{"id":20634,"date":"2026-08-14T11:50:07","date_gmt":"2026-08-14T09:50:07","guid":{"rendered":"https:\/\/webhosting.de\/numa-memory-policies-datenbankserver-optimierung-server\/"},"modified":"2026-08-14T11:50:07","modified_gmt":"2026-08-14T09:50:07","slug":"politicas-de-memoria-numa-servidores-de-bases-de-datos-optimizacion-de-servidores","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webhosting.de\/es\/numa-memory-policies-datenbankserver-optimierung-server\/","title":{"rendered":"Pol\u00edticas de memoria NUMA para servidores de bases de datos de gran tama\u00f1o: optimizaci\u00f3n espec\u00edfica del rendimiento"},"content":{"rendered":"<p><strong>Memoria NUMA<\/strong> En el caso de los grandes servidores de bases de datos, esto determina la proximidad con la que los subprocesos operan respecto a la memoria necesaria y en qu\u00e9 medida las latencias influyen en los tiempos de respuesta y el rendimiento. Ajusto de forma espec\u00edfica la asignaci\u00f3n de la CPU, la ubicaci\u00f3n de la memoria y el tama\u00f1o de la carga de trabajo, reduzco los accesos a distancia y, de este modo, consigo un sistema fiable y predecible <strong>Actuaci\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n\n<h2>Puntos centrales<\/h2>\n<ul>\n  <li><strong>Topolog\u00eda<\/strong> Comprender: tener en cuenta de forma espec\u00edfica los nodos, los n\u00facleos, la RAM y las interconexiones.<\/li>\n  <li><strong>Pol\u00edticas<\/strong> Seleccionar la opci\u00f3n adecuada: \u00abStrict\u00bb, \u00abPreferred\u00bb o \u00abInterleave\u00bb, seg\u00fan el objetivo de la carga de trabajo.<\/li>\n  <li><strong>afinidad<\/strong> Implementar: vincular localmente los subprocesos, las IRQ y la memoria.<\/li>\n  <li><strong>VMs<\/strong> A nivel de nodo: asignar la vCPU y la RAM a un nodo NUMA.<\/li>\n  <li><strong>Monitoreo<\/strong> Realizar: medir las lecturas remotas, la latencia P99 y la carga de los nodos.<\/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\/08\/datenbankserver-setup-8273.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Entender la topolog\u00eda NUMA<\/h2>\n<p>Empiezo cada optimizaci\u00f3n con la <strong>Topolog\u00eda<\/strong>: \u00bfCu\u00e1ntos nodos NUMA hay?, \u00bfc\u00f3mo se distribuyen los n\u00facleos?, \u00bfc\u00f3mo est\u00e1 conectada la RAM a los z\u00f3calos? y \u00bfcu\u00e1nto cuestan los accesos a la interconexi\u00f3n? El acceso a la memoria local requiere mucho menos tiempo que un acceso que traspasa los l\u00edmites de los nodos, por lo que evito los accesos innecesarios <strong>Remoto<\/strong>-M\u00e9todos. Los grandes servidores de bases de datos se benefician si planifico los vol\u00famenes de trabajo de tal forma que los hilos y los datos permanezcan en el mismo nodo. Si el volumen de datos activos no cabe en un solo nodo, planifico la distribuci\u00f3n de forma deliberada en lugar de dejarla en manos del comportamiento predeterminado. De este modo, mantengo la <strong>Latencia<\/strong> es baja y permite un caudal constante incluso con una carga elevada.