CN113127196A - 一种基于计算平台缓存状态感知的随机i/o调度方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于计算平台缓存状态感知的随机I/O调度方法，所述的方法包括步骤如下：S1：根据平台缓存的已用状态以及基于科学计算应用的概率模型得到的当前应用负载情况，计算得到缓存用完的概率；S2：根据最大化系统效率与最小化应用延迟设置启发式策略，得到应用请求的I/O队列；S3：将当前缓存状态下的缓存用完概率与应用请求的I/O队列相结合，从而得到基于概率的I/O请求队列；S4：根据基于概率的I/O请求队列访问存储系统。本发明综合考虑带有高速缓存的高性能计算平台新体系结构中缓存的状态与应用特征，缓解了系统读写拥塞，提高系统性能。

Description

一种基于计算平台缓存状态感知的随机I/O调度方法
技术领域
本发明涉及高性能计算机技术领域，更具体地，涉及一种基于计算平台缓存状态感知的随机I/O调度方法。
背景技术
高性能计算平台具有超大规模计算能力与巨大的存储能力，但是随着大数据应用与科学应用的数据需求规模急剧增加以及计算能力与存储性能的鸿沟加大，I/O瓶颈问题越发严重。目前缓解这一问题的技术手段包括I/O调度与突发缓存技术。传统的I/O调度技术通过对请求的重新排序，可以从不同的目标优化I/O请求的性能，如图1所示，是现有的高性能计算平台科学应用的运行示例。如考虑数据在底层文件系统的物理存储、考虑计算节点的拓扑结构、考虑应用的优化目标等。突发缓存技术是通过在计算节点与存储节点之间加入一层高速缓存，用于缓冲突发的I/O请求，可以一定程度缓解I/O拥塞的情况。
对于I/O调度技术的研究，高性能计算领域研究人员主要通过在并行文件系统上添加一个中间层。对于单个大规模应用的情况，Thakur等提出的CollectiveI/O技术被广泛应用，将多个不连续的请求，合并成连续请求，从而减少了磁盘的跳转。Tessier等提出了TAPIOCA方法将平台中计算节点的拓扑结构考虑在内，通过拓扑感知的数据聚合方法减少了通信冲突。对于多个大规模应用的情况，来自不同应用的请求在请求队列中相互交织在一起，形成I/O干扰。跨应用的I/O调度技术可以有效缓解这个问题。Dorier等研究了两个应用间的协作方法。Aupy等研究了更通用的I/O调度情况，提出了多种在线调度的策略可以最大化在拥塞下的应用性能。Aupy等根据应用的周期性特征提出了一种离线的I/O调度策略。
对于突发缓存(burst-buffering)技术，主要存在两种体系结构：分布式与集中式。其中，集中式将高速缓存部署于在计算节点与PFS之间I/O节点上，DDNIME和CrayDatawarp就是采用这样的结构，也是高性能平台的常用结构。而分布式则将缓存部署在计算节点上，为了使用高速缓存设备，可以将突发缓存作为缓存或缓冲，在本节缓存是指作为中间媒介，所有请求都必须经过；缓冲只有在读写负载大于PFS带宽时，才进行访问。Aupy等研究了通过应用的周期性特征对缓存大小进行了估计。
目前这两类缓解I/O瓶颈问题的技术从本质上都是单独使用，都未能有效应对I/O拥塞的情形。在已知方法中没有将两者的优势进行结合的方法。
发明内容
本发明为克服上述现有技术中的不足和缺点，提供了一种基于计算平台缓存状态感知的随机I/O调度方法，其综合考虑高速缓存的容量状态与应用的特征信息，缓解I/O拥塞时的系统访问性能。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：一种基于计算平台缓存状态感知的随机I/O调度方法，所述的方法包括步骤如下：
S1：根据平台缓存的已用状态以及基于应用的概率模型得到的当前应用负载情况，计算得到缓存用完的概率；
S2：根据最大化系统效率与最小化应用延迟设置启发式策略，得到应用请求的I/O队列；
S3：将当前缓存状态下的缓存用完概率与应用请求的I/O队列相结合，从而得到基于概率的I/O请求队列；根据基于概率的I/O请求队列访问存储系统。
优选地，在步骤S1之前，先定义系统平台模型，具体在高性能计算平台的计算子系统与存储子系统之间加入一层高速缓存系统，从而构成新型的平台体系结构。
进一步地，步骤S1，所述的应用的概率模型的定义如下：
对于应用Ai存在重复周期的运行模式，每一个周期Di包括计算阶段所占时长Ci与I/O阶段所占时长IOi，即Di＝Ci+IOi；在I/O阶段应用得到的最大带宽为bi，因此所述的应用的周期模型可表示为Ai(Ci，IOi，bi)；所述的应用在一个周期内I/O所占的比例为
Figure BDA0003000659510000021
因此应用的概率模型表示为Ai(pi，bi)。
再进一步地，步骤S1，所述的当前应用负载情况等于t时刻进行I/O的所有应用负载之和，即IOinstant＝∑i∈A(t)bi，其中，A(t)表示t时刻所有运行的应用；
