[源码解析] 机器学习参数服务器 Paracel (1)-----总体架构
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0x00 摘要
Paracel是豆瓣开发的一个分布式计算框架，它基于参数服务器范式来解决机器学习的问题：逻辑回归、SVD、矩阵分解（BFGS，sgd，als，cg），LDA，Lasso...。
Paracel支持数据和模型的并行，为用户提供简单易用的通信接口，比mapreduce式的系统要更加灵活。Paracel同时支持异步的训练模式，使迭代问题收敛地更快。此外，Paracel程序的结构与串行程序十分相似，用户可以更加专注于算法本身，不需将精力过多放在分布式逻辑上。
因为我们之前已经用ps-lite对参数服务器的基本功能做了介绍，所以在本文中，我们主要与ps-lite比对大的方面和一些关键技术点（paracel没有开源容错机制，是个不小的遗憾），而不会像对 ps-lite 那样做较详细的分析。
对于本文来说，ps-lite的主要逻辑如下：
本系列其他文章是：
[源码解析] 机器学习参数服务器ps-lite 之(1) ----- PostOffice
[源码解析] 机器学习参数服务器ps-lite(2) ----- 通信模块Van
[源码解析] 机器学习参数服务器ps-lite 之(3) ----- 代理人Customer
[源码解析]机器学习参数服务器ps-lite(4) ----- 应用节点实现
本文在解析时候会删除部分非主体代码。
0x01使用
我们首先通过源码提供的LR算法看看如何使用。
1.1 配置&启动
我们从源码中找到 LR 相关部分来看，以下就是一些必要配置，在其中我做了部分翻译，需要留意的是：用一条命令可以启动若干不同类型的实例，实例运行的都是可执行程序 lr。
- Enter Paracel's home directory 进入Paracel工作目录
```cd paracel;```
- Generate training dataset for classification 产生训练数据集
```python ./tool/datagen.py -m classification -o training.dat -n 2500 -k 100```
- Set up link library path: 设置链接库路径
```export LD_LIBRARY_PATH=your_paracel_install_path/lib```
Create a json file named
cfg.json, see example in Parameters section below. 创建配置文件Run (4 workers, local mode in the following example) 运行（4个worker，2个参数服务器）
```./prun.py -w 4 -p 2 -c cfg.json -m local your_paracel_install_path/bin/lr```
Default parameters are set in a JSON format file. For example, we create a cfg.json as below(modify
your_paracel_install_path):{
"training_input" : "training.dat", 训练集
"test_input" : "training.dat", 验证集
"predict_input" : "training.dat", label数据
"output" : "./lr_result/",
"update_file" : "your_paracel_install_path/lib/liblr_update.so",
"update_func" : "lr_theta_update", 更新函数
"method" : "ipm",
"rounds" : 100,
"alpha" : 0.001,
"beta" : 0.01,
"debug" : false
}
1.2 编译
通过makefile我们可以看到，是把 lr_driver.cpp, lr.cpp一起编译成为 lr 可执行文件，这就是worker进程。
同时也把 update.cpp 编译成库，将会被server加载调用。
add_library(lr_update SHARED update.cpp) # 参数服务器如何更新
target_link_libraries(lr_update ${CMAKE_DL_LIBS})
install(TARGETS lr_update LIBRARY DESTINATION lib)
add_library(lr_method SHARED lr.cpp) # 算法代码
target_link_libraries(lr_method ${Boost_LIBRARIES} comm scheduler)
install(TARGETS lr_method LIBRARY DESTINATION lib)
add_executable(lr lr_driver.cpp) # 驱动代码
target_link_libraries(lr
${Boost_LIBRARIES}
comm scheduler lr_method)
install(TARGETS lr RUNTIME DESTINATION bin)
1.3 梯度下降法
对于 LR，有四种 大规模深度神经网络的随机梯度下降法 可以选择
-
dgd: distributed gradient descent learning
-
ipm: iterative parameter mixtures learning
-
downpour: asynchrounous gradient descent learning
-
agd: slow asynchronous gradient descent learning
我们选择 agd 算法来学习分析：http://www.eecs.berkeley.edu/~brecht/papers/hogwildTR.pdf
1.4 驱动代码
首先，我们看看驱动代码 lr_driver.cpp，逻辑就是：
- 配置运行环境和通信。
- 读取分析参数。
- 生成 logistic_regression，进行训练，验证，预测。
DEFINE_string(server_info,
"host1:7777PARACELhost2:8888",
"hosts name string of paracel-servers.
");
DEFINE_string(cfg_file,
"",
"config json file with absolute path.
