分布式任務調度與副本復制集成策略研究

易侃，王汝傳

（1. 南京郵電大學 計算機學院，江蘇 南京 210003;2. 中國電子科技集團第28研究所 C4ISR國防科技重點實驗室，江蘇 南京 210007）

1 引言

數(shù)據(jù)網(wǎng)格[1]為各種數(shù)據(jù)密集型的應用提供了一個高性能、大容量、高速傳輸?shù)牟⑿?、分布、廣域的計算平臺。在數(shù)據(jù)網(wǎng)格環(huán)境下, 任務根據(jù)任務調度的結果被提交給計算資源執(zhí)行，而任務所需要的數(shù)據(jù)首先通過檢索元數(shù)據(jù)服務和目錄服務獲取數(shù)據(jù)副本的位置，然后通過副本選擇服務和傳輸服務獲取數(shù)據(jù)。對于數(shù)據(jù)敏感的任務，數(shù)據(jù)的傳輸時間是任務完成時間的重要組成部分，因此需要副本復制管理動態(tài)的調整副本的位置分布，使數(shù)據(jù)更接近任務所在的計算資源, 從而可以在更短的時間內訪問數(shù)據(jù)，更快地執(zhí)行任務。

對于數(shù)據(jù)敏感任務的調度，已有很多將數(shù)據(jù)相關的因素結合到任務調度中的策略，可以將其分為3個階段：第1階段是在資源的選擇過程中考慮網(wǎng)絡的帶寬因素，如文獻[2～4]，但是此時任務所需的數(shù)據(jù)規(guī)模較小，任務仍屬計算密集型；第2階段是采用數(shù)據(jù)驅動的任務調度策略，如文獻[5～7]，將數(shù)據(jù)的大小和數(shù)據(jù)的位置因素考慮到資源的選擇過程中，但這些方法中的數(shù)據(jù)是固定在某個資源上的單一數(shù)據(jù)；第3個階段是集中式的任務調度和數(shù)據(jù)復制管理集成策略，在任務調度考慮網(wǎng)絡帶寬和副本位置的同時，通過引入集中式的副本管理機制，動態(tài)的創(chuàng)建數(shù)據(jù)的副本和調整副本的位置，使得任務所需要的數(shù)據(jù)更靠近它所執(zhí)行的資源，如文獻[8～10]所述，但是在跨多個組織域的實際的網(wǎng)格系統(tǒng)中，集中式的任務調度和數(shù)據(jù)管理，在可操作性、可靠性和性能上都存在問題，因此有必要研究分布式的任務調度和副本復制管理策略。

為此論文首先提出了數(shù)據(jù)網(wǎng)格的三層邏輯視圖，并基于此視圖引出了分布式任務調度與副本復制策略集成的中間件體系結構，然后重點研究了在此分布式架構下，基于博弈論的分布式副本復制策略，最后通過仿真試驗驗證分布式在線任務調度和副本復制集成策略的有效性和優(yōu)越性。

2 分布式任務調度和副本復制集成體系結構

類比于 J2EE的三層體系結構，數(shù)據(jù)網(wǎng)格邏輯上也可以分為3層，圖1是數(shù)據(jù)網(wǎng)格三層的邏輯視圖，其中，用戶層中的用戶是任務的發(fā)起者，計算資源層中的計算資源是應用邏輯的執(zhí)行者，而存儲資源層中的存儲資源是應用所需數(shù)據(jù)的管理者。雖然邏輯上是分層的，但是實際上各層之間資源在物理位置上可能是重疊的，比如用戶操作的資源可能就是一個計算資源，同樣一個計算資源也可以附帶一個海量的存儲資源。

