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并行计算组件multi-engine使用说明

目录

  1. Multi-Engine介绍 1.1 multi-engine是什么 1.2 multi-engine功能概述
  2. 设计架构
  3. 使用方式 3.1 准备工作 3.2 应用方业务开发 3.3 最佳实践
  4. 程序测试 4.1 测试考虑
  5. 改进升级
  6. 附录 6.1 生产环境实战效果 6.2 Amdahl加速定律

1. Multi-Engine介绍

1.1 multi-engine是什么

Multi-engine是分布式多任务并行处理的基础组件:可通过Java注解对原有业务代码几乎无侵入地实现并行化,由multi-task、multi-engine、cluster-support三个独立可插拔的组件组成。各组件一起组合使用,也可根据所需feature独立使用其中的一两个组件。

该组件设计初衷是:为传统业务代码提供单机或集群并行处理的利器。应用方无需关心线程、锁、资源、通信、分布式故障等问题。而将工作重心更多地关注业务开发即可。遵循Amdahl加速定律,改善提升系统的处理效率,降低响应延迟。

Multi-engine可理解为与业务无关的单机或分布式计算模型封装,为“多任务处理引擎”。是一个轻量级的并行处理组件。重点应用场景为传统web或cron代码的单机或集群化并行计算,不解决T级别海量数据处理或弹性分布式数据集等问题(后者有更好的工具支持,如spark、hadoop等)。

1.2 multi-engine功能概述

1、multi-task组件 Multi-task组件为基础组件,提供单机多线程的并行处理模型,并预留用户自定义扩展接口。该组件封装了task定义的方式(接口或注解)、单机同构并行计算或异构计算等。作为容器持有了用户标注的可并行处理的task。该组件可独立使用,提供单机多任务处理的能力。

2、multi-engine组件 Multi-engine组件是multi-task的功能扩展,为分布式版的multi-task组件。组件接口及计算模型与multi-task一致,应用时选用对应的并行池化执行组件即可。该组件结合multi-task组件,开箱即用:实现分布式并行处理(无需其它协调设施或db存储)。组件通过heartbeat和gossip协议,sync集群信息。

3、cluster-support组件 Cluster-support组件是multi-engine的功能扩展,为multi-engine提供第三方元信息管理支持。可替代multi-engine原生的gossip信息同步。Cluster-support默认的分布式元信息管理是由Zookeeper实现的,用户也可自定义其它实现方式。以上3个组件一起使用时,需配置元信息管理的Zookeeper集群。

以上3个组件为预实现的组件,设计思路为可插拔、插件化支持。用户也可根据需求扩展已有组件。

2. 设计架构

广义上的Multi-Engine采用插件化的设计,由multi-task、multi-engine、cluster-support三个组件构成。各组件对应主要职责划分如下:

以上组件有3种使用方式:

  • Only multi-task:实现单机多线程版本的多任务并行处理。
  • Multi-task + Multi-engine: 无需其它设施,实现分布式多任务并行处理。
  • Multi-task + Multi-engine + Cluster-support: 实现Zookeeper方式协调的分布式多任务并行处理,需提供Zookeeper集群。

通信协议层,组件为了尽量减少网络开销,降低协议头负载,自定义了一套字节传输协议,packHead+protostuff/protobuf/json。同时也支持NsHead协议,或扩展定制其它协议。

框架的设计初衷是,尽量不改变用户的编程习惯(少侵入),使得用户轻松开发并行化的业务代码,提升改善系统的性能。

3. 使用方式

为了快速了解multi-engine如何使用,我们来做一个简单的hello world。

3.1 准备工作

服务应用方需要依赖multi-task、multi-engine、cluster-support,该模块见github的相关目录:

3.1.1 配置maven

业务应用方需要依赖multi-task、multi-engine、cluster-support等模块(按需所取),该模块用maven进行源代码管理,在pom.xml中加入dependency:

		<dependency>
			<groupId>com.baidu.unbiz</groupId>
			<artifactId>multi-task</artifactId>
			<version>1.0.1</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>com.baidu.unbiz</groupId>
			<artifactId>multi-engine</artifactId>
			<version>1.0.0</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>com.baidu.unbiz</groupId>
			<artifactId>cluster-support</artifactId>
			<version>1.0.0</version>
		</dependency>