由于应用的I/O具有概率性，通过启发式迭代方法得到系统的瞬时负载分布Dist(k)＝Pr(∑ibiXi＝k)，其中，Xi为应用Ai(pi，bi)执行I/O的随行变量，具体步骤为：
1)初始化Dist(k)数组，数组长度为∑ibi，Dist(0)＝1，Dist(k！＝0)＝0；
2)对应每一个科学计算应用，在每一个k值上，对Dist(k)更新，更新规则如下：
当k≥bi时，Dist(k)＝(1-pi)Dist(k)+piDist(k-bi)
当k<bi时，Dist(k)＝(1-pi)Dist(k)。
再进一步地，缓存在当前负载的情况下，所述的缓存用完的概率表达式如下：
Pj，S＝Dist(k≥S-j+B)
其中，j表示当前缓存使用状态，j<S；B表示并行文件系统的聚合带宽；S表示高速缓存系统容量。
再进一步地，所述的最大化系统效率的表达式如下：
Figure BDA0003000659510000031
其中，
Figure BDA0003000659510000032
表示应用效率，为当前时刻所完成的计算量，其表示如下：
Figure BDA0003000659510000033
式中，ni(t)表示t时刻完成的周期数；ri表示应用Ai(Ci，IOi，bi)的启动时间。
再进一步地，所述的最小化应用延迟的表达式如下：
Figure BDA0003000659510000034
其中，K表示应用的总个数；ei表示独占机器时的应用效率，
Figure BDA0003000659510000035
表示共享机器时的应用效率。
再进一步地，步骤S2，根据最大化系统效率与最小化应用延迟设置启发式策略，具体如下：
1)、最小化应用延迟，按
Figure BDA0003000659510000036
值从小到大进行队列排序；
2)、最大化系统效率，按
Figure BDA0003000659510000037
值从大到小进行队列排序；
3)、设置一个γ，对于
Figure BDA0003000659510000038
的应用按照
Figure BDA0003000659510000039
值从大到小进行队列排序。
通过设置启发式策略，生成应用请求的I/O队列。
再进一步地，步骤S3，具体地，将生成的应用请求的I/O请求队列，从第1个请求开始，将当前状态j所得的缓存用完概率Pj，S，应用到每一个请求，即根据概率(Pj，S)i-m(1-Pj，S)选择访问存储系统的请求，形成最终的I/O访问队列，其中，m是队列中请求的数量。
再进一步地，步骤S3，根据基于概率的I/O请求队列访问存储系统，具体地，从基于概率的I/O请求队列逐个请求访问存储系统，当访问负载大于并行文件系统的聚合带宽时，将访问负载缓冲到高速缓存系统；当访问负载小于并行文件系统的聚合带宽时，清空高速缓存系统；当高速缓存系统装满时，暂停1个单位时间，清空高速缓存到并行文件系统。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
本发明通过应用的概率模型，对其它类型的访问模式提供通用的概率I/O调度，结合应用的访问特征进行I/O调度可以有效利用并行文件的聚合带宽。本发明在带有缓存的高性能计算平台上，在系统效率与应用延迟上的性能更优。
附图说明
图1是现有的高性能计算平台科学应用的运行示例。
图2是本实施例所述的随机I/O调度方法的流程图。
图3是本实施例所述的高性能计算平台的系统构架图。
图4是本实施例的所述的方法与算法BasicIO的系统性能在各种拥塞情况下的对比图。
图5是本实施例的所述的方法与算法BasicIO的应用延迟在各种拥塞情况下的对比图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
如图2所示，一种基于计算平台缓存状态感知的随机I/O调度方法(英文表示：MarkovIO)，所述的方法包括步骤如下：
S1：根据平台缓存的已用状态以及基于科学计算应用的概率模型得到的当前应用负载情况，计算得到缓存用完的概率；
S2：根据最大化系统效率与最小化应用延迟设置启发式策略，得到应用请求的I/O队列；
S3：将当前缓存状态下的缓存用完概率与应用请求的I/O队列相结合，从而得到基于概率的I/O请求队列；根据基于概率的I/O请求队列访问存储系统。
在一个具体的实施例中，在步骤S1之前，先定义系统平台模型，具体在高性能计算平台的计算子系统与存储子系统之间加入一层高速缓存系统，称为突发缓存，从而构成新型的平台体系结构，如图3所示。所述的高速缓存系统由存储设备SSD构成。
在一个具体的实施例中，步骤S1，所述的应用的概率模型的定义如下：