圖1 數(shù)據(jù)網(wǎng)格系統(tǒng)三層邏輯視圖

計算網(wǎng)格研究的范疇對應于圖1第2層，應用邏輯將會通過資源代理透明地在分布的、高性能的計算資源上執(zhí)行。當應用需要海量數(shù)據(jù)時，第3層的存儲資源將會為它提供數(shù)據(jù)支持，數(shù)據(jù)的檢索、傳輸、可靠性、一致性等都由該層的數(shù)據(jù)管理功能提供。數(shù)據(jù)網(wǎng)格需要第2層和第3層的有機集成共同為用戶透明地提供高性能的計算和存儲資源，其中，第2層與第3層集成的關鍵是任務調度和副本復制策略的集成。

圖2給出了數(shù)據(jù)網(wǎng)格中分布式的任務調度和副本復制集成體系結構。用戶層有多個區(qū)域調度器（RS）接收用戶提交的任務，每個調度器負責一片自治域的任務請求。多個RS解決了集中式調度器的單點失效問題。當某個 RS的負載過重，那么可以增加新的 RS來分流任務請求，也可以將部分請求分流到其他RS，因此該體系結構有很好的擴展性。

在計算資源層，計算資源收到用戶任務請求后，本地調度器（LS）根據(jù)本地調度策略為任務分配計算單元，當有任務包含對數(shù)據(jù)的請求時，本地調度器向本地副本管理器（LRM）請求數(shù)據(jù)，LRM判斷本地存儲Cache中是否包含所需數(shù)據(jù)，如果沒有則向遠程存儲資源廣播數(shù)據(jù)請求，并根據(jù)確認請求的返回的信息估算計算資源與存儲資源之間的帶寬，最后選擇訪問帶寬最大的存儲資源獲取數(shù)據(jù)。

在存儲資源層，存儲資源接收數(shù)據(jù)請求，如果包含請求的數(shù)據(jù)則確認該請求。此外，每個存儲資源都包含有一個副本管理器（RM），副本管理器能夠根據(jù)數(shù)據(jù)的請求情況自主的運行數(shù)據(jù)副本的復制和刪除策略。

圖2 分布式的任務和副本復制集成體系結構

3 在線任務調度策略

網(wǎng)格中任務調度分為在線調度方式和批處理調度方式。批處理方式的任務調度算法需要較準確估計任務完成時間，但是對于數(shù)據(jù)敏感的任務，由于存儲資源的傳輸能力的不確定，網(wǎng)絡帶寬的不確定等因素，使得副本選擇策略運行困難，進而副本的傳輸時間難以通過啟發(fā)式的方法估計，另外，由于每個RS只負責部分區(qū)域用戶的任務請求，在單位時間內接收的任務請求比較少，因此任務調度算法采用在線調度方式[11]即可，即根據(jù)當前網(wǎng)格系統(tǒng)的性能、數(shù)據(jù)的分布情況，為每個到來的任務立刻分配資源。

數(shù)據(jù)網(wǎng)格中，在線調度方式的任務調度算法的目標是：將任務 ti調度到使其完成時間最短的資源上，即 ? mj∈ M , Min(Cij)，其中， Cij表示任務 ti在資源 mj上的完成時間。 Cij= eij+ rj， eij代表任務ti在計算資源 mj上的執(zhí)行時間， eij= c puij+ n etij，即任務的執(zhí)行時間為任務所花費的 CPU時間與任務所需數(shù)據(jù)的傳輸時間之和，其中，任務 ti數(shù)據(jù)在計算資源 mj上的準備時間是任務ti所需的數(shù)據(jù)集合；在以完成時間為指標的任務調度策略中，由于網(wǎng)絡帶寬的不確定性，通常對數(shù)據(jù)傳輸時間的估計采用數(shù)據(jù)傳輸?shù)钠骄鶐?，因此Δkj是傳輸數(shù)據(jù) fk到計算資源 mj的平均帶寬，但如果任務所需要的數(shù)據(jù)就在計算資源 mj內，那么傳輸該數(shù)據(jù)的時間為0。而 rj代表任務在計算資源 mj上的等待時間，即該資源上等待隊列中所有任務的執(zhí)行時間之和。