");
int main(int argc, char *argv[])
{
// 配置运行环境和通信
paracel::main_env comm_main_env(argc, argv);
paracel::Comm comm(MPI_COMM_WORLD);
google::SetUsageMessage("[options]
--server_info
--cfg_file
");
google::ParseCommandLineFlags(&argc, &argv, true);
// 读取分析参数
paracel::json_parser pt(FLAGS_cfg_file);
std::string training_input, test_input, predict_input, output, update_file, update_func, method;
try {
training_input = pt.check_parse<std::string>("training_input");
test_input = pt.check_parse<std::string>("test_input");
predict_input = pt.check_parse<std::string>("predict_input");
output = pt.parse<std::string>("output");
update_file = pt.check_parse<std::string>("update_file");
update_func = pt.parse<std::string>("update_func");
method = pt.parse<std::string>("method");
} catch (const std::invalid_argument & e) {
std::cerr << e.what();
return 1;
}
int rounds = pt.parse<int>("rounds");
double alpha = pt.parse<double>("alpha");
double beta = pt.parse<double>("beta");
bool debug = pt.parse<bool>("debug");
// 生成 logistic_regression，进行训练，验证，预测
paracel::alg::logistic_regression lr_solver(comm,
FLAGS_server_info,
training_input,
output,
update_file,
update_func,
method,
rounds,
alpha,
beta,
debug);
lr_solver.solve();
std::cout << "final loss: " << lr_solver.calc_loss() << std::endl;
lr_solver.test(test_input);
lr_solver.predict(predict_input);
lr_solver.dump_result();
return 0;
}
从之前的配置中我们知道更新部分是：
"update_file" : "your_paracel_install_path/lib/liblr_update.so",
"update_func" : "lr_theta_update",
所以我们从 alg/classification/logistic_regression/update.cpp 中得到更新函数如下：
具体就是合并两个参数然后返回。这部分代码被编译成库，在server之中被加载运行。
#include <vector>
#include "proxy.hpp"
#include "paracel_types.hpp"
using std::vector;
extern "C" {
extern paracel::update_result lr_theta_update;
}
vector<double> local_update(vector<double> a, vector<double> b) {
vector<double> r;
for(int i = 0; i < (int)a.size(); ++i) {
r.push_back(a[i] + b[i]);
}
return r;
}
paracel::update_result lr_theta_update = paracel::update_proxy(local_update);
1.5 算法代码
1.5.1 类定义
logistic_regression 是类定义，位于lr.hpp。logistic_regression 需要继承 paracel::paralg 才能使用。
namespace paracel {
namespace alg {
class logistic_regression: public paracel::paralg {
public:
logistic_regression(paracel::Comm,
string,
string _input,
string output,
string update_file_name,
string update_func_name,
string = "ipm",
int _rounds = 1,
double _alpha = 0.002,
double _beta = 0.1,
bool _debug = false);
virtual ~logistic_regression();
double lr_hypothesis(const vector<double> &);
void dgd_learning(); // distributed gradient descent learning
void ipm_learning(); // by default: iterative parameter mixtures learning
void downpour_learning(); // asynchronous gradient descent learning
void agd_learning(); // slow asynchronous gradient descent learning
virtual void solve();
double calc_loss();
void dump_result();
void print(const vector<double> &);
void test(const std::string &);
void predict(const std::string &);
private:
void local_parser(const vector<string> &, const char);
void local_parser_pred(const vector<string> &, const char);
private:
string input;
string update_file, update_func;
std::string learning_method;
int worker_id;
int rounds;
double alpha, beta;
bool debug = false;
vector<vector<double> > samples, pred_samples;
vector<double> labels;
vector<double> theta;
vector<double> loss_error;
vector<std::pair<vector<double>, double> > predv;
int kdim; // not contain 1
};
} // namespace alg
} // namespace paracel
1.5.2 主体代码
solve 是主体代码，依据不同配置选择不同的随机梯度下降法来训练。
void logistic_regression::solve() {
auto lines = paracel_load(input);
local_parser(lines);
paracel_sync();
if(learning_method == "dgd") {
dgd_learning();
} else if(learning_method == "ipm") {
ipm_learning();
} else if(learning_method == "downpour") {
downpour_learning();
} else if(learning_method == "agd") {
agd_learning();
} else {
ERROR_ABORT("method do not support");
}
paracel_sync();
}
1.5.3 Agd算法
我们找出论文中的算法比对：
下面代码和论文算法基本一一对应，逻辑如下。
- 首先把 theta 推送到参数服务器；
- 迭代训练：
- 从参数服务器读取最新的 theta；
- 进行训练；
- 把计算结果推送到参数服务器；
- 从参数服务器得到最新结果；
void logistic_regression::agd_learning() {
int data_sz = samples.size();
int data_dim = samples[0].size();
theta = paracel::random_double_list(data_dim);
paracel_write("theta", theta); // first push // 首先把 theta 推送到参数服务器
vector<int> idx;
for(int i = 0; i < data_sz; ++i) {
idx.push_back(i);
}
paracel_register_bupdate(update_file, update_func);
double coff2 = 2. * beta * alpha;
vector<double> delta(data_dim);
unsigned time_seed = std::chrono::system_clock::now().time_since_epoch().count();
// train loop
for(int rd = 0; rd < rounds; ++rd) {
std::shuffle(idx.begin(), idx.end(), std::default_random_engine(time_seed));
theta = paracel_read<vector<double> >("theta"); // 从参数服务器读取最新的 theta
vector<double> theta_old(theta);
// traverse data
for(auto sample_id : idx) {
theta = paracel_read<vector<double> >("theta");
theta_old = theta;
double coff1 = alpha * (labels[sample_id] - lr_hypothesis(samples[sample_id]));
for(int i = 0; i < data_dim; ++i) {