<\/p>\n\n<h3>Seleccionar correctamente la configuraci\u00f3n del BIOS y del hardware<\/h3>\n<p>Compruebo en la BIOS que <strong>Intercalaci\u00f3n de nodos<\/strong> est\u00e1 desactivada, para que se mantenga la separaci\u00f3n NUMA. Asigno los canales de memoria de forma sim\u00e9trica por z\u00f3calo y presto atenci\u00f3n a la configuraci\u00f3n (1DPC frente a 2DPC), para que la frecuencia y el ancho de banda no se vean reducidos innecesariamente. Funciones como <strong>Estados C<\/strong> Y en los modos de ahorro de energ\u00eda m\u00e1s agresivos, ajusto los objetivos de latencia de forma m\u00e1s conservadora, para que los n\u00facleos no tengan que activarse constantemente. <strong>SMT\/Hiperroscado<\/strong> Lo eval\u00fao en funci\u00f3n de cada carga de trabajo: para cargas de trabajo OLTP muy dependientes de la memoria, limito el n\u00famero de subprocesos SMT activos en paralelo por n\u00facleo, con el fin de reducir la presi\u00f3n sobre la cach\u00e9 y la variabilidad. Adem\u00e1s, compruebo que los dispositivos PCIe (NIC, NVMe) est\u00e9n conectados localmente por z\u00f3calo, para que su <strong>IRQs<\/strong> y que las rutas DMA no atraviesen la interconexi\u00f3n. Quien establezca aqu\u00ed una base s\u00f3lida, sentar\u00e1 las bases sobre las que las pol\u00edticas y las afinidades surtir\u00e1n efecto.<\/p>\n\n<h2>Elegir correctamente las pol\u00edticas de memoria<\/h2>\n<p>La elecci\u00f3n de <strong>Pol\u00edtica<\/strong> determina desde qu\u00e9 nodo del n\u00facleo se asigna la memoria y c\u00f3mo se gestionan los planes alternativos. La opci\u00f3n \u00abStrict\u00bb establece l\u00edmites estrictos e interrumpe las asignaciones si el nodo de destino no dispone de espacio; esto da prioridad a <strong>Actuaci\u00f3n<\/strong> sobre la flexibilidad. \u00abPreferred\u00bb mantiene un nodo preferido, pero en caso de escasez recurre a otros, ofreciendo as\u00ed un t\u00e9rmino medio. Interleave distribuye las p\u00e1ginas entre varios nodos mediante el m\u00e9todo \u00abround-robin\u00bb, lo que puede resultar \u00fatil en el caso de grandes vol\u00famenes de datos con una carga de trabajo uniforme. Para muchas bases de datos, una estrategia local con \u00abPreferred\u00bb o \u00abStrict\u00bb suele ser la mejor opci\u00f3n. <strong>Elecci\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n\n<table>\n  <thead>\n    <tr>\n      <th>Pol\u00edtica<\/th>\n      <th>Conducta<\/th>\n      <th>Uso t\u00edpico<\/th>\n      <th>Ventajas<\/th>\n      <th>Riesgos<\/th>\n    <\/tr>\n  <\/thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <td>Estricto<\/td>\n      <td>Solo utiliza la memoria del nodo de destino; de lo contrario, se produce un error.<\/td>\n      <td>Cr\u00edtica latente <strong>Bases de datos<\/strong> con una planificaci\u00f3n clara de los nudos<\/td>\n      <td>Lo m\u00e1s local posible <strong>Accede a<\/strong>, latencias previsibles<\/td>\n      <td>La asignaci\u00f3n puede fallar si el nodo est\u00e1 lleno<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>Preferido<\/td>\n      <td>Nodo preferido; es posible recurrir a otros<\/td>\n      <td>General <strong>Cargas de trabajo<\/strong> con carga variable<\/td>\n      <td>Buena proximidad con una flexibilidad aceptable<\/td>\n      <td>Mayor proporci\u00f3n de teletrabajo en situaciones de escasez<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>Intercalar<\/td>\n      <td>Round-robin a trav\u00e9s de varios nodos<\/td>\n      <td>Muy grande, de uso generalizado <strong>Datos<\/strong><\/td>\n      <td>Distribuci\u00f3n de la carga entre varios nodos<\/td>\n      <td>Ubicaci\u00f3n menos favorable, latencia potencialmente mayor<\/td>\n    <\/tr>\n  <\/tbody>\n<\/table>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/NUMA_Optimierung_Besprechung_1234.