{"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":"numa-geheugenbeleid-databankserver-optimalisatie-server","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/numa-memory-policies-datenbankserver-optimierung-server\/","title":{"rendered":"NUMA-geheugenbeleidsregels voor grote databaseservers: prestaties doelgericht optimaliseren"},"content":{"rendered":"<p><strong>NUMA-geheugen<\/strong> bepaalt bij grote databaseservers hoe dicht threads bij het benodigde geheugen werken en in hoeverre latenties de responstijden en doorvoersnelheid be\u00efnvloeden. Ik stem de CPU-toewijzing, de geheugenplaatsing en de omvang van de werklast doelgericht op elkaar af, verminder toegangen op afstand en bereik zo een betrouwbare, planbare <strong>Prestaties<\/strong>.<\/p>\n\n<h2>Centrale punten<\/h2>\n<ul>\n  <li><strong>Topologie<\/strong> begrijpen: gericht rekening houden met knooppunten, kernen, RAM en interconnect.<\/li>\n  <li><strong>Beleid<\/strong> Kies de juiste instelling: Strict, Preferred, Interleave, afhankelijk van de beoogde workload.<\/li>\n  <li><strong>affiniteit<\/strong> Implementeren: threads, IRQ's en geheugen lokaal koppelen.<\/li>\n  <li><strong>VM's<\/strong> op knooppuntniveau: vCPU en RAM in \u00e9\u00e9n NUMA-knooppunt plaatsen.<\/li>\n  <li><strong>Controle<\/strong> Uitvoeren: Remote-Reads, P99-latentie en knooppuntbelasting meten.<\/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>Inzicht in de NUMA-topologie<\/h2>\n<p>Ik begin elke optimalisatie met de <strong>Topologie<\/strong>: Hoeveel NUMA-knooppunten zijn er, hoe zijn de kernen verdeeld, hoe is het RAM-geheugen aan de sockets gekoppeld en hoe duur zijn interconnect-toegangen? Toegang tot lokaal geheugen kost aanzienlijk minder tijd dan toegang over knooppuntgrenzen heen, daarom vermijd ik onnodige <strong>Op afstand<\/strong>-manieren. Grote databaseservers hebben er baat bij als ik de werklast zo inplan dat threads en gegevens op hetzelfde knooppunt blijven. Als de actieve gegevenshoeveelheid niet in \u00e9\u00e9n knooppunt past, plan ik de verdeling bewust in in plaats van dit aan het standaardgedrag over te laten. Zo houd ik de <strong>Latency<\/strong> laag en zorgt voor een gelijkmatige doorvoer, zelfs bij hoge belasting.<\/p>\n\n<h3>BIOS- en hardware-instellingen correct selecteren<\/h3>\n<p>Ik controleer in het BIOS of <strong>Node-interleaving<\/strong> is uitgeschakeld, zodat de NUMA-scheiding behouden blijft. Ik verdeel de geheugenkanalen symmetrisch over beide sockets en let op de configuratie (1DPC versus 2DPC), zodat de kloksnelheid en bandbreedte niet onnodig dalen. Functies zoals <strong>C-staten<\/strong> En bij agressieve energiebesparingsmodi stel ik de latentiedoelstellingen wat conservatiever in, zodat de kernen niet voortdurend uit de slaapstand hoeven te ontwaken. <strong>SMT\/Hyper-Threading<\/strong> Ik beoordeel dit per workload: voor sterk geheugenafhankelijke OLTP-workloads beperk ik het aantal gelijktijdig actieve SMT-threads per kern om de druk op de cache en de variabiliteit te verminderen. Ik controleer bovendien of PCIe-apparaten (NIC's, NVMe) per socket lokaal zijn aangesloten, zodat hun <strong>IRQ's<\/strong> en DMA-paden niet dwars door de interconnect lopen. Wie hier grondig te werk gaat, legt de basis waarop beleidsregels en affiniteiten hun werking kunnen ontplooien.