4 副本復制的博弈模型

每個存儲資源中的副本管理器確定在何時，對哪一個副本進行復制。對于前一個問題，由于計算資源的數(shù)據(jù)管理器廣播數(shù)據(jù)請求，因此每個存儲資源的副本管理器能夠統(tǒng)計固定周期內每個數(shù)據(jù)的請求次數(shù)，進而可以獲得每個數(shù)據(jù)的請求頻率，其中具有最高請求頻率的數(shù)據(jù)，被稱為熱點數(shù)據(jù)，它是被存儲資源復制的候選。當同時滿足如下2個條件時存儲資源將啟動數(shù)據(jù)復制程序：

1) 存儲資源中不存在該候選數(shù)據(jù)；

2) 候選數(shù)據(jù)請求頻率滿足某個閾值。

對于后一個問題，實際上是多個存儲資源之間競爭復制熱點數(shù)據(jù)的策略選擇問題，而博弈論[12]為解決此類非協(xié)作競爭實體的策略選擇提供了很好的思路。現(xiàn)以2個存儲資源 s1、 s2競爭一個熱點數(shù)據(jù)為例，給出該2人博弈的正則形式：存儲資源s1、 s2的策略空間都是{0,1}，其中，1代表復制，0代表不復制。采用不同策略組合的 s1、 s2的效益顯示在圖3的括號內，依據(jù)剔除嚴格劣策略的方法可知，當 s1選擇0，而 s2選擇1時，該博弈獲得Nash均衡解。當博弈的參與者從2個存儲資源擴展為m個時，可以定義這m個存儲資源數(shù)據(jù)復制的 Nash均衡?，F(xiàn)假設：

1) 存儲資源集合為 S = { s1, s2,… ,sm}，它是博弈的參與者，每個參與者的策略空間都是{0,1}，其中，1代表復制，0代表不復制；

2) 計算資源集合為 M = { m1, m2,… ,mn}；

3) 數(shù)據(jù)集合為 F = { f1, f2, … , fh}；

4) 數(shù)據(jù) fk在存儲資源 si的狀態(tài)為 rik∈ { 0,1}，其中，0代表不存在，1代表存在。

圖3 2人博弈的正則形式

定義1 數(shù)據(jù)復制的Nash均衡。

設 m個存儲資源競爭熱點數(shù)據(jù) fk的博弈的標準式G = { s1, … , sm;u1,… ,um}，如果策略組合 { r *1k,…,r *mk}滿足對每一個存儲資源 si,r *ik是它針對其他m- 1 個存儲資源所選策略 { r *1k,… ,r *i-1k,r *i+1k,… ,r *mk}的最優(yōu)反應策略，則稱該策略組合{r*1k,… ,r*mk}是該博弈的一個Nash均衡解。即

上述定義中效益函數(shù)iu并沒有確定。通常資源以獲取最大的資源利用率為目標，因此每個存儲資源都希望計算資源盡可能從它這里訪問數(shù)據(jù)。假設計算資源im從存儲資源js訪問數(shù)據(jù)kf的概率為

其中，lij表示計算資源mi與存儲資源sj之間的帶寬，因此從存儲資源sj訪問數(shù)據(jù)fk的平均時延為上述概率的期望：

根據(jù)此定義可假設如果計算資源從某個存儲資源訪問數(shù)據(jù) fk的時延越小，那么計算資源選擇該存儲資源訪問數(shù)據(jù) fk的可能性越大。由于在博弈的策略選擇中，通常如果一個策略的效益越大那么該策略越好，因此取式（2）中| fk| /lij的倒數(shù)，即從存儲資源 sj訪問數(shù)據(jù) fk的平均時延重新定義為

令Rj= { rj1, rj2,… rjk, … ,rjh}代表存儲資源 sj中副本的狀態(tài)，若 rjl= 1 ，表示數(shù)據(jù) fl已存儲在 sj中，而 rjl= 0 表示不存在。由于存儲資源 sj的效益只與其存儲狀態(tài) Rj相關，因此存儲資源 sj的效益函數(shù)uj定義為