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Hilos, afinidad de CPU y asignaci\u00f3n de memoria<\/h2>\n<p>Asigno subprocesos a los n\u00facleos del nodo de destino, asigno memoria con numactl y alineo las IRQ de manera que <strong>Datos<\/strong> Permanecer a nivel local. Esta combinaci\u00f3n de afinidad de CPU y vinculaci\u00f3n de memoria reduce las costosas lecturas remotas y hace que la distribuci\u00f3n del tiempo de ejecuci\u00f3n sea m\u00e1s compacta. Para un control m\u00e1s detallado, utilizo pol\u00edticas a nivel de proceso o de hilo y mantengo el pool de b\u00faferes lo m\u00e1s cerca posible de los hilos de trabajo activos. Quien quiera profundizar m\u00e1s, encontrar\u00e1 pasos pr\u00e1cticos para <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/es\/servidor-numa-localidad-cpu-memoria-afinidad-optimizacion-nucleo\/\">Afinidad CPU<\/a>, que se pueden aplicar directamente en servidores de producci\u00f3n. As\u00ed es como garantizo la coherencia <strong>Latencias<\/strong> incluso cuando el sistema est\u00e1 muy saturado.<\/p>\n\n<h3>Dar prioridad a los \u00abhotsets\u00bb locales<\/h3>\n<p>Identifico los \u00abhotsets\u00bb de la <strong>Carga de trabajo<\/strong> y los coloco estrictamente a nivel local, mientras que los datos inactivos pueden almacenarse de forma m\u00e1s flexible. Gracias a esta priorizaci\u00f3n, mantengo las rutas principales cerca de la RAM del nodo. Si la carga aumenta, la soluci\u00f3n se escala correctamente, ya que las rutas m\u00e1s costosas siguen ejecut\u00e1ndose localmente. Sin este orden, la curva de latencia se desestabiliza en cuanto los hilos empiezan a acceder cada vez m\u00e1s a trav\u00e9s de los nodos. Una clara <strong>Encuadernaci\u00f3n<\/strong> Evita de forma fiable precisamente este comportamiento.<\/p>\n\n<h3>Fusionar NUMA de almacenamiento y de red<\/h3>\n<p>Organizo <strong>NICs<\/strong> y <strong>NVMe<\/strong>Asigno los dispositivos de forma espec\u00edfica a los z\u00f3calos y dirijo sus IRQ a los n\u00facleos locales. Mantengo la direcci\u00f3n de recepci\u00f3n\/transmisi\u00f3n (RSS\/RPS\/XPS) de forma coherente por cada nodo, para que los paquetes se procesen all\u00ed donde se ejecutan los hilos de la base de datos. En el caso de NVMe, utilizo varias colas por n\u00facleo y asigno los hilos de E\/S localmente, de modo que las rutas de registro y de datos no oscilen a trav\u00e9s de la interconexi\u00f3n. Para la replicaci\u00f3n, separo las rutas de red por nodo, de modo que los flujos WAL\/Redo entrantes lleguen a nivel local. De este modo, se mantiene <strong>IO<\/strong>\u2013 y las rutas de la CPU son congruentes, y la base de datos no desperdicia ciclos en copias innecesarias a trav\u00e9s del sistema de memoria.<\/p>\n\n<h2>Planificar m\u00e1quinas virtuales seg\u00fan el tama\u00f1o de los nodos<\/h2>\n<p>Dimensiono las m\u00e1quinas virtuales de manera que el n\u00famero de vCPU y la memoria RAM quepan en un nodo NUMA f\u00edsico, ya que eso reduce <strong>Latencia<\/strong> y el tr\u00e1fico de interconexi\u00f3n. Las m\u00e1quinas virtuales (VM) de gran tama\u00f1o, que superan el tama\u00f1o de un nodo, distribuyen inevitablemente los accesos a la memoria y, por lo tanto, pierden previsibilidad. Si una m\u00e1quina virtual debe ser m\u00e1s grande, planifico expl\u00edcitamente el vNUMA y me aseguro de que la distribuci\u00f3n sea sim\u00e9trica entre los nodos. En cuanto al lado del host, evito la sobresuscripci\u00f3n en cargas de trabajo con latencia y mantengo reservada la memoria local por m\u00e1quina virtual. \u201e\u00bb ofrece una visi\u00f3n general r\u00e1pida de la estructura f\u00edsica de los nodos.