<\/p>\n\n<h2>Het juiste geheugenbeleid kiezen<\/h2>\n<p>De keuze van <strong>Beleid<\/strong> bepaalt vanaf welk knooppunt de kernel geheugen toewijst en hoe de fallbacks eruitzien. Strict stelt strikte limieten in en breekt toewijzingen af als het doelnode geen ruimte heeft; dit geeft voorrang aan <strong>Prestaties<\/strong> over flexibiliteit. Preferred geeft de voorkeur aan \u00e9\u00e9n knooppunt, maar schakelt bij schaarste over op andere knooppunten en biedt daarmee een middenweg. Interleave verdeelt pagina\u2019s volgens het round-robin-principe over meerdere knooppunten, wat zinvol kan zijn bij zeer grote, gelijkmatig benutte datasets. Voor veel databases is een lokale strategie met Preferred of Strict meestal de betere keuze <strong>Keuze<\/strong>.<\/p>\n\n<table>\n  <thead>\n    <tr>\n      <th>Beleid<\/th>\n      <th>Gedrag<\/th>\n      <th>Typisch gebruik<\/th>\n      <th>Voordelen<\/th>\n      <th>Risico's<\/th>\n    <\/tr>\n  <\/thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <td>Strikt<\/td>\n      <td>Haal alleen gegevens op van het doelnode, anders treedt er een fout op<\/td>\n      <td>Latentzkritisch <strong>Databases<\/strong> met een duidelijke planning van de knooppunten<\/td>\n      <td>Zo lokaal mogelijk <strong>Toegang tot<\/strong>, voorspelbare vertragingen<\/td>\n      <td>De toewijzing kan mislukken als het knooppunt vol is<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>Voorkeur<\/td>\n      <td>Voorkeursknooppunt, terugval op andere mogelijk<\/td>\n      <td>Algemeen <strong>Werklasten<\/strong> met wisselende belasting<\/td>\n      <td>Een goede band met voldoende flexibiliteit<\/td>\n      <td>Meer thuiswerk bij schaarste<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>Interleave<\/td>\n      <td>Round-robin via meerdere knooppunten<\/td>\n      <td>Zeer groot, op grote schaal gebruikt <strong>Gegevens<\/strong><\/td>\n      <td>Gespreide belasting van meerdere knooppunten<\/td>\n      <td>Minder goede locatie, mogelijk hogere latentie<\/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>Threads, CPU-affiniteit en geheugenbinding<\/h2>\n<p>Ik pin threads aan kernen van het doelknooppunt, bind geheugen met numactl en stel IRQ\u2019s zo in dat <strong>Gegevens<\/strong> lokaal blijven. Deze combinatie van CPU-affiniteit en memory binding vermindert kostbare remote-reads en zorgt voor een gelijkmatiger verdeling van de looptijd. Voor gedetailleerde controle maak ik gebruik van beleidsregels op proces- of threadniveau en houd ik de bufferpool zo dicht mogelijk bij de actieve worker-threads. Wie zich hier verder in wil verdiepen, vindt praktische stappen voor de <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/nl\/server-numa-locality-cpu-geheugen-affiniteit-optimalisatie-core\/\">CPU-affiniteit<\/a>, die direct op productieve hosts kunnen worden toegepast. Zo zorg ik voor consistente <strong>Latencies<\/strong> zelfs als het systeem zwaar belast is.<\/p>\n\n<h3>Prioriteit geven aan lokale hotsets<\/h3>\n<p>Ik identificeer hotsets van de <strong>Werkbelasting<\/strong> en plaats ze strikt lokaal, terwijl \u2018koude\u2019 gegevens wat flexibeler mogen worden opgeslagen. Door deze prioritering blijf ik bij kernpaden dicht bij het RAM-geheugen van het knooppunt. Als de belasting toeneemt, schaalt de oplossing soepel, omdat de dure paden lokaal blijven draaien. Zonder deze ordening gaat de latentiecurve achteruit zodra threads steeds vaker toegang zoeken over verschillende knooppunten heen. Een duidelijke <strong>Binden<\/strong> voorkomt juist dit gedrag op betrouwbare wijze.