通过mvn dependency:tree命令分析,multi-task依赖以下三方库: [INFO] com.baidu.unbiz:multi-task:jar:1.0.1 [INFO] +- commons-lang:commons-lang:jar:2.4:compile [INFO] +- org.springframework:spring-context:jar:4.1.7.RELEASE:compile [INFO] |  +- org.springframework:spring-aop:jar:4.1.7.RELEASE:compile [INFO] |  |  - aopalliance:aopalliance:jar:1.0:compile [INFO] |  - org.springframework:spring-expression:jar:4.1.7.RELEASE:compile [INFO] +- org.springframework:spring-test:jar:4.1.7.RELEASE:test [INFO] +- org.springframework:spring-beans:jar:4.1.7.RELEASE:compile [INFO] +- org.springframework:spring-core:jar:4.1.7.RELEASE:compile [INFO] |  - commons-logging:commons-logging:jar:1.2:compile [INFO] +- ch.qos.logback:logback-core:jar:1.0.0:compile [INFO] +- ch.qos.logback:logback-classic:jar:1.0.0:compile [INFO] |  - org.slf4j:slf4j-api:jar:1.6.4:compile [INFO] +- junit:junit:jar:4.11:test [INFO] |  - org.hamcrest:hamcrest-core:jar:1.3:test [INFO] - org.jmock:jmock-junit4:jar:2.5.1:test [INFO]    - org.jmock:jmock:jar:2.5.1:test [INFO]       - org.hamcrest:hamcrest-library:jar:1.1:test

Multi-engine、cluster-support的依赖Jar不一一列举,可以mvn dependency:tree命令分析。

3.1.2 配置线程资源

Multi-task如无特殊需求,可以零配置,组件会根据系统环境自动设置相关变量。如需自定义指定,可参考配置如下:

 <bean name="xmlThreadPoolConfig" class="com.baidu.unbiz.multitask.constants.XmlThreadPoolConfig">
     <property name="coreTaskNum" value="12"/>
     <property name="maxTaskNum" value="22"/>
     <property name="maxCacheTaskNum" value="4"/>
     <property name="queueFullSleepTime" value="10"/>
     <property name="taskTimeoutMillSeconds" value="5000"/>
 </bean>

 <bean name="simpleParallelExePool" class="com.baidu.unbiz.multitask.task.SimpleParallelExePool">
     <constructor-arg ref="xmlThreadPoolConfig"/>
 </bean>

3.1.3 配置服务地址及本地服务端口

若选用multi-engine模块,需配置task服务地址及本机暴露的接口,相关配置如下:

<bean name="endpointSupervisor" class="com.baidu.unbiz.multiengine.endpoint.supervisor.DefaultEndpointSupervisor"
      init-method="init" destroy-method="stop">
    <property name="serverHost" value="127.0.0.1:8801;127.0.0.2:8802"/>
    <property name="exportPort" value="8801"/>
</bean>

其中,serverHost为集群所有机器的ip和端口(含本机)。exportPort为本机器实例对外暴露的接口。缺省的终端管理DefaultEndpointSupervisor是通过heartbeat和gossip同步集群信息的。

3.1.4 Cluster-support配置

若选用cluster-support模块,需配置ClusterEndpointSupervisor和zoo.cfg,相关配置如下:

   <bean name="endpointSupervisor" class="com.baidu.unbiz.multiengine.cluster.endpoint.supervisor.ClusterEndpointSupervisor"
      init-method="init" destroy-method="stop">
    <property name="exportPort" value="8801;8802"/>
</bean>

tickTime=2000 initLimit=10 syncLimit=5 dataDir=/tmp/zookeeper clientPort=8701 clientPortAddress=xx.xx.xx.xx server.1=localhost:2888:3888

3.1.5 配置logback

Multi-engine推荐使用logback作为日志组件,在logback.xml中加入如下配置,默认level=”INFO”,如想打开multi-engine的debug模式可以设置level=”DEBUG”。

	<logger name="com.baidu.unbiz.multiengine" level="INFO" additivity="true">
	</logger> 

3.2 应用方业务开发

应用方demo代码,可以参考各模块的test目录:com.baidu.unbiz.*.demo.test。

3.2.1 service上通过注解定义task

1、在普通service类上打@TaskService注解,在需要定义为并行组件的方法上打@TaskBean注解,其中属性为task的名称。即完成并行task的定义。

@TaskService
public class DevicePlanStatServiceImpl implements DevicePlanStatService {
  @TaskBean("deviceStatFetcher")
  public List<DeviceStatViewItem> queryPlanDeviceData(DeviceStatRequest req) {
        this.checkParam(req);
        return this.mockList1();
    }

  @TaskBean("deviceUvFetcher")
  public List<DeviceUvViewItem> queryPlanDeviceUvData(DeviceUvRequest req) {
        this.checkParam(req);
        return this.mockList2();
    }
}

2、除注解定义方式外,还可以显示通过实现接口的方式定义并行task。

@Service
public class ExplicitDefTask 
    implements Taskable<List<DeviceViewItem>> {

    public <E> List<DeviceViewItem> work(E request) {
        if (request instanceof  DeviceRequest) {
            // do sth;
            return result;
        }
        return null;
    }
}

3.2.2 应用定义的task并行处理

并行task定义完成后,上层应用代码示例如下:

 @Resource(name = "simpleParallelExePool")
    private ParallelExePool parallelExePool;

    public void testParallelFetch() {
        DeviceStatRequest req1 = new DeviceStatRequest();
        DeviceUvRequest req2 = new DeviceUvRequest();