\u201e<a href=\"https:\/\/webhosting.de\/es\/nodos-numa-alojamiento-de-servidores-grandes-sistemas-serverboost\/\">Planificaci\u00f3n de nodos NUMA<\/a>\u201c, lo que facilita la toma de decisiones sobre el tama\u00f1o de la m\u00e1quina virtual y <strong>Error<\/strong> evita que se desplace.<\/p>\n\n<h3>Tener en cuenta la configuraci\u00f3n del hipervisor<\/h3>\n<p>Compruebo c\u00f3mo presenta el hipervisor el vNUMA y mantengo la asignaci\u00f3n de los grupos de vCPU a los <strong>N\u00facleos<\/strong> De forma coherente. Adem\u00e1s, me aseguro de que la topolog\u00eda NUMA de la m\u00e1quina virtual coincida con la del host, para que el programador pueda permanecer en el entorno local. Mantengo las reservas de memoria y las reglas de anti-afinidad lo m\u00e1s reducidas posible, pero tan estrictas como sea necesario. Prefiero sustituir una alta densidad de m\u00e1quinas virtuales en un z\u00f3calo por una distribuci\u00f3n cercana a los nodos. As\u00ed, resto <strong>Remoto<\/strong>-Reduce al m\u00ednimo los accesos y mant\u00e9n estables las rutas de E\/S.<\/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\/08\/numa-memory-policies-database-8672.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h3>Pr\u00e1ctica de contenedores y orquestaci\u00f3n<\/h3>\n<p>En recipientes coloco <strong>cpuset<\/strong>-L\u00edmites coherentes: CPU y m\u00e1scaras de memoria asociadas (<em>cpuset.cpus<\/em>, <em>cpuset.mems<\/em>) van de la mano. Las \u00abslices\u00bb y las \u00abunits\u00bb de Systemd tienen afinidades de CPU fijas, para que el n\u00facleo aplique realmente la priorizaci\u00f3n de memoria. En las capas de orquestaci\u00f3n, tengo previsto utilizar pods\/servicios <strong>cerca del nodo<\/strong>, utilizo evaluaciones de topolog\u00eda y asignaci\u00f3n est\u00e1tica de CPU para que una carga de trabajo no oscile entre nodos. Declaro expl\u00edcitamente las Huge Pages por pod\/contenedor y mantengo estables su tama\u00f1o y n\u00famero por nodo. Importante: asigno los procesos de infraestructura y secundarios (registro, sidecars, copias de seguridad) a otros n\u00facleos o incluso al otro nodo NUMA, para no interferir en los conjuntos activos de la base de datos.<\/p>\n\n<h2>Equilibrio NUMA y optimizaci\u00f3n del sistema operativo<\/h2>\n<p>El equilibrio autom\u00e1tico de NUMA puede optimizar <strong>Accede a<\/strong> mejorar cuando las cargas de trabajo se desplazan o las fases cambian considerablemente. Lo utilizo de forma selectiva, pero observo si el desplazamiento de p\u00e1ginas de un lado a otro resulta m\u00e1s perjudicial que beneficioso. Los procesos fijos con una afinidad clara suelen beneficiarse m\u00e1s de pol\u00edticas configuradas manualmente que de reasignaciones constantes. Compruebo los par\u00e1metros del n\u00facleo, la gesti\u00f3n de IRQ y las Huge Pages transparentes en el contexto de la base de datos y la plataforma. Como punto de partida, me sirve de ayuda este <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/es\/numa-equilibrio-servidor-optimizacion-de-memoria-hardware-numaflux\/\">Equilibrio NUMA<\/a>-Gu\u00eda para probar los ajustes paso a paso y la <strong>dispersi\u00f3n<\/strong> reducir las latencias.