对于科应用Ai存在重复周期的运行模式，每一个周期Di包括计算阶段所占时长Ci与I/O阶段所占时长IOi，即Di＝Ci+IOi；在I/O阶段应用得到的最大带宽为bi，因此所述的应用的周期模型可表示为Ai(Ci，IOi，bi)；所述的应用在一个周期内I/O所占的比例为
Figure BDA0003000659510000051
因此应用的概率模型表示为Ai(pi，bi)。
在一个具体的实施例中，步骤S1，所述的当前应用负载情况等于t时刻进行I/O的所有应用负载之和，即IOinstant＝∑i∈A(t)bi，其中，A(t)表示t时刻所有运行的应用；
由于应用的I/O具有概率性，通过启发式迭代方法得到系统的瞬时负载分布Dist(k)＝Pr(∑ibiXi＝k)，其中，Xi为应用Ai(pi，bi)执行I/O的随机变量，具体步骤为：
1)初始化Dist(k)数组，数组长度为∑ibi，Dist(0)＝1，Dist(k！＝0)＝0；
2)对应每一个应用，在每一个k值上，对Dist(k)更新，更新规则如下：
当k≥bi时，Dist(k)＝(1-pi)Dist(k)+piDist(k-bi)
当k<bi时，Dist(k)＝(1-pi)Dist(k)。
设当前缓存使用状态为j(j<S)，缓存在当前负载的情况下，所述的缓存用完的概率表达式如下：
Pj，S＝Dist(k≥S-j+B)
其中，j表示当前缓存使用状态，j<S；B表示并行文件系统的聚合带宽；S表示高速缓存系统容量。
在一个具体的实施例中，系统效率定义为：
当前时刻所有运行应用的应用效率之和的平均，
Figure BDA0003000659510000061
所述的最大化系统效率的表达式如下：
Figure BDA0003000659510000062
其中，
Figure BDA0003000659510000063
表示应用效率，为当前时刻所完成的计算量，其表示如下：
Figure BDA0003000659510000064
式中，ni(t)表示t时刻完成的周期数；ri表示应用Ai(Ci，IOi，bi)的启动时间。
在一个具体的实施例中，应用延迟定义如下：指某个应用在独占机器时的应用效率与共享机器时的应用效率之比，表示为：
Figure BDA0003000659510000065
所述的最小化应用延迟的表达式如下：
Figure BDA0003000659510000066
其中，K表示应用的总个数；ei表示独占机器时的应用效率，
Figure BDA0003000659510000067
表示共享机器时的应用效率。
在一个具体的实施例中，步骤S2，根据最大化系统效率与最小化应用延迟设置启发式策略，具体如下：
1)、最小化应用延迟，按
Figure BDA0003000659510000068
值从小到大进行队列排序；
2)、最大化系统效率，按
Figure BDA0003000659510000069
值从大到小进行队列排序；
3)、设置一个γ，对于
Figure BDA00030006595100000610
的应用按照
Figure BDA00030006595100000611
值从大到小进行队列排序。
通过设置启发式策略，生成应用请求的I/O队列。本实施例通过基于优化目标设置的优先级计算方式，得到不同应用请求的优先级，按照优先级对队列中的请求进行重新排序而形成的队列。
在一个具体的实施例中，步骤S3，具体地，将生成的应用请求的I/O请求队列，从第1个请求开始，将当前状态j所得的缓存用完概率Pj，S，应用到每一个请求，即根据概率(Pj，S)i-m(1-Pj，S)选择访问存储系统的请求，形成最终的I/O访问队列，其中，m是队列中请求的数量。
在一个具体的实施例中，步骤S3，根据基于概率的I/O请求队列访问存储系统，具体地，从基于概率的I/O请求队列逐个请求访问存储系统，当访问负载大于并行文件系统的聚合带宽时，将访问负载缓冲到高速缓存系统；当访问负载小于并行文件系统的聚合带宽时，清空高速缓存系统；当高速缓存系统装满时，暂停1个单位时间，清空高速缓存到并行文件系统。
如图4、图5所示，本实施例的所述的随机I/O调度方法(MarkovIO)与现有技术算法BasicIO对比，在带有缓存的高性能计算平台上，本实施例所述的方法在系统效率与应用延迟上的性能更优，如图4所示。由于BasicIO算法未考虑突发缓冲的状态和应用的周期特征，在有拥塞情况下，本实施例的算法MarkovIO更优。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于计算平台缓存状态感知的随机I/O调度方法，其特征在于：所述的方法包括步骤如下：
S1：根据平台缓存的已用状态以及基于应用的概率模型得到的当前应用负载情况，计算得到缓存用完的概率；
S2：根据最大化系统效率与最小化应用延迟设置启发式策略，得到应用请求的I/O队列；