double t = coff1 * samples[sample_id][i] - coff2 * theta[i];
theta[i] += t;
}
if(debug) {
loss_error.push_back(calc_loss());
}
for(int i = 0; i < data_dim; ++i) {
delta[i] = theta[i] - theta_old[i];
}
// 把计算结果推送到参数服务器
paracel_bupdate("theta", delta); // you could push a batch of delta into a queue to optimize
} // traverse
} // rounds
theta = paracel_read<vector<double> >("theta"); // last pull // 得到最终结果
}
lr的逻辑图如下：
+------------+ +-------------------------------------------------+
| lr_driver | |logistic_regression |
| | | |
| +---------------------------------------> solve |
+------------+ lr_solver.solve() | + |
| | |
| | |
| | |
| +---------------------+-----------------------+ |
| | agd_learning | |
| | +-----------------------+ | |
| | | | | |
| | | v | |
| | | theta = paracel_read("theta") | |
| | | | | |
| | | | | |
| | | v | |
| | | | |
| | | delta[i] = theta[i] - theta_old[i] | |
| | | + | |
| | | | | |
| | | | | |
| | | v | |
| | | paracel_bupdate("theta", delta) | |
| | | + + | |
| | | | | | |
| | +-----------------------+ | | |
| +---------------------------------------------+ |
| | |
+-------------------------------------------------+
|
Worker |
+------------------------------------------------------------------------------------+
Server |
+---------------------+
| Server | |
| | |
| v |
| local_update |
| |
+---------------------+
1.6 小结
至此，我们知道了Paracel如何使用，实现是以driver为核心进行展开，用户需要编写 update函数和算法函数。但是距离深入了解还差得很远。
我们目前有几个问题需要解决：
- Paracel 怎么启动了多个worker进行训练？
- Paracel 怎么启动了参数服务器？
- update 函数如何被使用？
我们需要通过启动部分来继续研究。
0x02 启动
如前所述./prun.py -w 4 -p 2 -c cfg.json -m local your_paracel_install_path/bin/lr是启动命令，paracel 通过 prun.py 进入系统，所以我们分析这个脚本。
2.1 python脚本 prun.py
2.1.1 主体函数
下面我们省略一些非主体代码，比如处理参数，逻辑如下：
- 处理参数；
- 利用 init_starter 得到如何启动server，worker，构建出一个相应字符串；
- 利用 subprocess.Popen 启动server，其中server的执行程序是 bin/start_server；
- 利用 os.system 启动 worker；
if __name__ == '__main__':
optpar = OptionParser()
# 省略处理参数
(options, args) = optpar.parse_args()
nsrv = 1
nworker = 1
if options.parasrv_num:
nsrv = options.parasrv_num
if options.worker_num:
nworker = options.worker_num
if not options.method_server:
options.method_server = options.method
if not options.ppn_server:
options.ppn_server = options.ppn
if not options.mem_limit_server:
options.mem_limit_server = options.mem_limit
if not options.hostfile_server:
options.hostfile_server = options.hostfile
# 利用 init_starter 得到如何启动server，worker，构建出相应字符串
server_starter = init_starter(options.method_server,
str(options.mem_limit_server),
str(options.ppn_server),
options.hostfile_server,
options.server_group)
worker_starter = init_starter(options.method,
str(options.mem_limit),
str(options.ppn),
options.hostfile,
options.worker_group)
#initport = random.randint(30000, 65000)
#initport = get_free_port()
initport = 11777
start_parasrv_cmd_lst = [server_starter, str(nsrv), os.path.join(PARACEL_INSTALL_PREFIX, 'bin/start_server --start_host'), socket.gethostname(), ' --init_port', str(initport)]
start_parasrv_cmd = ' '.join(start_parasrv_cmd_lst)
# 利用 subprocess.Popen 启动server，其中server的执行程序是 bin/start_server
procs = subprocess.Popen(start_parasrv_cmd, shell=True, preexec_fn=os.setpgrp)
try:
serverinfo = paracelrun_cpp_proxy(nsrv, initport)
entry_cmd = ''
if args:
entry_cmd = ' '.join(args)
alg_cmd_lst = [worker_starter, str(nworker), entry_cmd, '--server_info', serverinfo, '--cfg_file', options.config]
alg_cmd = ' '.join(alg_cmd_lst)
# 利用 os.system 启动 worker
os.system(alg_cmd)
os.killpg(procs.pid, 9)
except Exception as e:
logger.exception(e)
os.killpg(procs.pid, 9)
2.1.2 starter函数
init_starter 函数会依据配置构建一个字符串。其中 paracel 有三种启动方式：
The –m_server and -m options above refer to what type of cluster you use. Paracel support mesos clusters, mpi clusters and multiprocessers in a single machine.
我们利用前面horovod文章的知识可以知道，mpirun 是可以启动多个进程。
结合之前的命令行，./prun.py -w 4 -p 2 -c cfg.json -m local your_paracel_install_path/bin/lr，可以知道 local 就是 mpirun，所以paracel 通过 mpirun 来启动了 4 个 lr 进程。
具体代码如下：
def init_starter(method, mem_limit, ppn, hostfile, group):
'''Assemble commands for running paracel programs'''
starter = ''
if not hostfile:
hostfile = '~/.mpi/large.18'
if method == 'mesos':
if group:
starter = '%s/mrun -m %s -p %s -g %s -n ' % (PARACEL_INSTALL_PREFIX, mem_limit, ppn, group)
else:
starter = '%s/mrun -m %s -p %s -n ' % (PARACEL_INSTALL_PREFIX, mem_limit, ppn)
elif method == 'mpi':
starter = 'mpirun --hostfile %s -n ' % hostfile
elif method == 'local':
starter = 'mpirun -n '
else:
print 'method %s not supported.' % method
sys.exit(1)
return starter
2.2 可执行程序 start_server
前面提到，server 执行程序对应的是 bin/start_server。
我们看看其构建 src/CMakeLists.txt，于是我们可以去查找 start_server.cpp。
add_library(comm SHARED comm.cpp) # 通信相关库
install(TARGETS comm LIBRARY DESTINATION lib)
add_library(scheduler SHARED scheduler.cpp # 调度
install(TARGETS scheduler LIBRARY DESTINATION lib)
add_library(default SHARED default.cpp) # 缺省库
install(TARGETS default LIBRARY DESTINATION lib)