<\/p>\n\n<h3>Storage- en netwerk-NUMA samenvoegen<\/h3>\n<p>Ik organiseer <strong>NIC's<\/strong> en <strong>NVMe<\/strong>-Ik wijs apparaten gericht toe aan de sockets en leid hun IRQ\u2019s naar lokale kernen. Ik houd Receive-\/Transmit-Steering (RSS\/RPS\/XPS) per knooppunt consistent, zodat pakketten worden verwerkt op dezelfde plek waar ook de databasethreads draaien. Bij NVMe gebruik ik meerdere wachtrijen per kern en pin ik IO-threads lokaal vast, zodat log- en datapaden niet via de interconnect heen en weer gaan. Voor replicatie scheid ik netwerkpaden per knooppunt, zodat inkomende WAL\/Redo-streams lokaal terechtkomen. Zo blijven <strong>IO<\/strong>\u2013 en de CPU-paden zijn congruent, en de database verspilt geen cycli aan onnodige kopie\u00ebn door het geheugennetwerk heen.<\/p>\n\n<h2>VM's op basis van knooppuntgrootte plannen<\/h2>\n<p>Ik stel de specificaties van VM\u2019s zo in dat het aantal vCPU\u2019s en het RAM-geheugen binnen \u00e9\u00e9n fysiek NUMA-knooppunt passen, want dat vermindert <strong>Latency<\/strong> en interconnect-verkeer. Brede VM\u2019s die groter zijn dan \u00e9\u00e9n knooppunt, verspreiden onvermijdelijk geheugentoegangen en verliezen daardoor aan voorspelbaarheid. Als een VM groter moet zijn, plan ik vNUMA expliciet en let ik op een symmetrische verdeling over de knooppunten. Wat de host betreft, vermijd ik oversubscription bij workloads met hoge latentie en houd ik het lokale geheugen per VM gereserveerd. Een snel overzicht van de fysieke knooppuntstructuur wordt geboden door \u201e<a href=\"https:\/\/webhosting.de\/nl\/numa-nodes-server-hosting-grote-systemen-serverboost\/\">NUMA-knooppunten plannen<\/a>\u201c, wat het nemen van beslissingen over de VM-grootte vergemakkelijkt en <strong>Fout<\/strong> voorkomt bij het plaatsen.<\/p>\n\n<h3>Houd rekening met de hypervisor-instellingen<\/h3>\n<p>Ik controleer hoe de hypervisor vNUMA weergeeft en houd de toewijzing van vCPU-groepen aan fysieke <strong>Kernen<\/strong> Consistent. Daarnaast zorg ik ervoor dat de NUMA-topologie van de VM overeenkomt met die van de host, zodat de scheduler lokaal kan blijven. Geheugenreserveringen en anti-affiniteitsregels houd ik zo beperkt mogelijk, maar zo strikt als nodig is. Een hoge VM-dichtheid op \u00e9\u00e9n socket vervang ik liever door een verdeling dicht bij de knooppunten. Zo zorg ik ervoor dat <strong>Op afstand<\/strong>-Beperk het aantal toegangen tot een minimum en houd de IO-paden stabiel.<\/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>Container- en orkestratiepraktijk<\/h3>\n<p>In containers plaats ik <strong>cpuset<\/strong>-Grenzen consistent: CPU's en bijbehorende geheugenmaskers (<em>cpuset.cpus<\/em>, <em>cpuset.mems<\/em>) horen bij elkaar. Systemd-slices en units krijgen vaste CPU-affiniteiten toegewezen, zodat de kernel de geheugenvoorkeur ook daadwerkelijk doorzet. In de orkestratielagen ben ik van plan pods\/services <strong>dicht bij het knooppunt<\/strong>, maak ik gebruik van topologiebeoordelingen en statische CPU-toewijzing, zodat een workload niet tussen knooppunten heen en weer schommelt. Huge Pages declareer ik expliciet per pod\/container en houd ik de grootte en het aantal ervan per knooppunt stabiel. Belangrijk: infrastructuur- en nevenprocessen (logging, sidecars, back-ups) bind ik aan andere kernen of zelfs aan de andere NUMA-knoop, om hotsets van de database niet te verstoren.