腾讯高性能图计算框架Plato代码阅读 进程启动及环境初始化

Posted 2023-02-05 archimekai

腾讯高性能图计算框架Plato代码阅读（一） 进程启动及环境初始化

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引言

Plato是腾讯开源的高性能分布式图计算框架。Plato吸收了Gemini和KnightKing两个学术界系统的优秀思想，常见算法的执行性能可以比Spark GraphX快一到两个数量级，同时内存消耗比Spark GraphX降低一到两个数量级。

接下来我们以PageRank算法为例阅读plato源代码，学习其中的设计方法和编程技巧。

进程启动及环境初始化

进程启动命令

进程启动命令在 run_pagerank.sh 中，可以看到，其中使用了mpiexec.hydra 进行了pagerank任务的启动，简化后的启动命令为：
mpiexec.hydra -n 4 ./pagerank --threads 4

mpiexec.hydra为Intel提供的MPI作业启动命令，命令手册。
-n 4 为local hydra options，其含义为，启动4个MPI进程，4个MPI进程协同执行./pagerank作业。

集群场景下，可以通过mpiexec.hydra提供的 -hostfile全局参数指定要执行任务的机器。

集群信息初始化

./pagerank作业所对应的main函数在pagerank.cc

集群信息需要使用initialize方法初始化，如下：

auto& cluster_info = plato::cluster_info_t::get_instance();
cluster_info.initialize(&argc, &argv);
核心操作在cluster_info_t.initialize()方法中，关键代码如下 ：

  void initialize(int* argc, char*** argv) 

    install_oneshot_signal_handlers();

    MPI_Init_thread(argc, argv, MPI_THREAD_MULTIPLE, &provided);
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &partitions_);
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &partition_id_);

    threads_ = numa_num_configured_cpus();

    omp_set_dynamic(0);
    omp_set_num_threads(threads_);

    sockets_ = numa_num_configured_nodes();

    initialized = true;
  

这个函数主要做了以下几件事：

1. 通过install_oneshot_signal_handlers()屏蔽大部分信号
2. 初始化MPI环境，以当前所使用的MPI进程数作为partitions_，也即有几个MPI进程，就将图切分为几个分区，以当前进程所处的MPI rank作为进程负责加载和处理的图分区编号。
3. 通过numa_num_configured_cpus()获取当前系统中CPU的数目（核数），参考 https://linux.die.net/man/3/numa
4. 初始化OpenMP环境，omp_set_dynamic(0) 表示禁用动态调节线程数的功能，omp_set_num_threads(threads_)表示将OpenMP的线程数设置为当前系统中CPU的数目。这一设置会影响后面标记了#pragma omp parallel的代码区域，在这些区域中， 会按照上述设置并行执行计算。
5. 通过numa_num_configured_nodes()获取当前系统中memory nodes的数量，保存在sockets_变量中，可以简单理解为numa系统中物理上安装了几个CPU。sockets_变量会用在后面的numa亲和计算中。

集群信息初始化完毕后，就进入图加载和图切分的环节，我们下回再讲。