Giraph源代码分析（九）—— Aggregators 原理解析

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Giraph中Aggregator的基本使用方法请參考官方文档：http://giraph.apache.org/aggregators.html 。本文重点在解析Giraph怎样实现Aggregators，后文用图示的方法描写叙述了Aggregator的运行过程。

基本原理：在每一个超级步中，每一个Worker计算本地的聚集值。

超级步计算完毕后，把本地的聚集值发送给Master汇总。在MasterCompute()运行后，把全局的聚集值回发给全部的Workers。

缺点：当某个应用（或算法）使用了多个聚集器（Aggregators），Master要完毕全部聚集器的计算。由于Master要接受、处理、发送大量的数据，不管是在计算方面还是网络通信层次，都会导致Master成为系统瓶颈。

改进：採用分片聚集 (sharded aggregators) . 在每一个超级步的最后。每一个聚集器被派发给一个Worker。该Worker接受和聚集其它Workers发送给该聚集器的值。

然后Workers把自己的全部的聚集器发送给Master。这样Master就无需运行不论什么聚集，仅仅是接收每一个聚集器的终于值。在MasterCompute.compute运行后，Master不是直接把全部的聚集器发送给全部的Workers，而是发送给聚集器所属的Worker。然后每一个Worker再把其上的聚集器发送给全部的Workers.

首先给出Master <-- > Worker间， Worker <--> Worker间通信协议，在每一个类中的doRequest(ServerData serverData)方法中会解析并存储收到的消息。
1).  org.apache.giraph.comm.requests.SendWorkerAggregatorsRequest 类 . Worker --> Worker Owner
功能：每一个worker把当前超步的局部 aggregated values 发送到该Aggregator的拥有者。
2).  org.apache.giraph.comm.requests.SendAggregatorsToMasterRequest 类. Worker Owner--> Master
功能：每一个Worker把自己所拥有的Aggregator的终于 aggregated values 发送给 master。
3).  org.apache.giraph.comm.requests.SendAggregatorsToOwnerRequest 类. Master --> Worker Owner.
功能：master把终于的 aggregated values 或aggregators 发送给该Aggregator的拥有者。
4).  org.apache.giraph.comm.requests.SendAggregatorsToWorkerRequest 类。 Worker Owner--> Worker
功能： 发送终于的 aggregated values 到 其它workers。发送者为该Aggregator的拥有者。接受者为除发送者之外的全部workers。

Aggregator分类和 注冊

    Giraph中把Aggregator分为两类：regular aggregators和persistent aggregators。

regular aggregators的值在每一个超级步開始会被重置为初始值，然而persistent aggregators的值在整个应用（算法）中一直保持。

举例来说。若LongSumAggregator在每一个顶点的compute()方法中加1。假设使用regular aggregators，在每一个超级步中就能够读取前一个超级步的參与计算的顶点总数；假设使用persistent aggregators，就能够获取前面全部超级步中參与计算的顶点总和。

    在使用aggregator之前，必需要在mastes上Registering aggregators。做法：继承org.apache.giraph.master.DefaultMasterCompute类，重写 void initalize() 方法。

在该方法中注冊aggregators。语法例如以下：

    registerAggregator(aggregatorName, aggregatorClass)
    registerPersistentAggregator(aggregatorName, aggregatorClass)

   说明：MasterCompute.initalize()方法仅仅在第 INPUT_SUPERSTEP (-1) 超级步中运行一次。详细在 BSPServiceMaster.runMasterCompute(long superstep)方法中。在MasterCompute.compute()方法中，能够使用下述方法读取或改动聚集器的值。

     getAggregatedValue(aggregatorName) //获取前一个超级步的聚集器值
     setAggregatedValue(aggregatorName, aggregatedValue) //改动聚集器的值