<\/p>\n\n<h2>NUMA-balancing en optimalisatie van het besturingssysteem<\/h2>\n<p>Automatische NUMA-balancing kan lokale <strong>Toegang tot<\/strong> verbeteren wanneer workloads verschuiven of fasen sterk veranderen. Ik gebruik het doelgericht, maar houd in de gaten of het heen en weer verplaatsen van pagina\u2019s meer kwaad dan goed doet. Vastgelegde processen met een duidelijke affiniteit hebben vaak meer baat bij handmatig ingestelde beleidsregels dan bij voortdurende herschikking. Kernelparameters, IRQ-regeling en transparante Huge Pages controleer ik telkens in de context van de database en het platform. Als uitgangspunt helpt mij dit <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/nl\/numa-balancing-server-geheugen-optimalisatie-hardware-numaflux\/\">NUMA-balancering<\/a>-Handleiding om instellingen stap voor stap te testen en de <strong>verspreiding<\/strong> de latenties te verminderen.<\/p>\n\n<h2>Huge Pages doelgericht inzetten<\/h2>\n<p>Ik gebruik Huge Pages om TLB-misses te verminderen en grote <strong>Geheugen<\/strong>gebieden effici\u00ebnter aan te pakken. Voor databaseservers reserveer ik de pagina\u2019s van tevoren, wijs ze toe aan knooppunten en controleer of de instantie ze daadwerkelijk gebruikt. Ik schakel Transparent Huge Pages vaak uit bij latentiedoelstellingen en stel statische Huge Pages in, zodat de toewijzing deterministisch blijft. De nabijheid tot het NUMA-knooppunt blijft echter doorslaggevend; Huge Pages versterken een goede strategie, maar vervangen deze niet. Wie dat negeert, wint nauwelijks <strong>Prestaties<\/strong> en loopt het risico op neveneffecten bij het pagineren.<\/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>Databases dimensioneren: bufferpool en werklast<\/h2>\n<p>Ik plan de actieve werklast zo dat de bufferpool, de lock- en plan-caches en de meest intensief gebruikte <strong>Tabellen<\/strong> in \u00e9\u00e9n knooppunt passen. Bij zeer grote instanties verdeel ik services of shards over de knooppunten, in plaats van \u00e9\u00e9n enorme monolithische instantie over alle knooppunten te spreiden. Voor OLTP-toepassingen houd ik de bufferpool per knooppunt compact en geef ik prioriteit aan lokale hit-rates. Voor OLAP-scans kan interleave in speciale gevallen zinvol zijn, wanneer de gegevenshoeveelheid gigantisch en gelijkmatig is. Zonder deze discipline groeit de <strong>Interconnect<\/strong>-verkeer en put de reserves juist op op het moment dat er piekbelastingen optreden.<\/p>\n\n<h3>Databasespecifieke trucs<\/h3>\n<p>Ik houd rekening met het proces- en threadmodel van de engine: <strong>PostgreSQL<\/strong> maakt gebruik van processen, daarom stel ik de hoofdinstantie, Autovacuum en Checkpointer per knooppunt afzonderlijk in en houd ik <em>shared_buffers<\/em> lokaal per shard. Bij <strong>MySQL\/InnoDB<\/strong> ik sorteer <em>bufferpool-instanties<\/em> op knooppunten en richt IO-threads en log-writers lokaal in. <strong>SQL Server<\/strong> profiteert van aangepaste Soft-NUMA en een toewijzing waarbij schedulers en geheugengroepen over de fysieke knooppunten worden verdeeld. <strong>Oracle<\/strong>-Ik zet instanties op met lokale Large Pages en verdeel worker- en IO-servers over de knooppunten. Over het algemeen verminder ik arena-contention van de allocator (bijv. jemalloc) door middel van NUMA-bewuste arena\u2019s en zorg ik ervoor dat <strong>Lock Manager<\/strong> en ervoor zorgen dat latch-hotspots lokaal blijven door partitionering en sharding langs de knooppunten uit te voeren.