# 这里可以看到start_server.cpp
add_executable(start_server start_server.cpp)
target_link_libraries(start_server ${Boost_LIBRARIES} ${CMAKE_DL_LIBS})
install(TARGETS start_server RUNTIME DESTINATION bin)
add_executable(paracelrun_cpp_proxy paracelrun_cpp_proxy.cpp)
target_link_libraries(paracelrun_cpp_proxy ${Boost_LIBRARIES} ${CMAKE_DL_LIBS})
install(TARGETS paracelrun_cpp_proxy RUNTIME DESTINATION bin)
2.3 服务器代码
src/start_server.cpp 是服务器主体代码。
结合之前的命令行，./prun.py -w 4 -p 2 -c cfg.json -m local your_paracel_install_path/bin/lr，可以知道 local 就是 mpirun，所以paracel 通过 mpirun 来启动了 2 个 start_server 进程，即两个参数服务器。
#include <gflags/gflags.h>
#include "server.hpp"
DEFINE_string(start_host, "beater7", "host name of start node
");
DEFINE_string(init_port, "7773", "init port");
int main(int argc, char *argv[])
{
google::SetUsageMessage("[options]
--start_host default: balin
--init_port
");
google::ParseCommandLineFlags(&argc, &argv, true);
paracel::init_thrds(FLAGS_start_host, FLAGS_init_port); // join inside
return 0;
}
在 include/server.hpp 文件之中，init_thrds 函数启动了一系列线程，具体逻辑如下。
- 构建 zmq 环境；
- 为每个线程建立了socket；
- 建立服务器处理线程；
- 建立SSP线程；
- 等待线程结束；
// init_host is the hostname of starter
void init_thrds(const paracel::str_type & init_host,
const paracel::str_type & init_port) {
// 构建 zmq 环境
zmq::context_t context(2);
zmq::socket_t sock(context, ZMQ_REQ);
paracel::str_type info = "tcp://" + init_host + ":" + init_port;
sock.connect(info.c_str());
char hostname[1024], freeport[1024];
size_t size = sizeof(freeport);
// hostname of servers
gethostname(hostname, sizeof(hostname));
paracel::str_type ports = hostname;
ports += ":";
// create sock in every thrd 为每个线程建立了socket
std::vector<zmq::socket_t *> sock_pt_lst;
for(int i = 0; i < paracel::threads_num; ++i) {
zmq::socket_t *tmp;
tmp = new zmq::socket_t(context, ZMQ_REP);
sock_pt_lst.push_back(tmp);
sock_pt_lst.back()->bind("tcp://*:*");
sock_pt_lst.back()->getsockopt(ZMQ_LAST_ENDPOINT, &freeport, &size);
if(i == paracel::threads_num - 1) {
ports += local_parse_port(paracel::str_type(freeport));
} else {
ports += local_parse_port(std::move(paracel::str_type(freeport))) + ",";
}
}
zmq::message_t request(ports.size());
std::memcpy((void *)request.data(), &ports[0], ports.size());
sock.send(request);
zmq::message_t reply;
sock.recv(&reply);
// 建立服务器处理线程 thrd_exec
paracel::list_type<std::thread> threads;
for(int i = 0; i < paracel::threads_num - 1; ++i) {
threads.push_back(std::thread(thrd_exec, std::ref(*sock_pt_lst[i])));
}
// 建立ssp线程 thrd_exec_ssp
threads.push_back(std::thread(thrd_exec_ssp, std::ref(*sock_pt_lst.back())));
// 等待线程结束
for(auto & thrd : threads) {
thrd.join();
}
for(int i = 0; i < paracel::threads_num; ++i) {
delete sock_pt_lst[i];
}
zmq_ctx_destroy(context);
} // init_thrds
./prun.py -w 4 -p 2 -c cfg.json -m local your_paracel_install_path/bin/lr 的对应启动逻辑图具体如下：
prun.py
+
|
|
| +----------------+
| +--> | start_server |
v | +----------------+
server_starter = init_starter +--> mpirun -n 2 +----+
+ | +----------------+
| | | start_server |
| | | + |
| +--> | | |
v | | |
worker_starter = init_starter +--> mpirun -n 4 | | |
+ | v |
| | init_thrds |
| | + |
| | | |
+-------+----+--+-------+ | | |
| | | | | | |
| | | | | v |
v v v v | thrd_exec |
bin/lr bin/lr bin/lr bin/lr | + |
| | |
| | |
| | |
| v |
| thrd_exec_ssp |
+----------------+
2.4 小结
目前我们知道了，worker和server都有多种启动方式，比如用 mpi 的方式来启动多个进程。
-
worker 端就是通过 driver.cpp 为主体，启动多个进程。
-
server端就是通过 start_server 为主体，启动多个进程，就是多个进程（参数服务器）组成了一个集群。
以上这些和ps-lite非常类似。
下面我们要分别深入这两个角色的内部。
0x03 Server总体
通过之前ps-lite我们知道，参数服务器大多使用 KV 存储来保存参数，所以我们先介绍KV存储。
3.1 KV 存储
在 include/kv_def.hpp 给出了server 端使用的KV存储。
#include "paracel_types.hpp"
#include "kv.hpp"
namespace paracel {
paracel::kvs<paracel::str_type, int> ssp_tbl; // 用来协助实现 SSP
paracel::kvs<paracel::str_type, paracel::str_type> tbl_store; // 主要的kv存储
}
KV 存储的定义在 include/kv.hpp，下面省略了部分代码。
可以看出来，基本功能就是维护了内存table，提供了set系列函数和get系列函数，其中当需要返回 value, unique 的时候，就采用hash函数处理。
template <class K, class V> struct kvs {
public:
bool contains(const K & k) {
return kvdct.count(k);
}
void set(const K & k, const V & v) {
kvdct[k] = v;
}
void set_multi(const paracel::dict_type<K, V> & kvdict) {
for(auto & kv : kvdict) {
set(kv.first, kv.second);
}
}
boost::optional<V> get(const K & k) {
auto fi = kvdct.find(k);
if(fi != kvdct.end()) {
return boost::optional<V>(fi->second);
} else return boost::none;
}
bool get(const K & k, V & v) {
auto fi = kvdct.find(k);
if(fi != kvdct.end()) {
v = fi->second;
return true;
} else {
return false;
}
}
paracel::list_type<V>
get_multi(const paracel::list_type<K> & keylst) {
paracel::list_type<V> valst;
for(auto & key : keylst) {
valst.push_back(kvdct.at(key));
}
return valst;
}
void get_multi(const paracel::list_type<K> & keylst,
paracel::list_type<V> & valst) {
for(auto & key : keylst) {
valst.push_back(kvdct.at(key));
}
}
void get_multi(const paracel::list_type<K> & keylst,
paracel::dict_type<K, V> & valdct) {
valdct.clear();
for(auto & key : keylst) {
auto it = kvdct.find(key);
if(it != kvdct.end()) {