     MasterCompute.compute()总是在Vertex.compute()前运行。 因为第 INPUT_SUPERSTEP （ -1）个超级步进行的是数据的载入和重分布过程，不计算Vertex.compute()。第0个超级步Vertex.compute()又是在MasterCompute.compute()方法后运行。故对第 -1 、 0个超级步MasterCompute.compute()方法中获得的聚集器值均为其初始值。从第1个超级步開始。MasterCompute.compute()方法才获得了全部Vertex.compute()在第0个超级步聚集的值。

1. 从第0个超级步開始。BspServiceMaster调用MasterAggregatorHandler类的finishSuperStep(MasterClient masterClient) 方法把聚集器派发给Worker。聚集器的value为上一个超级步的全局聚集值（final aggregated values）。第一次为初始值。先给出MasterAggregatorHandler的类继承关系。例如以下：

finishSuperStep(MasterClient masterClient) 方法核心内容例如以下：

  /**
   * Finalize aggregators for current superstep and share them with workers
   */
  public void finishSuperstep(MasterClient masterClient) {
    for (AggregatorWrapper<Writable> aggregator : aggregatorMap.values()) {
      if (aggregator.isChanged()) {
        // if master compute changed the value, use the one he chose
        aggregator.setPreviousAggregatedValue(
            aggregator.getCurrentAggregatedValue());
        // reset aggregator for the next superstep
        aggregator.resetCurrentAggregator();
      }
    }
    
    /**
     * 把聚集器发送给所属的Worker。发送内容：
     * 1). Name of the aggregator
     * 2). Class of the aggregator
     * 3). Value of the aggretator
     */
    try {
      for (Map.Entry<String, AggregatorWrapper<Writable>> entry :
          aggregatorMap.entrySet()) {
        masterClient.sendAggregator(entry.getKey(),
            entry.getValue().getAggregatorClass(),
            entry.getValue().getPreviousAggregatedValue());
      }
      masterClient.finishSendingAggregatedValues();
    } catch (IOException e) {
      throw new IllegalStateException("finishSuperstep: " +
          "IOException occurred while sending aggregators", e);
    }
  }

问题1：怎样确定aggregator的Worker Owner ？
答：依据aggregator的Name来确定它所属的Worker。计算方法例如以下：

/**
 * 依据aggregatorName和全部的workers列表来计算aggregator所属的Worker
 * 參数aggregatorName：Name of the aggregator
 * 參数workers： Workers的list列表
 * 返回值：Worker which owns the aggregator
 */
public static WorkerInfo getOwner(String aggregatorName,List<WorkerInfo> workers) {
    //用aggregatorName的HashCode()值模以 Workers的总数目
    int index = Math.abs(aggregatorName.hashCode() % workers.size());
    return workers.get(index);  //返回aggregator所属的Worker
}

问题2：Worker 怎样推断自身是否接收完自己所拥有的aggregators？
答：Master给某个Worker发送aggregators时。同一时候发送到该Worker的aggregators数目。使用的 SendAggregatorsToOwnerRequest类对消息进行封装和解析。

2. Worker接受Master发送的Aggregator，Worker把接收到的聚集体值发送给其它全部Workers，然后每一个Workers就会得到上一个超级步的全局聚集值。
由前文知道，每一个Worker都有一个ServerData对象，ServerData类中关于Aggregator的两个成员变量例如以下：

// 保存Worker在当前超步拥有的aggregators
private final OwnerAggregatorServerData ownerAggregator;
// 保存前一个超步的aggregators
private final AllAggregatorServerData allAggregatorData;

能够看到，ownerAggregatorData用来存储在当前超步Master发送给Worker的聚集器，allAggregatorData用来保存上一个超级步全局的聚集值。ownerAggregatorData和allAggregatorData值的初始化在SendAggregatorsToOwnerRequest 类中的doRequest(ServerData serverData)方法中，例如以下：

public void doRequest(ServerData serverData) {
    DataInput input = getDataInput();
    AllAggregatorServerData aggregatorData = serverData.getAllAggregatorData();
    try {
      //收到的Aggregators数目。在CountingOutputStream类中有计数器counter，
      //每向输出流中加入一个聚集器对象，计数加1. 发送时，在flush方法中把该值插入到输出流最前面。