<\/p>\n\n<h2>Utilizar las \u00abHuge Pages\u00bb de forma selectiva<\/h2>\n<p>Utilizo Huge Pages para reducir las faltas de acierto de la TLB y grandes <strong>Memoria<\/strong>abordar estas \u00e1reas de forma m\u00e1s eficiente. Para los servidores de bases de datos, reservo las p\u00e1ginas por adelantado, las asigno a los nodos y compruebo si la instancia las utiliza realmente. A menudo desactivo las \u00abTransparent Huge Pages\u00bb cuando hay objetivos de latencia y configuro \u00abHuge Pages\u00bb est\u00e1ticas para que la asignaci\u00f3n siga siendo determinista. Sin embargo, la proximidad al nodo NUMA sigue siendo decisiva; las Huge Pages refuerzan una buena estrategia, pero no la sustituyen. Quien ignore esto, dif\u00edcilmente obtendr\u00e1 beneficios. <strong>Actuaci\u00f3n<\/strong> y se corre el riesgo de que se produzcan efectos secundarios durante la paginaci\u00f3n.<\/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\/08\/numa_optimierung_7436.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Dimensionamiento de bases de datos: pool de b\u00fafer y volumen de trabajo<\/h2>\n<p>Planifico el volumen de trabajo activo de tal forma que el buffer pool, las cach\u00e9s de bloqueo y de planificaci\u00f3n, y los elementos m\u00e1s solicitados <strong>tablas<\/strong> que quepa en un nodo. En el caso de instancias muy grandes, divido los servicios o fragmentos entre los distintos nodos, en lugar de crear una \u00fanica instancia monol\u00edtica enorme que abarque todos los nodos. En los casos de OLTP, mantengo el buffer pool por nodo compacto y doy prioridad a las tasas de aciertos locales. Para los escaneos OLAP, el intercalado puede resultar \u00fatil en casos especiales, cuando el volumen de datos es gigantesco y uniforme. Sin esta disciplina, el <strong>Interconexi\u00f3n<\/strong>-El tr\u00e1fico y el consumo de reservas se producen precisamente cuando se registran picos de demanda.<\/p>\n\n<h3>Trucos espec\u00edficos de bases de datos<\/h3>\n<p>Tengo en cuenta el modelo de procesos y subprocesos del motor: <strong>PostgreSQL<\/strong> Utiliza procesos, por lo que configuro la instancia principal, Autovacuum y Checkpointer por separado para cada nodo y mantengo <em>b\u00faferes compartidos<\/em> localmente por fragmento. En <strong>MySQL\/InnoDB<\/strong> clasifico <em>instancias del grupo de b\u00faferes<\/em> en los nodos y configura los hilos de E\/S y los escritores de registro de forma local. <strong>Servidor SQL<\/strong> se beneficia de un Soft-NUMA adaptado y de una asignaci\u00f3n que organiza los programadores y los grupos de memoria a lo largo de los nodos f\u00edsicos. <strong>Oracle<\/strong>-Configur\u00e9 las instancias con \u00abLarge Pages\u00bb locales y segment\u00e9 los servidores de trabajo y de E\/S entre los distintos nodos. En general, reduzco la contienda de arena del asignador (por ejemplo, jemalloc) mediante arenas adaptadas a NUMA y me aseguro de que <strong>Gestor de bloqueos<\/strong> y que los puntos cr\u00edticos de bloqueo se mantengan locales, distribuyendo la partici\u00f3n y el sharding a lo largo de los nodos.<\/p>\n\n<h2>Seguimiento: m\u00e9tricas que realmente importan<\/h2>\n<p>Mido las lecturas remotas, el tr\u00e1fico de interconexi\u00f3n entre nodos, los errores de p\u00e1gina por nodo y el P99-<strong>Latencia<\/strong> las consultas relevantes. Adem\u00e1s, superviso la carga de la CPU por nodo, los \u00edndices de fallos NUMA y el porcentaje de accesos a la memoria local. Esta vista muestra si la pol\u00edtica es eficaz o si los hilos acceden de forma descontrolada a p\u00e1ginas remotas. Correlaciono los picos con las decisiones del programador, los eventos de migraci\u00f3n y los errores de asignaci\u00f3n. Solo estas m\u00e9tricas confirman que la <strong>Pol\u00edtica<\/strong> no solo en el laboratorio, sino de forma permanente en el sistema productivo.