valdct[key] = it->second;
}
}
}
// 这里使用了 hash 函数
// gets(key) -> value, unique
boost::optional<std::pair<V, paracel::hash_return_type> >
gets(const K & k) {
if(auto v = get(k)) {
std::pair<V, paracel::hash_return_type> ret(*v, hfunc(*v));
return boost::optional<
std::pair<V, paracel::hash_return_type>
>(ret);
} else {
return boost::none;
}
}
// compare-and-set, cas(key, value, unique) -> True/False
bool cas(const K & k, const V & v, const paracel::hash_return_type & uniq) {
if(auto r = gets(k)) {
if(uniq == (*r).second) {
set(k, v);
return true;
} else {
return false;
}
} else {
kvdct[k] = v;
}
return true;
}
paracel::dict_type<K, V> getall() {
return kvdct;
}
private:
//std::tr1::unordered_map<K, V> kvdct;
paracel::dict_type<K, V> kvdct;
paracel::hash_type<V> hfunc;
};
3.2 服务处理逻辑
thrd_exec 线程实现了参数服务器的基本处理逻辑：就是针对worker传来的不同的命令进行相关处理（大部分就是针对KV存储进行处理），比如：
- 如果是 "pull" 命令，则使用 paracel::tbl_store.get(key, result) 获取到数值，然后返回给用户。
- 如果是 "push" 命令，则使用 paracel::tbl_store.set(key, msg[2]) 往 KV 中插入参数；
需要注意的是，这里使用了用户定义的update函数，即:
- 用了dlopen_update_lambda来对用户设置的update函数进行生成，赋值为 update_f。
- 当处理"update“或者"bupdate"类型请求时候，使用用户的update函数来对kv进行处理。
下面删除了部分非主体代码。
// thread entry
void thrd_exec(zmq::socket_t & sock) {
paracel::packer<> pk;
update_result update_f;
filter_result pullall_special_f;
filter_result remove_special_f;
// 这里使用了dlopen_update_lambda来对用户设置的update函数进行生成，赋值为 update_f
auto dlopen_update_lambda = [&](const paracel::str_type & fn, const paracel::str_type & fcn) {
void *handler = dlopen(fn.c_str(), RTLD_NOW | RTLD_LOCAL | RTLD_NODELETE);
auto local = dlsym(handler, fcn.c_str());
update_f = *(std::function<paracel::str_type(paracel::str_type, paracel::str_type)>*) local;
dlclose(handler);
};
// 主体逻辑
while(1) {
zmq::message_t s;
sock.recv(&s);
auto scrip = paracel::str_type(static_cast<const char *>(s.data()), s.size());
auto msg = paracel::str_split_by_word(scrip, paracel::seperator);
auto indicator = pk.unpack(msg[0]);
if(indicator == "pull") { // 如果是从参数服务器读取参数，则直接返回
auto key = pk.unpack(msg[1]);
paracel::str_type result;
auto exist = paracel::tbl_store.get(key, result); // 读取kv
if(!exist) {
paracel::str_type tmp = "nokey";
rep_send(sock, tmp);
} else {
rep_send(sock, result); // 返回
}
}
if(indicator == "pull_multi") { // 读取多个参数
paracel::packer<paracel::list_type<paracel::str_type> > pk_l;
auto key_lst = pk_l.unpack(msg[1]);
auto result = paracel::tbl_store.get_multi(key_lst);
rep_pack_send(sock, result);
}
if(indicator == "pullall") { // 读取所有参数
auto dct = paracel::tbl_store.getall();
rep_pack_send(sock, dct);
}
mutex.lock();
if(indicator == "push") { // 插入参数
auto key = pk.unpack(msg[1]);
paracel::tbl_store.set(key, msg[2]);
bool result = true;
rep_pack_send(sock, result);
}
if(indicator == "push_multi") { // 插入多个参数
paracel::packer<paracel::list_type<paracel::str_type> > pk_l;
paracel::dict_type<paracel::str_type, paracel::str_type> kv_pairs;
auto key_lst = pk_l.unpack(msg[1]);
auto val_lst = pk_l.unpack(msg[2]);
assert(key_lst.size() == val_lst.size());
for(int i = 0; i < (int)key_lst.size(); ++i) {
kv_pairs[key_lst[i]] = val_lst[i];
}
paracel::tbl_store.set_multi(kv_pairs); //插入kv
bool result = true;
rep_pack_send(sock, result);
}
if(indicator == "update" || indicator == "bupdate") { // 更新参数
if(msg.size() > 3) {
if(msg.size() != 5) {
ERROR_ABORT("invalid invoke in server end");
}
// open request func
auto file_name = pk.unpack(msg[3]);
auto func_name = pk.unpack(msg[4]);
dlopen_update_lambda(file_name, func_name);
} else {
if(!update_f) {
dlopen_update_lambda("../local/build/lib/default.so",
"default_incr_i");
}
}
auto key = pk.unpack(msg[1]);
// 这里使用用户的update函数来对kv进行处理
std::string result = kv_update(key, msg[2], update_f);
rep_send(sock, result);
}
if(indicator == "remove") { // 删除参数
auto key = pk.unpack(msg[1]);
auto result = paracel::tbl_store.del(key);
rep_pack_send(sock, result);
}
mutex.unlock();
} // while
} // thrd_exec
简化如图：
+--------------------------------------------------------------------------------------+
| thrd_exec |
| |
| +---------------------------------> while(1) |
| | + |
| | | |
| | | |
| | +----------+----------+--------+--+------+----------+---------+---------+ |
| | | | | | | | | | |
| | | | | | | | | | |
| | | | | | | | | | |
| | | | | | | | | | |
| | | | | | | | | | |
| | v v v v v v v v |
| | |
| | pull pull_multi pullall push push_multi update bupdate remove |
| | + + + + + + + + |
| | | | | | | | | | |
| | | | | | | | | | |
| | | | | | | | | | |
| | | | | | | | | | |
| | v v v v v v v v |
| | +----------+----------+--------+----+----+----------+---------+---------+ |
| | | |
| | | |
| | | |
| | | |
| +-----------------------------------------+ |
| |
+--------------------------------------------------------------------------------------+
3.3 小结
目前为止，我们可以看到，Paracel和ps-lite也很类似，服务器维护了一个存储，服务器也可以处理客户端的请求。
0x04 Worker总体
Worker 就是用来训练算法的进程。从前面我们了解，算法需要继承paracel::paralg才能使用参数服务器功能。
namespace paracel {
namespace alg {
class logistic_regression: public paracel::paralg { .....