      int numAggregators = input.readInt();
      for (int i = 0; i < numAggregators; i++) {
        String aggregatorName = input.readUTF();
        String aggregatorClassName = input.readUTF();
        if (aggregatorName.equals(AggregatorUtils.SPECIAL_COUNT_AGGREGATOR)) {
          LongWritable count = new LongWritable(0);
          //Master发送给该Worker的requests总数目.
          count.readFields(input);
          aggregatorData.receivedRequestCountFromMaster(count.get(),
              getSenderTaskId());
        } else {
          Class<Aggregator<Writable>> aggregatorClass =
              AggregatorUtils.getAggregatorClass(aggregatorClassName);
          aggregatorData.registerAggregatorClass(aggregatorName,
              aggregatorClass);
          Writable aggregatorValue =
              aggregatorData.createAggregatorInitialValue(aggregatorName);
          aggregatorValue.readFields(input);
          //把收到的上一次全局聚集的值赋值给allAggregatorData
          aggregatorData.setAggregatorValue(aggregatorName, aggregatorValue);
          //ownerAggregatorData仅仅接受聚集器
          serverData.getOwnerAggregatorData().registerAggregator(
              aggregatorName, aggregatorClass);
        }
      }
    } catch (IOException e) {
      throw new IllegalStateException("doRequest: " +
          "IOException occurred while processing request", e);
    }
    //接受一个 request,计数减1。同一时候把收到的Data加入到allAggregatorServerData的List<byte[]> masterData中
    aggregatorData.receivedRequestFromMaster(getData());
 }

    每一个Worker在開始计算前。会调用BspServiceWorker类的prepareSuperStep()方法来进行聚集器值的派发和接受其它Workers发送的聚集器值。调用关系例如以下：

    BspServiceWorker类的prepareSuperStep()方法例如以下：

@Override
public void prepareSuperstep() {
   if (getSuperstep() != INPUT_SUPERSTEP) {
     /*
      * aggregatorHandler为WorkerAggregatorHandler类型,
      * 可參考上文中MasterAggregatorHandler的类继承关系.
      * workerAggregatorRequestProcessor声明为WorkerAggregatorRequestProcessor（接口）
      * 类型，实际为NettyWorkerAggregatorRequestProcessor的实例。
      * 用于Worker间发送聚集器的值。

      */
      aggregatorHandler.prepareSuperstep(workerAggregatorRequestProcessor);
   }
}

WorkerAggregatorHandler类的prepareSuperstep( WorkerAggregatorRequestProcessor requestProcessor)方法例如以下：

public void prepareSuperstep(WorkerAggregatorRequestProcessor requestProcessor) {
    AllAggregatorServerData allAggregatorData =
        serviceWorker.getServerData().getAllAggregatorData();
    /**
     * 等待直到Master发送给该Worker的聚集器都已接受完，
     * 返回值为Master发送给该Worker的全部Data（聚集器）
     */
    Iterable<byte[]> dataToDistribute =
        allAggregatorData.getDataFromMasterWhenReady(
            serviceWorker.getMasterInfo());
  
    // 把从Master收到的Data（聚集器）发送给其它全部Workers
    requestProcessor.distributeAggregators(dataToDistribute);

    // 等待直到接受完其它Workers发送给该Workers的聚集器
    allAggregatorData.fillNextSuperstepMapsWhenReady(
        getOtherWorkerIdsSet(), previousAggregatedValueMap,
        currentAggregatorMap);
    // 仅仅是清空allAggregatorServerData的List<byte[]> masterData对象
    // 为下一个超级步接受Master发送的聚集器做准备
    allAggregatorData.reset();
}