<\/p>\n\n<h2>Monitoring: statistieken die ertoe doen<\/h2>\n<p>Ik meet Remote-Reads, het verkeer tussen knooppunten, het aantal page faults per knooppunt en de P99-<strong>Latency<\/strong> van de relevante query's. Daarnaast houd ik de CPU-belasting per knooppunt, NUMA-miss-verhoudingen en het aandeel van lokale geheugentoegangen in de gaten. Dit overzicht laat zien of het beleid werkt of dat threads ongecontroleerd toegang zoeken tot externe pagina's. Ik breng pieken in verband met beslissingen van de scheduler, migratiegebeurtenissen en toewijzingsfouten. Pas deze statistieken bevestigen dat de <strong>Beleid<\/strong> niet alleen in het laboratorium, maar ook op permanente basis in het productiesysteem.<\/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>Teststrategie en implementatie<\/h2>\n<p>Ik test in stappen: eerst microbenchmarks voor de <strong>Bandbreedte<\/strong> en latentie per knooppunt, gevolgd door realistische workloads met koude en warme caches. Ik verhoog de belasting stapsgewijs, meet P95\/P99\/P99,9 en houd de verdeling in de gaten, niet alleen de gemiddelden. Ik documenteer elke wijziging (beleid, affiniteiten, Huge Pages, IRQ-omleiding) en vergelijk A\/B onder identieke omstandigheden. V\u00f3\u00f3r de uitrol definieer ik <strong>Annuleringscriteria<\/strong> en een back-outplan, zodat ik bij regressies snel kan terugkeren naar de vorige configuratie. Een korte soak-test onder continue belasting dekt <strong>Drift<\/strong> en migraties die op korte termijn onzichtbaar blijven.<\/p>\n\n<h2>Stapsgewijze werkwijze<\/h2>\n<p>Eerst voer ik de <strong>Topologie<\/strong>: Aantal knooppunten, kerntoewijzing, geheugenkanalen en interconnect. Vervolgens bepaal ik de beoogde workload per knooppunt en controleer ik of er hotsets in passen. In de volgende stap stel ik CPU-affiniteit, IRQ-routing en memory binding in op proces- of threadniveau. Vervolgens activeer of deactiveer ik NUMA-balancing, afhankelijk van de dynamiek van de workload, en reserveer ik indien nodig Huge Pages per knooppunt. Ten slotte verifieer ik het resultaat met herhaalbare belastingstests en houd ik toezicht op <strong>Belangrijke cijfers<\/strong> in continubedrijf.<\/p>\n\n<h2>Praktijkvoorbeelden en valkuilen<\/h2>\n<p>Een OLTP-instantie met veel korte transacties levert meetbare voordelen op als ik de werkthreads en de bufferpool instel op een <strong>Knooppunt<\/strong> instel en \u201eStrict\u201c of \u2018Preferred\u2019 selecteer. Een datawarehouse met brede scans kan baat hebben bij \u2018Interleave\u2019 als de gegevens zeer gelijkmatig worden gebruikt en de knooppunten goed worden benut. VM\u2019s worden merkbaar minder voorspelbaar zodra ze de knooppuntgrenzen overschrijden en de hypervisor geheugen verspringend toewijst. Ik zie vaak dat \u00e9\u00e9n enkele \u2018brede\u2019 VM de interconnect overbelast en daarmee ook naburige VM\u2019s vertraagt. Deze effecten verdwijnen zodra ik overschakel naar lokale <strong>Toewijzing<\/strong> en terugkeer naar een schone vNUMA-configuratie.