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DolphinDB作业管理

作业(Job)是DolphinDB中最基本的执行单位,可以简单理解为一段DolphinDB脚本代码在DolphinDB系统中的一次执行。Job根据阻塞与否可分成同步作业和异步作业。

同步作业

也称为交互式作业(Interactive Job),同步任务的主要来源:

  • Web notebook
  • DolphinDB GUI
  • DolphinDB命令行界面
  • 通过DolphinDB提供的各个编程语言API接口

由于这种类型的作业对实时性要求较高,DolphinDB在执行过程中会自动给予较高的优先级,使其更快地得到计算资源。

异步作业

异步作业是在DolphinDB后台执行的作业,包括:

这类任务一般对结果的实时反馈要求较低,且需要长期执行,DolphinDB一般会给予较低的优先级。

子任务

在DolphinDB中,若数据表数据量过大,一般都需要进行分区处理。如果一个Job A里含有分区表的查询计算任务(如SQL查询),将会分解成多个子任务并送到不同的节点上并行执行,等待子任务执行完毕之后,再合并结果,继续Job A的执行。类似的,DolphinDB分布式计算也会产生子任务。因此,Job也可以理解成一系列的子任务。

Worker与Executor

DolphinDB是一个P2P架构的系统,即每一个Data Node的角色都是相同的,它们都可以执行来自用户提交的Job,而因为一个Job可能产生子任务,每个Data Node需要有负责Job内部执行的调度者,我们称它为Worker,它负责处理用户提交的Job,简单计算任务的执行,并执行Job的任务分解,任务分发,并汇集最终的执行结果。Job中分解出来的子任务将会被分发到集群中的Data Node上(也有可能是本地Data Node),并由Data Node上的Worker或Executor线程负责执行。

具体Worker与executor在执行Job的时候主要有以下几种情况:

  1. 当一个表没有进行分区,对其查询的Job将会有Worker线程执行掉。

  2. 当一个表被分区存放在单机上时候,对其的查询Job可能会分解成多个子任务,并由该节点上的多个Executor线程执行,达到并行计算的效果。

  3. 当一个表被分区存储在DFS时,对其查询的Job可能会被分解成多个子任务,这些子任务会被分发给其他Node的Worker上执行,达到分布式计算的效果。

为了最大化性能,DolphinDB会将子任务发送到数据所在的Data Node上执行,以减少网络传输开销。比如:

  • 对于存储在DFS中的分区表,Worker将会根据分区模式以及分区当前所在Data Node来进行任务分解与分发。
  • 对于分布式计算,Worker将会根据数据源信息,发送子任务到相应的数据源Data Node执行。

Job调度

Job优先级

在DolphinDB中,Job是按照优先级进行调度的,优先级的取值范围为0-9,取值越高优先级则越高。对于优先级高的Job,系统会更及时地给与计算资源。每个Job一般默认会有一个default priority,取值为4,然后根据Job的类型又会有所调整。

Job调度策略

基于Job的优先级,DolphinDB设计了多级反馈队列来调度Job的执行。具体来说,系统维护了10个队列,分别对应10个优先级,系统总是分配线程资源给高优先级的Job,对于处于相同优先级的Job,系统会以round robin的方式分配线程资源给Job;当一个优先级队列为空的时候,才会处理低优先级的队列中的Job。

Job并行度

由于一个Job可能会分成多个并行子任务,DolphinDB的Job还拥有一个并行度parallelism,表示在一个Data Node上,将会最多同时用多少个线程来执行Job产生的并行任务,默认取值为2,可以认为是一种时间片单位。举个例子,若一个Job的并行度为2,Job产生了100个并行子任务,那么Job被调度的时候系统只会分配2个线程用于子任务的计算,因此需要50轮调度才能完成整个Job的执行。

Job优先级的动态变化

为了防止处于低优先级的Job被长时间饥饿,DolphinDB会适当降低Job的优先级。具体的做法是,当一个Job的时间片被执行完毕后,如果存在比其低优先级的Job,那么将会自动降低一级优先级。当优先级到达最低点后,又回到初始的优先级。因此低优先级的任务迟早会被调度到,解决了饥饿问题。

设置Job的优先级

DolphinDB的Job的优先级可以通过以下方式来设置:

  • 对于console、web notebook以及API提交上来的都属于interactive job,其优先级取值为min(4,一个可调节的用户最高优先级),因此可以通过改变用户自身的优先级值来调整。
  • 对于通过submitJob提交上的batch job,系统会给与default priority,即为4。用户也可以使用submitJobEx函数来指定优先级。
  • 定时任务的优先级无法改变,默认为4。

计算容错

DolphinDB的分布式计算含有一定的容错性,主要得益于分区副本冗余存储。当一个子任务被发送到一个分区副本节点上之后,若节点出现故障或者分区副本发生了数据校验错误(副本损坏),Job Scheduler(即某个Data Node的一个Worke线程)将会发现这个故障,并且选择该分区的另一个副本节点,重新执行子任务。你可以通过设置dfsReplicationFactor来调整这种冗余度。

计算与存储耦合以及作业之间的数据共享

DolphinDB的计算是尽量靠近存储的。DolphinDB之所以不采用计算存储分离,主要有以下几个原因:

  1. 计算与存储分离会出现数据冗余。考虑存储与计算分离的Spark+Hive架构,Spark应用程序之间是不共享存储的。若N个Spark应用程序从Hive读取某个表T的数据,那么首先T要加载到N个Spark应用程序的内存中,存在N份,这将造成机器内存的的浪费。在多用户场景下,比如一份tick数据可能会被多个分析人员共享访问,如果采取Spark那种模式,将会提高IT成本。

  2. 拷贝带来的延迟问题。虽然说现在数据中心逐渐配备了RDMA,NVMe等新硬件,网络延迟和吞吐已经大大提高。但是这主要还是在数据中心,DolphinDB系统的部署环境可能没有这么好的网络环境以及硬件设施,数据在网络之间的传输会成为严重的性能瓶颈。

综上这些原因,DolphinDB采取了计算与存储耦合的架构。具体来说:

  1. 对于内存浪费的问题,DolphinDB的解决方案是Job(对应Spark应用程序)之间共享数据。在数据经过分区存储到DolphinDB的DFS中之后,每个分区的副本都会有自己所属的节点,在一个节点上的分区副本将会在内存中只存在一份。当多个Job的子任务都涉及到同一个分区副本时,该分区副本在内存中可以被共享地读取,减少了内存的浪费。

  2. 对于拷贝带来的延迟问题,DolphinDB的解决方案是将计算发送到数据所在的节点上。一个Job根据DFS的分区信息会被分解成多个子任务,发送到分区所在的节点上执行。因为发送计算到数据所在的节点上相当于只是发送一段代码,网络开销大大减少。

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