        MultiResult ctx = parallelExePool.submit(
                new TaskPair("deviceStatFetcher", req1),
                new TaskPair("deviceUvFetcher", req2));

     List<DeviceStatViewItem> stat = ctx.getResult("deviceStatFetcher");
     List<DeviceUvViewItem> uv = ctx.getResult("deviceUvFetcher");

        Assert.notEmpty(stat);
        Assert.notEmpty(uv);
    }

此处,deviceStatFetcher、deviceUvFetcher两个task会并行执行,本质上是隐式执行了DevicePlanStatServiceImpl的被@TaskBean注解的两个方法。

3.2.3 Fork-Join模式支持

对于同构计算,multi-task 、multi-engine非常友好地支持了Fork-Join,示例代码如下:

public void testParallelForkJoinFetch() {
    TaskPair taskPair = new TaskPair("deviceStatFetcher", new DeviceRequest()));

    ForkJoin<DeviceRequest, List<DeviceViewItem>> forkJoin = new ForkJoin<DeviceRequest, List<DeviceViewItem>>() {

    public List<DeviceRequest> fork(DeviceRequest deviceRequest) {
            List<DeviceRequest> reqs = new ArrayList<DeviceRequest>();
            reqs.add(deviceRequest);
            reqs.add(deviceRequest);
            reqs.add(deviceRequest);
            return reqs;
        }

    public List<DeviceViewItem> join(List<List<DeviceViewItem>> lists) {
            List<DeviceViewItem> result = new ArrayList<DeviceViewItem>();
            if (CollectionUtils.isEmpty(lists)) {
                return result;
            }
            for (List<DeviceViewItem> res : lists) {
                result.addAll(res);
            }
            return result;
        }
    };

    List<DeviceViewItem> result = parallelExePool.submit(taskPair, forkJoin);
    Assert.notEmpty(result);
}

3.2.4 ThreadLocal支持

Multi-task的执行task缺省情况下会忽略ThreadLocal,如果需要用ThreadLocal进行参数传递,可以做如下配置:

TaskContext.attachThreadLocal(MyThreadLocal.instance());

3.2.5分布式Task执行

以上示例代码均是单机多线程执行,若要分布式多进程执行,只需用new DisTaskPair()替代new TaskPair()即可。单机与分布式共享一套API,并且可以混合执行(既有TaskPair又有DisTaskPair)。

    @Resource(name = "distributedParallelExePool")
    private ParallelExePool parallelExePool;

    public void testParallelFetch() {
        DeviceStatRequest req1 = new DeviceStatRequest();
        DeviceUvRequest req2 = new DeviceUvRequest();

        MultiResult ctx = parallelExePool.submit(
                new DisTaskPair("deviceStatFetcher", req1),
                new DisTaskPair("deviceUvFetcher", req2));

     List<DeviceStatViewItem> stat = ctx.getResult("deviceStatFetcher");
     List<DeviceUvViewItem> uv = ctx.getResult("deviceUvFetcher");

        Assert.notEmpty(stat);
        Assert.notEmpty(uv);
    }

3.3 最佳实践

    1. 业务场景为单机并行处理,则只引入multi-task组件。
    1. 业务场景为分布式并行处理,则建议multi-task、multi-engine、cluster-support一起使用。
    1. 无Zookeeper的基础设施,但需分布式并行处理,则建议使用multi-task、multi-engine。

4. 程序测试

对multi-task、multi-engine、cluster-support三个组件进行独立或组装测试。

4.1 测试考虑

测试代码可参考对应组件的test目录,有相应的测试case。已对多线程或多进程的同构或异构计算,集群支持等进行了较为充分的测试。

  • 性能:组件提供并行处理支持,串行改并行后理论上性能会有明显提升。
  • 伸缩性:支持集群横向扩展,弹性伸缩。
  • 扩展性:框架预留扩展接口,支持自定义功能扩展。
  • 可用性(HA):框架保障元信息同步或服务发现、健康检测等,内部实现HA切换。

5. 改进升级

  • 1、 硬件资源探测及反馈。
  • 2、 更多计算模型的支持。
  • 3、 其它…

6. 附录

6.1 生产环境实战效果

线上生产环境的cpu核数较多,以线上某报表服务的机器为例,有24个处理器:

该报表请求会查4份数据,分别耗时:18ms、28ms、29ms、31ms,总时间为106ms。但应用并行化组件multi-task后,仅耗时32ms即完成了该次请求。

6.2 Amdahl加速定律

S = 1 / ( 1 – a + a / n ) S: 并行处理效果的加速比 a: 并行计算部分所占比例 n: 并行处理结点个数 最小加速比s=1 n→∞,极限加速比为1/(1-a)

例:若串行代码占整个代码的25%,则并行处理的总体性能不可能超过4。

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