服务器一直是技术复杂度最高的领域，在实际应用中，承担的都是关键应用，如数据库、云计算等，而且随着新一代信息技术的发展，用户对其更是青眼有加。出色的扩展性和可靠性是多路服务器最明显的优势，本文就谈谈多路服务器的扩展性和可靠性设计。

 
　　扩展性就大规格

 
　　当业务实现了翻番增长后，是要购买一台新服务器，还是购买一些模块来扩展原来的服务器？客户显然更倾向于后者，因为可以节省投资。这就是扩展性带来的直观受益。
 
　　多路服务器在设计方面要将规格尽量做大，将处理器、芯片组等核心器件的扩展能力发挥至极限。以八路服务器 天梭860为例，CPU支持3组QPI总线，通过排列组合，可以实现8颗处理器全线速互联;内存扩展方面，每个处理器有4个访存通道，在每个通道上配置Memory buffer，扩展内存数量至每处理器24条，确实把CPU，Memory buffer的扩展能力发挥至极限。

 
　　在I/O扩展方面，TS860支持26个PCI-E3.0插槽，也是业界更大的扩展性。

 
　　高扩展还会有效提高平台的负载能力，这对于虚拟化、云计算、数据库等应用至关重要。浪潮新一代高端8路服务器TS860，单机配置144个核心，12TB的内存容量，这样的基础平台可以支持更多的虚拟机。对数据中心而言，将虚拟机部署在多路服务器上，可大幅降低能耗，并可减少被管理的节点。
 
　　高扩展性会给服务器设计带来一系列难题，更大的难题是走线数量多，密度大，高速信号的串扰问题不好解决，而且中背板连接器数量增加，插拔力增大，对中板以至机箱的机构强度挑战很大，浪潮都很好的解决了这些问题。

 
　　高扩展需要高性能设计

 
　　值得注意的是，读者可能存在一个误区，那就是扩展性是部件的堆砌，配置越高，扩展性越高。其实不然，扩展性必须有良好的性能设计作为保证，系统整体优化尤为重要，而且这也是一项非常专业和重要的工作。举个例子，仔细研究Intel内存控制器说明书的人会发现，同一个内存通道插两根内存比插三根内存跑的速率高;在整系统中也是一样，CPU间的访问机制是以Home Snoop还是以Source Snoop，放几颗CPU，通过哪种机制访问其性能是不一样的;访存性能尤为关键，文章前部分也说明了访问cache，本节点访存，和跨节点访存在性能方面的差异，那么如何保证cache的高命中，如何控制数据尽量在本NUMA域操作，是浪潮人研究的重点;同时良好的散热环境和较低的数据传输误码率都将提升系统性能。

 
　　细致、周到、专业，浪潮在性能设计方面有很强的技术积累，有因必有果，天梭860在SPEC CPU测试中全球排名第一。
 
　　可靠性设计，要并联不要串联
 
　　最后，说说系统的可靠性，也是作为多路服务器最为关键的特性。

 
　　试想如果多路服务器不稳定，那么数十TB的内存计算，几百个的虚拟机将遭受灭顶之灾。所以多路服务器的可靠性至关重要，业界要求至少5个9，也就是99.999%。
 
　　可靠性设计，要考虑两种模型，一种是并联模型，另一种是串联模型。并联模型是指该部件或器件损坏后仍有其他的并联设备正常工作，整系统仍可保持工作状态;串联模型是指如果该部件或器件损坏，那么这里就是个单点故障，系统无法正常工作。
 
　　所以，在设计时，要注意尽可能设计并联模型，降低单点故障点。如业界常见的冗余风扇，冗余电源，都属于并联模型。浪潮不但在部件上做到并联模型，在功能电路上也做了并联设计，如核心总线byteline就是并联设计，出现故障时，通过降级带宽的方式保证数据继续传输;再者，所有的数据都是参考时钟的，为了保证系统可靠性，浪潮将特定的数据lane设计为时钟的并联模型，当时钟出现问题是，数据lane降级带宽，拿出特定的数据lane代替时钟传输，以保证系统正常运行。

 
　　可靠，要递进式容错

 
　　系统不仅要能够容忍各类错误，还要侦知、记录和管理这些错误，因而，关于可靠性设计，还有一个重要的方法就是递进式容错。
 
　　意思是将容错分为几个阶段，如初级，中级和高级。以出现访存故障为例，当有1bit数据错误时，系统采用自动设置的ECC校验并修复出错bit。我们认为系统处在初级容错阶段，只记录日志不去干预处理。
 
　　当再有额外的bit数据出错时，我们认为系统处在中级容错阶段，就要引起足够重视，执行数据迁移，启用并联的冗余模型，并隔离出错单元。
 
　　如果再次出现bit数据错误，则系统进入高级容错阶段，大范围隔离故障单元，如CPU，内存，I/O等，以降低性能为代价，保证整系统正常运行。

 
　　结语：
 
　　随着云计算、移动互联、BYOD等新一代信息化应用的发展，用户业务系统的访问压力和数据增长速度都在不断攀升，另一方面，对于一些压力不大或者边缘系统，用户为了简化管理，降低成本，都开始采用虚拟化和云计算技术进行整合，这些使得多路服务器在实际应用中的占比不断加大。

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