<\/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\/08\/numa_memory_optimierung_3481.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Estrategia de pruebas e implementaci\u00f3n<\/h2>\n<p>Realizo las pruebas por etapas: primero, microbenchmarks para <strong>Ancho de banda<\/strong> y la latencia por nodo; a continuaci\u00f3n, aplico cargas de trabajo realistas con cach\u00e9s fr\u00edas y calientes. Aumento la carga de forma gradual, mido los valores P95\/P99\/P99,9 y observo la distribuci\u00f3n, no solo los valores medios. Documento cada cambio (pol\u00edticas, afinidades, p\u00e1ginas enormes, redireccionamiento de IRQ) y realizo comparaciones A\/B en condiciones id\u00e9nticas. Antes de la implementaci\u00f3n, defino <strong>Criterios de anulaci\u00f3n<\/strong> y un plan de reversi\u00f3n, para poder volver r\u00e1pidamente a la configuraci\u00f3n anterior en caso de regresiones. Una breve prueba de resistencia bajo carga continua permite detectar <strong>Deriva<\/strong> y las migraciones que pasan desapercibidas a corto plazo.<\/p>\n\n<h2>Procedimiento paso a paso<\/h2>\n<p>En primer lugar, registro la <strong>Topolog\u00eda<\/strong>: N\u00famero de nodos, asignaci\u00f3n de n\u00facleos, canales de memoria e interconexi\u00f3n. A continuaci\u00f3n, determino la carga de trabajo objetivo por nodo y compruebo si los \u00abhotsets\u00bb encajan en ellos. En el siguiente paso, configuro la afinidad de la CPU, el enrutamiento de IRQ y la vinculaci\u00f3n de memoria a nivel de proceso o de hilo. A continuaci\u00f3n, activo o desactivo el equilibrio NUMA en funci\u00f3n de la din\u00e1mica de la carga de trabajo y, si es necesario, reservo p\u00e1ginas enormes por nodo. Por \u00faltimo, verifico el resultado con pruebas de carga repetibles y superviso <strong>Cifras clave<\/strong> en funcionamiento continuo.<\/p>\n\n<h2>Ejemplos pr\u00e1cticos y dificultades<\/h2>\n<p>Una instancia OLTP con muchas transacciones cortas mejora de forma apreciable si configuro los hilos de trabajo y el b\u00fafer de memoria en un <strong>Nodo<\/strong> y establezca los valores \u201eStrict\u201c o \u00abPreferred\u00bb. Un almac\u00e9n de datos con escaneos amplios puede beneficiarse de \u00abInterleave\u00bb si los datos se utilizan de forma muy uniforme y los nodos est\u00e1n bien aprovechados. Las m\u00e1quinas virtuales pierden notablemente su previsibilidad en cuanto traspasan los l\u00edmites de los nodos y el hipervisor asigna la memoria de forma escalonada. A menudo observo que una sola m\u00e1quina virtual \u00abextensa\u00bb sobrecarga la interconexi\u00f3n y, con ello, ralentiza tambi\u00e9n a las m\u00e1quinas virtuales vecinas. Estos efectos desaparecen en cuanto paso a <strong>Asignaci\u00f3n<\/strong> y vuelva a una configuraci\u00f3n vNUMA limpia.<\/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\/08\/serverraum-numa-9023.