273":null,"_tldname":null,"_tldclean":null,"_tldpreis":null,"_tldcategory":null,"_tldsubcategory":null,"_tldpolicy":null,"_tldpolicylink":null,"_tldsize":null,"_tldregistrierungsdauer":null,"_tldtransfer":null,"_tldwhoisprivacy":null,"_tldregistrarchange":null,"_tldregistrantchange":null,"_tldwhoisupdate":null,"_tldnameserverupdate":null,"_tlddeletesofort":null,"_tlddeleteexpire":null,"_tldumlaute":null,"_tldrestore":null,"_tldbildname":null,"_tldbildurl":null,"_tld_bedeutung":null,"_tldbesonderheiten":null,"_oembed_ad96e4112edb9f8ffa35731d4098bc6b":null,"_oembed_8357e2b8a2575c74ed5978f262a10126":null,"_oembed_3d5fea5103dd0d22ec5d6a33eff7f863":null,"_eael_widget_elements":null,"_oembed_0d8a206f09633e3d62b95a15a4dd0487":null,"_oembed_time_0d8a206f09633e3d62b95a15a4dd0487":null,"_aioseo_description":null,"_eb_attr":null,"_eb_data_table":null,"_oembed_819a879e7da16dd629cfd15a97334c8a":null,"_oembed_time_819a879e7da16dd629cfd15a97334c8a":null,"_acf_changed":null,"_wpcode_auto_insert":null,"_edit_last":null,"_edit_lock":null,"_oembed_e7b913c6c84084ed9702cb4feb012ddd":null,"_oembed_bfde9e10f59a17b85fc8917fa7edf782":null,"_oembed_time_bfde9e10f59a17b85fc8917fa7edf782":null,"_oembed_03514b67990db061d7c4672de26dc514":null,"_oembed_time_03514b67990db061d7c4672de26dc514":null,"rank_math_news_sitemap_robots":null,"rank_math_robots":null,"_eael_post_view_count":"70","_trp_automatically_translated_slug_ru_ru":null,"_trp_automatically_translated_slug_et":null,"_trp_automatically_translated_slug_lv":null,"_trp_automatically_translated_slug_fr_fr":null,"_trp_automatically_translated_slug_en_us":null,"_wp_old_slug":null,"_trp_automatically_translated_slug_da_dk":null,"_trp_automatically_translated_slug_pl_pl":null,"_trp_automatically_translated_slug_es_es":null,"_trp_automatically_translated_slug_hu_hu":null,"_trp_automatically_translated_slug_fi":null,"_trp_automatically_translated_slug_ja":null,"_trp_automatically_translated_slug_lt_lt":null,"_elementor_edit_mode":null,"_elementor_template_type":null,"_elementor_version":null,"_elementor_pro_version":null,"_wp_page_template":null,"_elementor_page_settings":null,"_elementor_data":null,"_elementor_css":null,"_elementor_conditions":null,"_happyaddons_elements_cache":null,"_oembed_75446120c39305f0da0ccd147f6de9cb":null,"_oembed_time_75446120c39305f0da0ccd147f6de9cb":null,"_oembed_3efb2c3e76a18143e7207993a2a6939a":null,"_oembed_time_3efb2c3e76a18143e7207993a2a6939a":null,"_oembed_59808117857ddf57e478a31d79f76e4d":null,"_oembed_time_59808117857ddf57e478a31d79f76e4d":null,"_oembed_965c5b49aa8d22ce37dfb3bde0268600":null,"_oembed_time_965c5b49aa8d22ce37dfb3bde0268600":null,"_oembed_81002f7ee3604f645db4ebcfd1912acf":null,"_oembed_time_81002f7ee3604f645db4ebcfd1912acf":null,"_elementor_screenshot":null,"_oembed_7ea3429961cf98fa85da9747683af827":null,"_oembed_time_7ea3429961cf98fa85da9747683af827":null,"_elementor_controls_usage":null,"_elementor_page_assets":[],"_elementor_screenshot_failed":null,"theplus_transient_widgets":null,"_eael_custom_js":null,"_wp_old_date":null,"_trp_automatically_translated_slug_it_it":null,"_trp_automatically_translated_slug_pt_pt":null,"_trp_automatically_translated_slug_zh_cn":null,"_trp_automatically_translated_slug_nl_nl":null,"_trp_automatically_translated_slug_pt_br":null,"_trp_automatically_translated_slug_sv_se":null,"rank_math_analytic_object_id":null,"rank_math_internal_links_processed":"1","_trp_automatically_translated_slug_ro_ro":null,"_trp_automatically_translated_slug_sk_sk":null,"_trp_automatically_translated_slug_bg_bg":null,"_trp_automatically_translated_slug_sl_si":null,"litespeed_vpi_list":null,"litespeed_vpi_list_mobile":null,"rank_math_seo_score":null,"rank_math_contentai_score":null,"ilj_limitincominglinks":null,"ilj_maxincominglinks":null,"ilj_limitoutgoinglinks":null,"ilj_maxoutgoinglinks":null,"ilj_limitlinksperparagraph":null,"ilj_linksperparagraph":null,"ilj_blacklistdefinition":null,"ilj_linkdefinition":null,"_eb_reusable_block_ids":null,"rank_math_focus_keyword":"Process Affinity","rank_math_og_content_image":null,"_yoast_wpseo_metadesc":null,"_yoast_wpseo_content_score":null,"_yoast_wpseo_focuskeywords":null,"_yoast_wpseo_keywordsynonyms":null,"_yoast_wpseo_estimated-reading-time-minutes":null,"rank_math_description":null,"surfer_last_post_update":null,"surfer_last_post_update_direction":null,"surfer_keywords":null,"surfer_location":null,"surfer_draft_id":null,"surfer_permalink_hash":null,"surfer_scrape_ready":null,"_thumbnail_id":"19618","footnotes":null,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/19625","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=19625"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/19625\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/media\/19618"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=19625"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=19625"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=19625"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}