paracel::paralg 就可以认为是参数服务器的API，或者代理，我们下面就看看。
4.1 基础功能类 Paralg
Paralg是提供Paracel主要功能的基本类，可以理解为一个算法API类，或者对外功能API类。
我们只给出其成员变量，暂时省略其函数实现。最主要几个为：
- int stale_cache, clock, total_iters; 同步需要
- paracel::Comm worker_comm; 通信类，比如 MPI 通信
- int nworker = 1; worker的数目
- bool ssp_switch = false; 是否开启 SSP 模式
- parasrv *ps_obj; // 可以理解为是正式的参数服务器类。
class paralg {
private:
class parasrv { // 可以理解为是参数服务器类
using l_type = paracel::list_type<paracel::kvclt>;
using dl_type = paracel::list_type<paracel::dict_type<paracel::str_type, paracel::str_type> >;
public:
parasrv(paracel::str_type hosts_dct_str) {
// init dct_lst
dct_lst = paracel::get_hostnames_dict(hosts_dct_str);
// init srv_sz
srv_sz = dct_lst.size();
// init kvm
for(auto & srv : dct_lst) {
paracel::kvclt kvc(srv["host"], srv["ports"]);
kvm.push_back(std::move(kvc));
}
// init servers
for(auto i = 0; i < srv_sz; ++i) {
servers.push_back(i);
}
// init hashring
p_ring = new paracel::ring<int>(servers);
}
virtual ~parasrv() {
delete p_ring;
}
public:
dl_type dct_lst;
int srv_sz = 1;
l_type kvm;
paracel::list_type<int> servers; // 具体服务器列表
paracel::ring<int> *p_ring; // hash ring
}; // nested class parasrv
private:
int stale_cache, clock, total_iters; // 同步需要
int clock_server = 0;
paracel::Comm worker_comm; //通信类，比如 MPI 通信
paracel::str_type output;
int nworker = 1;
int rounds = 1;
int limit_s = 0;
bool ssp_switch = false;
parasrv *ps_obj; // 可以理解为是正式的参数服务器类。
paracel::dict_type<paracel::default_id_type, paracel::default_id_type> rm;
paracel::dict_type<paracel::default_id_type, paracel::default_id_type> cm;
paracel::dict_type<paracel::default_id_type, paracel::default_id_type> dm;
paracel::dict_type<paracel::default_id_type, paracel::default_id_type> col_dm;
paracel::dict_type<paracel::str_type, paracel::str_type> keymap;
paracel::dict_type<paracel::str_type, boost::any> cached_para;
paracel::update_result update_f;
int npx = 1, npy = 1;
}
4.2 派生
编写一个Paracel程序需要对paralg基类进行子类化，并且必须重写virtual solve方法。其中一些是SPMD iterfaces 并行接口。
我们从之前 LR 的实现可以看到需要继承 paracel::paralg 。
class logistic_regression: public paracel::paralg
就是说，用户的solve函数可以直接调用 Paralg 的函数来完成基本功能。
我们以 paracel::paracel_read 为例，可以看到是使用 parasrv.kvm 的功能，我们后续会继续介绍 parasrv。
template <class V>
V paracel_read(const paracel::str_type & key,
int replica_id = -1) {
if(ssp_switch) { // 如果应用ssp，应该如何处理。我们下文就将具体介绍ssp如何处理
V val;
if(clock == 0 || clock == total_iters) {
cached_para[key] = boost::any_cast<V>(ps_obj->
kvm[ps_obj->p_ring->get_server(key)].
pull<V>(key));
val = boost::any_cast<V>(cached_para[key]);
} else if(stale_cache + limit_s > clock) {
val = boost::any_cast<V>(cached_para[key]);
} else {
while(stale_cache + limit_s < clock) {
stale_cache = ps_obj->
kvm[clock_server].pull_int(paracel::str_type("server_clock"));
}
cached_para[key] = boost::any_cast<V>(ps_obj->
kvm[ps_obj->p_ring->get_server(key)].
