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    学习委员

    Giraph源码分析(三)—— 消息通信

    楼主 发表于 2019-06-20 23:47:02

    注:本文为原创,引用转载需与数澜联系。

     

    1. 由前文知道每个BSPServiceWorker有一个WorkerServer对象,WorkerServer对象里面又有ServerData对象,作为数据实体。

    ServerData中包含该Worker的partitionStore、edgeStore、incomingMessageStore、currentMessageStore、聚集值等。

    其中incomingMessageStore对象为MessageStoreByPartition(接口)类型,也就是说消息时按照分区来存储的。MessageStoreByPartition接口的关系图如下:

    在SimpleMessageStore抽象类中,有一个ConcurrentMap<Integer,ConcurrentMap<I,T>>类型的变量map,用来存储消息。第一层是pairtitionID到发送到该partition消息的映射;第二层是VertexID 到发送给该Vertex的消息队列。

    《Giraph通信模块分析》:http://my.oschina.net/skyaugust/blog/95182

     

    每个顶点的消息列表具体为ExtendedDataOutput类型,它继承DataOutput接口,增加了几个方法而已。每个消息是以字节形式写入到ExtendedDataOutput对象中的。

    1. 发送消息时,采用异步式通信。

    图顶点的计算处理与消息通信并发执行,在计算过程中就可以发送消息,将大规模消息发送分散在不同的时间段,避免瞬时网络通信阻塞,但是接受端需要额外的空间,存储临时接收到的消息,相当于空间换时间。而集中式通信,图顶点的计算处理与消息通信串行进行,在计算完毕后,统一发送消息,控制和实现方式简单,可在发送端对消息进行最大程度优化,但容易造成瞬时间的网络通信阻塞以及增加发送端的消息存储开销。

    不同Worker间的消息通信使用RPC方式,具体为Netty。同一Worker内,连续两次迭代的消息直接通过内存操作,把要发送的消息直接复制到Worker的incomingMessageStore中。下面详述消息的存储格式和发送机制。

    1. Giraph使用Cache来缓存消息,当消息达到一定阈值后,一次性发送。

    既按照bulk模式进行,不会一条一条信息发送。向某个顶点发送的消息是按照<destVertexId,Message> pair存储在ByteArrayVertexIdData<I,T>中(实际为ByteArrayVertexIdMessages<I,M>类型)。介绍如下: org.apache.giraph.utils.ByteArrayVertexIdData<I,T>

    功能:把<顶点ID,data> Pair 存储在一个 byte数组中。里面有 ExtendedDataOutput对象用来存储数据。

    该类中还有一个内部类:VertexIdDataIterator,该内部类继承 VertexIdIterator类。

    org.apache.giraph.comm.SendCache用来缓存发送的信息,然后以“Bulk”模式发送。在Giraph中,每个Worker上可以对应多个分区。消息缓存的阈值是以Worker为单位计算,而不是Partition。

    SendCache中有ByteArrayVertexIdData<I,T>[ ]  dataCache数组用来存储发送给每个Partition的消息;有int[ ] dataSizes数组用于记录向每个Worker发送的消息大小,若大于MAX_MSG_REQUEST_SIZE(默认为512KB)就把此Worker上的所有Partition缓存的消息发送到给该Worker,同一Worker内消息也是如此缓存;有int[ ] initBufferSizes数组用于记录每个Worker上的每个Partition的初始化ByteArrayVertexIdData中ExtendedDataOutput对象的大小,同一Worker上的所有Partition初始值相同,该值为平均值。记MAX_MSG_REQUEST_SIZE(message request size)值为M, 该Worker上有P个 partitions,ADDTITIONNAL_MSG_REQUEST_SIZE(比平均值大的因子)默认为0.2f,记为A。则每个Partition的初始大小为:M*(1+A) / P .

    由前文知道,每个Worker都有一个NettyWorkerClientRequestProcessor<I,V,E,M>用来发送消息。该类中有SendMessageCache对象用来缓存向外发送的信息。NettyWorkerClientRequestProcessor类中的sendMessageRequest(I,M)

    方法如下,用于向某个顶点destVertexId发送消息message。

    方法解释:首先根据destVertexId得到对应的partitionId和WorkerInfo,然后把消息add到SendMessageCache中,并返回向该顶点所属Worker发送的消息大小workerMessageSize。若该值大于默认值512KB,则把此Worker对应的所有Partition消息从SendMessageCache中删除,把删除的消息赋值给workerMessages,其类型为PairList<Integer,ByteArrayVertexIdMessages<I,M>> ,key为partitionId,value为发送给该partition的消息列表,最后调用doRequest()方法发送信息。doRequest()方法如下:

    可以看到在发送消息时,先判断是否在同一Worker上。如果是的话,调用SendWorkerMessagesRequest<T,M>的doRequest发送消息;否则使用WorkerClient(底层使用Netty)进行消息发送。下面着重讨论同一Worker内的机制。

    org.apache.giraph.comm.requests.SendWorkerMessagesRequest类中的doRequest方法如下:

    参数为该Worker的ServerData,代码中的partitionVertexData实际为PairList<Integer,ByteArrayVertexIdMessages<I,M>>workerMessages。遍历<partitionID,对应的消息列表>来添加到ServerData中的incomingMessageStore中。

    ByteArrayMessagesPerVertexStore类中的addPartitionMessages()方法如下:

    1. 当用户使用了Combiner,incomingMessageStore对应的类型则为OneMessagePerVertexStore,该类为每个顶点只存储一个消息,而非消息队列。 结构如下图:

    当添加一条消息时,会把顶点已对应的消息和要添加的消息调用combine()方法进行合并,然后存储在上述结构图中。addPartitionMessages()方法如下:

    1. ComputeCallable中的call()方法调用computePartition(Partition)计算完所有Partition上的顶点后,调用WorkerClientRequestProcessor.flush()方法把所有剩余的消息发送出去。

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