根據(jù)納什定理，若m是有限的，那么該博弈至少純在一個 Nash均衡，均衡可能包含混合策略。對于m個人，m大于2的博弈，尋找納什均衡問題不再是一個線性復雜度的問題[13]。

5 Best-Rely算法

由于每個存儲資源的空間都是有限的，因此每個存儲資源在復制熱點數(shù)據(jù)之前都必須檢查其存儲空間是否已滿。如果其存儲空間已滿，那么數(shù)據(jù)替換算法如 LRU算法將被執(zhí)行以獲得足夠的存儲空間。根據(jù)式（3），顯然如果每個存儲資源的空間都是無限的，那么當它們復制所有的數(shù)據(jù)將獲得最大的效益。然而，存儲空間的有限性假設使得復制一個新的副本需要滿足：

每個存儲資源在復制數(shù)據(jù)前，可以計算復制前后的存儲資源效益，如果存儲資源復制數(shù)據(jù)后的效益高于復制前的效益，那么該存儲資源就復制該數(shù)據(jù)否則不復制，稱存儲資源單方面選擇效益高的策略為最優(yōu)反應（Best-Reply）策略?？梢宰C明當每個存儲資源都采用最優(yōu)反應策略，那么該策略組合是上述博弈的均衡解。

證明 對于m個存儲資源 { s1, …,si,…,sm}，每個存儲資源中副本的狀態(tài)為 { R1, … ,Ri,…,Rm}，假設在復制數(shù)據(jù) fk以及刪除一些數(shù)據(jù)后，副本的狀態(tài)變?yōu)?{ R1′, …,Ri′ ,…,Rm′}。由 Best-Reply算法的定義可知：

每個存儲資源的 RPM 將自動運行 Best-Reply算法以確定是否復制新的數(shù)據(jù)文件，算法描述見算法1。第2)～6)步統(tǒng)計所有文件的訪問頻率，并選擇訪問頻率最高的文件kf；第7)～10)步設置存儲資源的狀態(tài) Rj；第11)步計算存儲資源當前的效益函數(shù)；第 13)～20)步假設復制文件 fk，存儲資源的狀態(tài)從Rj轉到 R'j，并計算新狀態(tài)下存儲資源的效益函數(shù)；第21)～24）步如果存儲資源復制文件 fk后能夠提升效益，那么就復制該文件，并刪除被替換的文件。算法Best-Reply描述如下。

算法1 存儲資源sj的Best-Reply算法

6 仿真實驗

6.1 仿真平臺

為驗證不同任務調度算法和副本復制集成策略的對任務執(zhí)行性能的影響，擬對如下的算法組合進行仿真實驗：

1) 在線任務調度算法，但無副本復制算法，簡記為OTS；

2) 集中式任務調度和副本復制集成策略[9]，簡記為OTS+CDR；

3) 分布式的在線任務調度算法與總復制（AR,always replica）副本復制集成策略，簡記為OTS+AR；

4)分布式在線任務調度算法與Best-Reply（BR）算法的集成策略，簡記為OTS+BR。

為此，設計并開發(fā)了一個基于GridSim[14]的網(wǎng)格任務調度仿真平臺（GJSSP, grid job scheduler simulation platform），GJSSP能夠可視化地創(chuàng)建、改變和保存網(wǎng)格仿真環(huán)境，其內建的用戶系統(tǒng)，任務調度系統(tǒng)和副本復制管理系統(tǒng)能夠使算法的設計人員只需關心算法設計本身。GJSSP的主界面如圖4所示，其中，圓形代表一個資源，長方形代表一個路由器，每條線代表一條鏈路。這3個組件都能夠被隨意拖動并且可以修改其屬性。在點擊“generator”按鈕后，GJSSP將產(chǎn)生一系列配置文件，這些配置文件將在仿真執(zhí)行前被解析并創(chuàng)建相應的GridSim實體對象。