<\/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>Foutscenario's en anti-patronen<\/h2>\n<p>Met <strong>Strikt<\/strong> verhoog ik het risico dat toewijzingen mislukken en de OOM-killer in werking treedt. Daarom houd ik ruimte vrij op het doelknooppunt, houd ik mislukte pogingen in de gaten en definieer ik fallbacks (bijvoorbeeld gericht aanpassen van de grootte buiten de piekuren). Transparant Huge Pages in de <em>altijd<\/em>-modus veroorzaakt in latentiepaden <strong>Defragmentatie<\/strong> en stallen \u2013 ik gebruik statische reserveringen of schakel THP in <em>madvise<\/em>. Automatische NUMA-balancing kan pagina\u2019s heen en weer verplaatsen bij een schommelende belasting; als ik \u2018page bounce\u2019-patronen waarneem, stel ik de beleidsregels weer handmatig in. In VM\u2019s zijn <strong>Ballonvaren<\/strong> en geheugencompressie zijn funest voor de voorspelbaarheid; deze functies schakel ik uit voor kritieke databases. Live-migraties tussen knooppunten plan ik alleen tijdens downtime-vensters, of ik verplaats de gegevens eerst aan de databankzijde, zodat de interconnect niet secundair vastloopt.<\/p>\n\n<h2>Capaciteitsplanning en groei<\/h2>\n<p>Ik plan per knooppunt een <strong>Reserve<\/strong> Ik stel 10\u201320 % in voor piekbelastingen, Autovacuum\/Compaction en periodieke onderhoudstaken. Als de hoeveelheid gegevens toeneemt, schaal ik eerst uit langs de knooppunten (shards\/services), in plaats van blindelings de gehele bufferpool te vergroten. Ik voorkom stille \u201esluipgroei\u201c door strikte limieten per knooppunt en waarschuwingen zodra lokale hitpercentages dalen of het aandeel van externe verzoeken stijgt. Bij prognoses voor de komende kwartalen houd ik niet alleen rekening met het gegevensvolume, maar ook met <strong>Transactiepercentages<\/strong> en gewijzigde toegangsverdelingen, aangezien deze hotsets vaak sneller verschuiven dan de pure opslagbehoefte. Zo blijft het platform stabiel \u2013 en vinden uitbreidingen op een gecontroleerde manier plaats, zonder dat dit ten koste gaat van de NUMA-localiteit.<\/p>\n\n<h2>Korte balans<\/h2>\n<p>Ik optimaliseer grote databaseservers door <strong>NUMA<\/strong>-Topologie, beleidsregels en de omvang van de workload op een gestructureerde manier op elkaar afstemmen. Lokale geheugentoewijzing levert de doorslaggevende milliseconden op, terwijl ongeplande toegang op afstand de P99-latentie opdrijft. In de toekomst plan ik VM\u2019s zo dat ze in knooppunten passen of duidelijk gebruikmaken van vNUMA. Ik pas besturingssysteeminstellingen, affiniteiten en Huge Pages doelgericht toe, controleer het effect ervan en rol wijzigingen alleen uit op basis van meetgegevens. Wie deze stappen ter harte neemt, haalt de verwachte <strong>Prestaties<\/strong> bestaat uit moderne hardware en zorgt ervoor dat de platforms ook bij hoge belasting betrouwbaar snel blijven werken.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>NUMA-geheugenbeleidsregels verbeteren grote databaseservers door middel van lokale geheugentoewijzing, CPU-affiniteit en geschikte serverhardware.<\/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":"151","_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":"NUMA Memory","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":"20627","footnotes":null,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20634","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=20634"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20634\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/20627"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=20634"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=20634"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=20634"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}