S3：将当前缓存状态下的缓存用完概率与应用请求的I/O队列相结合，从而得到基于概率的I/O请求队列；
S4：根据基于概率的I/O请求队列访问存储系统。
2.根据权利要求1所述的基于计算平台缓存状态感知的随机I/O调度方法，其特征在于：在步骤S1之前，先定义系统平台模型，具体在高性能计算平台的计算子系统与存储子系统之间加入一层高速缓存系统，从而构成新型的平台体系结构。
3.根据权利要求2所述的基于计算平台缓存状态感知的随机I/O调度方法，其特征在于：步骤S1，所述的应用的概率模型的定义如下：
对于应用Ai存在重复周期的运行模式，每一个周期Di包括计算阶段所占时长Ci与I/O阶段所占时长IOi，即Di＝Ci+IOi；在I/O阶段应用得到的最大带宽为bi，因此应用的周期模型可表示为Ai(Ci，IOi，bi)；所述的应用在一个周期内I/O所占的比例为
Figure FDA0003000659500000011
因此应用的概率模型表示为Ai(pi，bi)。
4.根据权利要求3所述的基于计算平台缓存状态感知的随机I/O调度方法，其特征在于：步骤S1，所述的当前应用负载情况等于t时刻进行I/O的所有应用负载之和，即IOinstant＝∑i∈A(t)bi，其中，A(t)表示t时刻所有运行的应用；
由于应用的I/O具有概率性，通过启发式迭代方法得到系统的瞬时负载分布Dist(k)＝Pr(∑ibiXi＝k)，其中，Xi为应用Ai(pi，bi)执行I/O的随机变量，具体步骤为：
1)初始化Dist(k)数组，数组长度为∑ibi，Dist(0)＝1，Dist(k！＝0)＝0；
2)对应每一个应用，在每一个k值上，对Dist(k)更新，更新规则如下：
当k≥bi时，Dist(k)＝(1-pi)Dist(k)+piDist(k-bi)
当k<bi时，Dist(k)＝(1-pi)Dist(k)。
5.根据权利要求4所述的基于计算平台缓存状态感知的随机I/O调度方法，其特征在于：缓存在当前负载的情况下，所述的缓存用完的概率表达式如下：
Pj，S＝Dist(k≥S-j+B)
其中，j表示当前缓存使用状态，j<S；B表示并行文件系统的聚合带宽；S表示高速缓存系统容量。
6.根据权利要求5所述的基于计算平台缓存状态感知的随机I/O调度方法，其特征在于：所述的最大化系统效率的表达式如下：
Figure FDA0003000659500000021
其中，
Figure FDA00030006595000000210
表示应用效率，为当前时刻所完成的计算量，其表示如下：
Figure FDA0003000659500000022
式中，ni(t)表示t时刻完成的周期数；ri表示应用Ai(Ci，IOi，bi)的启动时间。
7.根据权利要求6所述的基于计算平台缓存状态感知的随机I/O调度方法，其特征在于：所述的最小化应用延迟表达式如下：
Figure FDA0003000659500000023
其中，K表示应用的总个数；ei表示独占机器时的应用效率，
Figure FDA0003000659500000024
Figure FDA0003000659500000025
表示共享机器时的应用效率。
8.根据权利要求7所述的基于计算平台缓存状态感知的随机I/O调度方法，其特征在于：步骤S2，根据最大化系统效率与最小化应用延迟设置启发式策略，具体如下：
1)、最小化应用延迟，按
Figure FDA0003000659500000026
值从小到大进行队列排序；
2)、最大化系统效率，按
Figure FDA0003000659500000027
值从大到小进行队列排序；
3)、设置一个γ，对于
Figure FDA0003000659500000028
的应用按照
Figure FDA0003000659500000029
值从大到小进行队列排序。
通过设置启发式策略，生成应用请求的I/O队列。
9.根据权利要求8所述的基于计算平台缓存状态感知的随机I/O调度方法，其特征在于：步骤S3，具体地，将生成的应用请求的I/O请求队列，从第1个请求开始，将当前状态j所得的缓存用完概率Pj，S，应用到每一个请求，即根据概率(Pj，S)i-m(1-Pj，S)选择访问存储系统的请求，形成最终的I/O访问队列，其中，m是队列中请求的数量。
10.根据权利要求9所述的基于计算平台缓存状态感知的随机I/O调度方法，其特征在于：步骤S3，根据基于概率的I/O请求队列访问存储系统，具体地，从基于概率的I/O请求队列逐个请求访问存储系统，当访问负载大于并行文件系统的聚合带宽时，将访问负载缓冲到高速缓存系统；当访问负载小于并行文件系统的聚合带宽时，清空高速缓存系统；当高速缓存系统装满时，暂停1个单位时间，清空高速缓存到并行文件系统。
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