pull<V>(key));
val = boost::any_cast<V>(cached_para[key]);
}
return val;
}
// 否则直接返回
return ps_obj->kvm[ps_obj->p_ring->get_server(key)].pull<V>(key);
}
worker逻辑如下：
+---------------------------------------------------------------------------+
| Algorithm |
| ^ +------------------------------v |
| | | |
| | | |
| | v |
| | +----------------------------+------------------------------+ |
| | | paracel_read | |
| | | | |
| | | ps_obj+>kvm[ps_obj+>p_ring+>get_server(key)].pull<V>(key) | |
| | | | |
| | +----------------------------+------------------------------+ |
| | | |
| | | |
| | | |
| | v |
| | Compute |
| | + |
| | | |
| | | |
| | v |
| | +---------------------------+-------------------------------+ |
| | | paracel_bupdate | |
| | | ps_obj->kvm[indx].bupdate | |
| | | | |
| | +---------------------------+-------------------------------+ |
| | | |
| | | |
| | | |
| | | |
| +-----<--------------------------+ |
| |
+---------------------------------------------------------------------------+
4.3 小结
Worker端的机理也类似ps-lite，通过read，pull等操作，向服务器提出请求。
0x05 Ring Hash
在沐神论文中，Ring hash 是与数据一致性，容错，可扩展等机制联系在一起，比如：
parameter server 在数据一致性上，使用的是传统的一致性哈希算法，参数key与server node id被插入到一个hash ring中。
但可惜的是，ps-lite 没有提供这部分代码，paracel 虽然有 ring hash，但也不齐全，豆瓣没有开源容错和一致性等部分。我们只能基于已有代码进行学习分析。
5.1 原理
这里只是大致讲解下，有需求的同学可以去网上搜索详细文章。
从拗口的技术术语来解释，一致性哈希的技术关键点是：按照常用的hash算法来将对应的key哈希到一个具有2^32次方个桶的空间中，即0 ~ (2^32)-1的数字空间。我们可以将这些数字头尾相连，想象成一个闭合的环形。
用通俗白话来理解，这个关键点就是：在部署服务器的时候，服务器的序号空间已经配置成了一个固定的非常大的数字 1~2^32（不需要再改变）。服务器可以分配为 1~2^32 中任一序号。这样服务器集群可以固定大多数算法规则 (因为序号空间是算法的重要参数)，这样面对扩容等变化只有"分配规则" 需要根据实际系统容量做相应微调。从而对整体系统影响较小。
5.2 定义
ring 就是hash 环的实现类，这里主要功能就是把 服务器 加入到 hash ring 之中，以及从ring之中取出服务器。
// T rep type of server name
template <class T>
class ring {
public:
ring(paracel::list_type<T> names) {
for(auto & name : names) {
add_server(name);
}
}
ring(paracel::list_type<T> names, int cp) : replicas(cp) {
for(auto & name : names) {
add_server(name);
}
}
void add_server(const T & name) {
//std::hash<paracel::str_type> hfunc;
paracel::hash_type<paracel::str_type> hfunc;
std::ostringstream tmp;
tmp << name;
auto name_str = tmp.str();
for(int i = 0; i < replicas; ++i) { //对每一个副本进行处理
std::ostringstream cvt;
cvt << i;
auto n = name_str + ":" + cvt.str();
auto key = hfunc(n); // 依据name生成一个key
srv_hashring_dct[key] = name; //添加value
srv_hashring.push_back(key); //往list添加内容
}
// sort srv_hashring
std::sort(srv_hashring.begin(), srv_hashring.end());
}
void remove_server(const T & name) {
//std::hash<paracel::str_type> hfunc;
paracel::hash_type<paracel::str_type> hfunc;
std::ostringstream tmp;
tmp << name;
auto name_str = tmp.str();
for(int i = 0; i < replicas; ++i) { // 对每个副本进行处理
std::ostringstream cvt;
cvt << i;
auto n = name_str + ":" + cvt.str();
auto key = hfunc(n);// 依据name生成一个key
srv_hashring_dct.erase(key);// 删除value
auto iter = std::find(srv_hashring.begin(), srv_hashring.end(), key);
if(iter != srv_hashring.end()) {
srv_hashring.erase(iter); // 删除list中的内容
}
}
}
// TODO: relief load of srv_hashring_dct[srv_hashring[0]]
template <class P>
T get_server(const P & skey) {
//std::hash<P> hfunc;
paracel::hash_type<P> hfunc;
auto key = hfunc(skey);// 依据name生成一个key
auto server = srv_hashring[paracel::ring_bsearch(srv_hashring, key)];//获取server
return srv_hashring_dct[server];
}
private:
int replicas = 32;
// 分别用list和dict存储
paracel::list_type<paracel::hash_return_type> srv_hashring;
paracel::dict_type<paracel::hash_return_type, T> srv_hashring_dct;
};
5.3 使用
我们使用 paracel_read 来看，可以发现调用顺序是
- 先使用 ps_obj->p_ring->get_server(key) 得到本 key 对应的 参数服务器（就是从ring hash 中提取出来某一个参数服务器）；
- 然后从这个服务器中获取到本 key 对应的 value；
V paracel_read(const paracel::str_type & key,
int replica_id = -1) {
......
ps_obj->kvm[ps_obj->p_ring->get_server(key)].pull<V>(key);
}
5.4 小结
这里是和ps-lite的不同之处，就是用ring-hash来维护数据一致性，容错等，比如把 服务器 加入到 hash ring 之中，以及从ring之中取出服务器。
0x06 参数服务器接口 parasrv
我们把目前逻辑梳理一下，综合看看。
6.1 参数服务器接口 parasrv 构建
如何使用ring hash，需要从 parasrv 说起。
我们知道，paralg 是基础API类，其中在 paralg 中有如下定义 以及 构建了 ps_obj ， ps_obj是一个 parasrv 类型的实例。
注：以下都是在worker端使用的类型。
// paralg 内代码
parasrv *ps_obj; // 成员变量定义，参数服务器接口
paralg(paracel::str_type hosts_dct_str,
paracel::Comm comm,
paracel::str_type _output = "",
int _rounds = 1,
int _limit_s = 0,
bool _ssp_switch = false) : worker_comm(comm),
output(_output),
nworker(comm.get_size()),
rounds(_rounds),
limit_s(_limit_s),
ssp_switch(_ssp_switch) {
ps_obj = new parasrv(hosts_dct_str); // 构建参数服务器，一个parasrv的实例
init_output(_output);
clock = 0;
stale_cache = 0;
clock_server = 0;
total_iters = rounds;
if(worker_comm.get_rank() == 0) {
paracel::str_type key = "worker_sz";
(ps_obj->kvm[clock_server]).