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Escenarios de error y antipatrones<\/h2>\n<p>Con <strong>Estricto<\/strong> aumentar\u00eda el riesgo de que las asignaciones fallaran y se activara el OOM-Killer. Por eso mantengo espacio libre en el nodo de destino, superviso los intentos fallidos y defino soluciones alternativas (por ejemplo, un redimensionamiento selectivo fuera de las horas de mayor carga). Las p\u00e1ginas enormes transparentes en el <em>siempre<\/em>-Modo que provoca rutas de latencia <strong>Desfragmentaci\u00f3n<\/strong> y establos: utilizo reservas fijas o activo THP <em>madvise<\/em>. El equilibrio autom\u00e1tico de NUMA puede mover las p\u00e1ginas de un lado a otro cuando la carga oscila; si detecto patrones de \u00abrebote de p\u00e1ginas\u00bb, vuelvo a configurar las pol\u00edticas manualmente. En las m\u00e1quinas virtuales, <strong>Vuelo en globo<\/strong> Y la compresi\u00f3n de memoria es perjudicial para la previsibilidad; desactivo estas funciones en las bases de datos cr\u00edticas. Las migraciones en vivo entre nodos solo las planifico durante ventanas de inactividad o, primero, traslado los datos por parte de la base de datos, para que la interconexi\u00f3n no se sature de forma secundaria.<\/p>\n\n<h2>Planificaci\u00f3n de la capacidad y crecimiento<\/h2>\n<p>Tengo previsto una por cada nodo <strong>Reserva<\/strong> Establezco valores de entre 10 y 20 % para picos de carga, Autovacuum\/Compaction y tareas de mantenimiento peri\u00f3dicas. Si el volumen de datos aumenta, primero escalo a lo largo de los nodos (shards\/servicios), en lugar de ampliar a ciegas todo el buffer pool. Evito el \u201ecrecimiento silencioso\u201c estableciendo l\u00edmites estrictos por nodo y activando alertas tan pronto como disminuyan las tasas de aciertos locales o aumenten las proporciones remotas. En las proyecciones para los pr\u00f3ximos trimestres, no solo tengo en cuenta el volumen de datos, sino tambi\u00e9n <strong>Tasas de transacci\u00f3n<\/strong> y cambios en la distribuci\u00f3n de los accesos, ya que estos suelen desplazar los conjuntos activos (hotsets) m\u00e1s r\u00e1pidamente que las propias necesidades de memoria. De este modo, la plataforma se mantiene estable y las ampliaciones se llevan a cabo de forma controlada, sin sacrificar la localidad NUMA.<\/p>\n\n<h2>Balance corto<\/h2>\n<p>Optimizo grandes servidores de bases de datos mediante <strong>NUMA<\/strong>-Combinar de forma \u00f3ptima la topolog\u00eda, las pol\u00edticas y el tama\u00f1o de la carga de trabajo. La asignaci\u00f3n de memoria local aporta esos milisegundos decisivos, mientras que los accesos remotos no planificados aumentan la latencia P99. En el futuro, planificar\u00e9 las m\u00e1quinas virtuales de tal forma que quepan en los nodos o aprovechen claramente el vNUMA. Utilizo de forma selectiva la configuraci\u00f3n del sistema operativo, las afinidades y las Huge Pages, compruebo su efecto y solo implemento los cambios tras realizar mediciones. Quien siga estos pasos, obtendr\u00e1 el rendimiento esperado <strong>Actuaci\u00f3n<\/strong> con hardware moderno y garantiza un funcionamiento r\u00e1pido y fiable de las plataformas incluso bajo una carga elevada.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Las pol\u00edticas de memoria NUMA mejoran el rendimiento de los servidores de bases de datos de gran tama\u00f1o mediante la asignaci\u00f3n local de memoria, la afinidad de la CPU y el hardware de servidor adecuado.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":20627,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[676],"tags":[],"class_list":["post-20634","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":"148","_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_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