圖4 GJSSP主界面

仿真所需主要的配置文件及其屬性，如表1所示，其中，1代表只有一個配置文件，*表示可以由1個或多個配置文件，表中的作業(yè)屬性配置文件和文件屬性配置文件是通過工具自動生成，主要參數(shù)如表中所示，其他配置文件是通過GJSSP的可視化界面配置。

表1 配置文件及其屬性

6.2 仿真結果

在任務的計算量和數(shù)據(jù)量都是海量的情況下，對數(shù)據(jù)復制策略影響最大的是數(shù)據(jù)文件總量與存儲空間總量的比例。因此，擬對該比例λ為1/10和1/100的2種情況，前者存儲空間相對與數(shù)據(jù)總量較小，而后者則相對較大，在如下2個指標上進行討論：

根據(jù)圖5和圖6，由于OTS沒有采用副本的復制策略，數(shù)據(jù)總是從某些固定存儲資源獲取，需要過多的數(shù)據(jù)請求時間，因此無論存儲資源是否充裕，它的平均任務用時最多。當λ=1/100時，OTS+AR的用時最少，這主要因為計算資源所需要的數(shù)據(jù)總是被復制到離它最近的存儲資源上，在存儲空間充裕時能夠顯著的減少數(shù)據(jù)請求時間，但當λ=1/10時，總復制策略對任務的執(zhí)行起到反作用，平均完成作業(yè)時間顯著增長。另外，利用OTS+BR算法的平均任務完成時間始終比利用OTS+CDR算法多，這主要是因為在仿真環(huán)境下集中式副本復制策略在估算計算資源和網(wǎng)絡資源的性能較為精確，因此副本位置的優(yōu)化比較準確，而分布式的副本復制策略只根據(jù)有限信息優(yōu)化副本位置，與全局優(yōu)化策略相比效果較差。

圖5 當λ=1/10時的任務平均完成時間

圖6 當λ=1/100時的任務平均完成時間

由于平均網(wǎng)絡負載越小、越穩(wěn)定，那么算法越好。根據(jù)圖7，當λ=1/100時，OTS算法的平均網(wǎng)絡負載較高，且呈緩慢下降態(tài)勢，但是其負載仍然要優(yōu)于OTS+CDR算法和OTS+BR算法。利用OTS+BR算法的平均網(wǎng)絡負載較低但不夠穩(wěn)定。當λ=1/10時，利用 OTS算法的平均網(wǎng)絡負載形狀變化不大，相反利用 OTS+AR算法的平均網(wǎng)絡負載形狀變化很大，即 OTS+AR算法對存儲資源的空間大小較為敏感，而圖7所示利用OTS+CDR與OTS+BR算法的平均網(wǎng)絡負載對于存儲資源空間的大小較不敏感。因此OTS+BR算法與OTS+CDR算法相比，雖然增加了一定任務平均完成時間，但是它具有更好的擴展性，仿真結果表明它完全可以取代OTS+CDR算法。

圖7 平均網(wǎng)絡負載比較

7 結束語

論文首先提出了3層的分布式任務調度和數(shù)據(jù)管理體系結構，在此分布式體系結構下，對在線任務調度算法和基于博弈論的副本復制的集成策略在自行研發(fā)的網(wǎng)格仿真平臺上進行仿真實驗，并同其他3類算法組合在平均任務完成時間和平均網(wǎng)絡負載2個指標上進行了比較。結果表明：1)僅僅在線任務調度算法不能滿足數(shù)據(jù)密集型任務對執(zhí)行性能的要求，其平均任務完成時間最高，網(wǎng)絡負載不平衡；2）總復制的副本復制算法雖然在存儲空間充分時具有最少的平均任務完成時間和最低的網(wǎng)絡負載，但是當存儲空間較小時，上述指標均呈現(xiàn)明顯的增長；3）分布式的 OTS+BR算法在調度效果上比集中式的OTS+CDR稍差，但其平均網(wǎng)絡負載對存儲空間大小不敏感，而且算法的擴展性更好，因此完全可以替代集中式的OTS+CDR算法。

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