以下详述Worker怎样判定已接收全然部Master发送的全部Request ？ 主要目的在于描写叙述分布式环境下线程间怎样协作。

在AllAggregatorServerData类中定义了TaskIdsPermitBarrier类型的变量masterBarrier，用来推断是否接收完Master发送的Request. TaskIdsPermitBarrier类中主要使用wait()、notifyAll()等方法来控制。当获得的aggregatorName等于AggregatorUtils.SPECIAL_COUNT_AGGREGATOR时，会调用requirePermits(long permits,int taskId)来添加接收的arrivedTaskIds和须要等待的request数目waitingOnPermits. 接受一个Request

  /**
   * Require more permits. This will increase the number of times permits
   * were required. Doesn't wait for permits to become available.
   *
   * @param permits Number of permits to require
   * @param taskId Task id which required permits
   */
  public synchronized void requirePermits(long permits, int taskId) {
    arrivedTaskIds.add(taskId);
    waitingOnPermits += permits;
    notifyAll();
  }

3. 在Vertex.compute()方法中。每一个Worker聚集自身的值。

计算完毕后。调用WorkerAggregatorHandler类的finishSuperstep( WorkerAggregatorRequestProcessor requestProcessor)方法，把本地的聚集器的值给句聚集器的aggregatorName发送给该aggregator所属的Worker. Aggregator的属主Worker接受其它全部Workers发送的本地聚集值进行汇总，汇总完毕后发送给Master，供下一次超级步的MasterCompute.compute()方法使用。

finishSuperstep方法例如以下：

 /**
   * Send aggregators to their owners and in the end to the master
   *
   * @param requestProcessor Request processor for aggregators
   */
  public void finishSuperstep(
      WorkerAggregatorRequestProcessor requestProcessor) {
    OwnerAggregatorServerData ownerAggregatorData =
        serviceWorker.getServerData().getOwnerAggregatorData();
    // First send partial aggregated values to their owners and determine
    // which aggregators belong to this worker
    for (Map.Entry<String, Aggregator<Writable>> entry :
        currentAggregatorMap.entrySet()) {
        boolean sent = requestProcessor.sendAggregatedValue(entry.getKey(),
            entry.getValue().getAggregatedValue());
        if (!sent) {
          // If it's my aggregator, add it directly
          ownerAggregatorData.aggregate(entry.getKey(),
              entry.getValue().getAggregatedValue());
        }
    }
    // Flush
    requestProcessor.flush();
    // Wait to receive partial aggregated values from all other workers
    Iterable<Map.Entry<String, Writable>> myAggregators =
        ownerAggregatorData.getMyAggregatorValuesWhenReady(
            getOtherWorkerIdsSet());

    // Send final aggregated values to master
    AggregatedValueOutputStream aggregatorOutput =
        new AggregatedValueOutputStream();
    for (Map.Entry<String, Writable> entry : myAggregators) {
        int currentSize = aggregatorOutput.addAggregator(entry.getKey(),
            entry.getValue());
        if (currentSize > maxBytesPerAggregatorRequest) {
          requestProcessor.sendAggregatedValuesToMaster(
              aggregatorOutput.flush());
        }   
    }
    requestProcessor.sendAggregatedValuesToMaster(aggregatorOutput.flush());
    // Wait for master to receive aggregated values before proceeding
    serviceWorker.getWorkerClient().waitAllRequests();
    ownerAggregatorData.reset();
  }

调用关系例如以下：

4. 大同步后，Master调用MasterAggregatorHandler类的prepareSusperStep(masterClient)方法。收集聚集器的值。方法内容例如以下：

  public void prepareSuperstep(MasterClient masterClient) {

    // 收集上次超级步的聚集值，为master compute 做准备
    for (AggregatorWrapper<Writable> aggregator : aggregatorMap.values()) {
	// 假设是 Persistent Aggregator，则累加
	if (aggregator.isPersistent()) {
        aggregator.aggregateCurrent(aggregator.getPreviousAggregatedValue());
      }
      aggregator.setPreviousAggregatedValue(
          aggregator.getCurrentAggregatedValue());
      aggregator.resetCurrentAggregator();
      progressable.progress();
    }
  }