push_int(key, worker_comm.get_size()); // 初始化时钟服务器
}
paracel_sync(); // mpi barrier同步一下
}
6.2 参数服务器接口 parasrv 定义
parasrv 的定义如下，其中 p_ring 就是 ring 实例，使用 p_ring = new paracel::ring<int>(servers) 来完成了构建。
其中p_ring 是 ring hash，kvm是具体的kv存储列表。
class parasrv {
using l_type = paracel::list_type<paracel::kvclt>;
using dl_type = paracel::list_type<paracel::dict_type<paracel::str_type, paracel::str_type> >;
public:
parasrv(paracel::str_type hosts_dct_str) {
// 初始化host信息，srv大小，kvm，servers，ring hash
// init dct_lst
dct_lst = paracel::get_hostnames_dict(hosts_dct_str);
// init srv_sz
srv_sz = dct_lst.size();
// init kvm
for(auto & srv : dct_lst) {
paracel::kvclt kvc(srv["host"], srv["ports"]);
kvm.push_back(std::move(kvc));
}
// init servers
for(auto i = 0; i < srv_sz; ++i) {
servers.push_back(i);
}
// init hashring
p_ring = new paracel::ring<int>(servers); // 构建
}
virtual ~parasrv() {
delete p_ring;
}
public:
dl_type dct_lst;
int srv_sz = 1;
l_type kvm; // 具体KV存储接口
paracel::list_type<int> servers;
paracel::ring<int> *p_ring; // ring hash
}; // nested class parasrv
kvm 初始化如下：
// init kvm
for(auto & srv : dct_lst) {
paracel::kvclt kvc(srv["host"], srv["ports"]);
kvm.push_back(std::move(kvc));
}
6.3 KV存储控制接口
kvclt 是 kv control 的抽象。
只摘取部分代码，就是找到对应的服务器进行交互。
namespace paracel {
struct kvclt {
public:
kvclt(paracel::str_type hostname,
paracel::str_type ports) : host(hostname), context(1) {
ports_lst = paracel::str_split(ports, ',');
conn_prefix = "tcp://" + host + ":";
}
template <class V, class K>
bool pull(const K & key, V & val) { // 从参数服务器拉取
if(p_pull_sock == nullptr) {
p_pull_sock.reset(create_req_sock(ports_lst[0]));
}
auto scrip = paste(paracel::str_type("pull"), key); // paracel::str_type
return req_send_recv(*p_pull_sock, scrip, val);
}
template <class K, class V>
bool push(const K & key, const V & val) { // 往参数服务器推送
if(p_push_sock == nullptr) {
p_push_sock.reset(create_req_sock(ports_lst[1]));
}
auto scrip = paste(paracel::str_type("push"), key, val);
bool stat;
auto r = req_send_recv(*p_push_sock, scrip, stat);
return r && stat;
}
template <class V>
bool req_send_recv(zmq::socket_t & sock,
const paracel::str_type & scrip,
V & val) {
zmq::message_t req_msg(scrip.size());
std::memcpy((void *)req_msg.data(), &scrip[0], scrip.size());
sock.send(req_msg);
zmq::message_t rep_msg;
sock.recv(&rep_msg);
paracel::packer<V> pk;
if(!rep_msg.size()) {
ERROR_ABORT("paracel internal error!");
} else {
std::string data = paracel::str_type(
static_cast<char*>(rep_msg.data()),
rep_msg.size());
if(data == "nokey") return false;
val = pk.unpack(data);
}
return true;
}
private:
paracel::str_type host;
paracel::list_type<paracel::str_type> ports_lst;
paracel::str_type conn_prefix;
zmq::context_t context;
std::unique_ptr<zmq::socket_t> p_contains_sock = nullptr;
std::unique_ptr<zmq::socket_t> p_pull_sock = nullptr;
std::unique_ptr<zmq::socket_t> p_pull_multi_sock = nullptr;
std::unique_ptr<zmq::socket_t> p_pullall_sock = nullptr;
std::unique_ptr<zmq::socket_t> p_push_sock = nullptr;
std::unique_ptr<zmq::socket_t> p_push_multi_sock = nullptr;
std::unique_ptr<zmq::socket_t> p_update_sock = nullptr;
std::unique_ptr<zmq::socket_t> p_bupdate_sock = nullptr;
std::unique_ptr<zmq::socket_t> p_bupdate_multi_sock = nullptr;
std::unique_ptr<zmq::socket_t> p_remove_sock = nullptr;
std::unique_ptr<zmq::socket_t> p_clear_sock = nullptr;
std::unique_ptr<zmq::socket_t> p_ssp_sock = nullptr;
}; // struct kvclt
} // namespace paracel
所以目前总体逻辑如下：
+------------------+ worker + server
| paralg | |
| | |
| | |
| parasrv *ps_obj | |
| + | | +------------------+
| | | | | start_server |
+------------------+ | | |
| | | |
| | | |
v | | |
+------------+-----+ +------------------+ +---------+ | | thrd_exec |
| parasrv | |kvclt | | kvclt | | | |
| | | | | | | | |
| | | host | | | | | thrd_exec_ssp |
| servers | | | | | | | |
| | | ports_lst | | | | | |
| kvm +-----------> | |.....| | | | ssp_tbl |
| | | context | | | | | |
| p_ring | | | | | | | |
| + | | conn_prefix | | | | | tbl_store |
| | | | | | | | | |
+------------------+ | p_pull_sock+---+ | | | | |
| | | | | | | | |
| | p_push_sock | | | | | | |
| | + | | | | | | |
v | | | | | | | | |
+------------+------+ +------------------+ | +---------+ | | |
| ring | | | | +---+---+----------+
| | | | | ^ ^
| | | | | | |
| srv_hashring | | +-----------------------+ |
| | +------------------------------------+
| srv_hashring_dct | |
| | |
+-------------------+ +
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