然后调用MasterCompute.compute()方法（可能会改动聚集器的值），在该方法内若依据聚集器的值调用了MasterCompute类的haltCompute()方法来终止MaterCompute，则表明要结束整个Job。那么Master就会通知全部Workers要结束整个作业；在该方法内若没有调用MasterCompute类的haltCompute()方法。则回到步骤1继续进行迭代。

说明：Job迭代结束条件有三，满足其一即可：
1) 达到最大迭代次数
2) 没有活跃顶点且没有消息在传递
3) 终止MasterCompute计算

总结：为解决在多个Aggregator条件下，Master成为系统瓶颈的问题。採取了把全部Aggregator派发给某一部分Workers。由这些Workers完毕全局的聚集值的计算与发送，Master仅仅须要与这些Workers进行简单数据通信就可以，大大减少了Master的工作量。

附加：以下用图示方法说明上述运行过程。

实验条件：
    1). 一个Master，四个Worker
    2). 两个Aggregators，记为A1和A2。

1. Master把Aggregators发送给Workers，收到Aggregator的Worker就作为该Aggregator的Owner。

下图中Master把A1发送给Worker1，A2发送给Worker3.那么Worker1就作为A1的Owner，Worker3就是A2的Owner。该步骤在MasterAggregatorHandler类的finishSuperStep(MasterClient masterClient) 方法中完毕，使用的是SendAggregatorsToOwnerRequest 通信协议。注：每一个Owner Worker 可能有多个聚集器。

图1 Master分发Aggregator

2. Workers接受Master发送的Aggregator，然后把Aggregator发送给其它Workers。

Worker1要把A1分别发送给Worker2、Worker3和Worker4；Worker3要把A2分别发送给Worker1、Worker2和Worker4。该步骤在WorkerAggregatorHandler类的prepareSuperstep( WorkerAggregatorRequestProcessor requestProcessor)方法中完毕，使用的是SendAggregatorsToMasterRequest 通信协议。此步骤完毕后，每一个Worker上都有了聚集器A1和A2（详细为上一个超步的全局终于聚集值）。

3. 每一个Worker调用Vertex.compute()方法開始计算，收集本地的Aggregator聚集值。对聚集体A1来说，Worker1、Worker2、Worker3、Worker4的本地聚集值依次记为：A1₁ 、A1₂、 A1_3、A1₄。对聚集器A2来说，Worker1、Worker2、Worker3、Worker4的本地聚集值依次记为：A2₁ 、A2₂、 A2₃、A2₄。计算完毕后，每一个Worker就要把本地的聚集值发送给聚集器的Owner，聚集器的Owner在接收的时候会合并聚集。

那么A1₁ 、A1₂、 A1₃、A1₄要发送给Worker1进行全局聚集得到A1’，A2₁ 、A2₂、 A2₃、A2₄要发送给Worker3进行全局聚集得到A2’。计算公式例如以下：

此部分採用的是SendWorkerAggregatorsRequest通信协议。Worker1和Worker3要把汇总的A1和A2的新值：A1’ 和A2’发送给Master，供下一次超级步的MasterCompute.compute()方法使用採用的是SendAggregatorsToMasterRequest通信协议。

此部分在WorkerAggregatorHandler类的finishSuperstep( WorkerAggregatorRequestProcessor requestProcessor)方法中完毕。步骤例如以下图所看到的：

4. Master收到Worker1发送的A1’ 和Woker3发送的A2’后，此步骤在MasterAggregatorHandler类的prepareSusperStep(masterClient)方法中完毕。然后调用MasterCompute.compute()方法，此方法可能会改动聚集器的值，如得到A1’’和A2’’。在masterCompute.compute()方法内若依据聚集器的值调用了MasterCompute类的haltCompute()方法来终止MaterCompute，则表明要结束整个Job。那么Master就会通知全部Workers要结束整个作业；在该方法内若没有调用MasterCompute类的haltCompute()方法。则回到步骤1继续进行迭代，继续把A1’’发送给Worker1。A2’’发送给Worker3。

完。

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