În acest laborator vom explora utilizarea MPI în cadrul unei topologii de noduri. Vom învăța să stabilim topologia unei rețele de noduri (folosind algoritmul sondă-ecou / undă-ecou și algoritmul arbore), să alegem un lider (folosind heart-beat) și să determinăm numărul de noduri din topologie folosind un algoritm epidemic.
În cazul unui sistem distribuit, elementul cheie este comunicarea între procese. Aceasta dictează performanța sistemului, toleranța la defecte și logica fluxului de transfer de informații între nodurile din cadrul sistemului distribuit.
Din punct de vedere al arhitecturii, nodurile pot fi organizate în mai multe moduri într-un cluster:
În cadrul acestui laborator vom explora organizarea unui sistem sub forma de graf generic. Topologia de mai jos va fi folosită pentru exemplificări în cadrul laboratorului și în cadrul exercițiilor.
Există trei moduri prin care o topologie poate fi stabilită în cadrul unui cluster. Nodurile pot cunoaște starea întregului cluster de la bun început, pot cunoaște doar vecinii sau nu pot ști nimic despre starea sistemului.
Pentru a stabili topologia, clusterul poate opera în două moduri:
Problema care se ridică în cazul utilizării unui lider care să creeze matricea de topologie, este că nodurile nu știu calea către lider, ci doar cine este acest lider. Arborele de acoperire rezolvă această problemă. Pe baza arborelui de acoperire, nodurile trimit informația pe care o dețin către lider, trecând prin nodurile intermediare care sunt reprezentate de părinții lor în arbore. Nodurile intermediare adăugă informația primită la informația proprie și o trimit mai departe. În final, liderul are toată informația sistemului și poate crea matricea de topologie. Matricea este trimisă, apoi, fiecărui nod în parte.
În cadrul acestui laborator vom explora stabilirea topologiei prin alegerea liderului.
Un algoritm undă este un tip de algoritm distribuit folosit pentru propagarea informațiilor în cadrul unei rețele distribuite de noduri.
Un algoritm undă este caracterizat de următoarele trăsături:
Clusterele de noduri pot sa fie ierarhizate sau nu. În cadrul clusterelor bazate pe noduri autonome, nu există un lider bine stabilit, ci contracte clare de comunicare între noduri. Pe de altă parte, în clusterele care au lider, unul sau mai multe noduri îndeplinesc funcții elevate. Printre funcțiile elevate se numără și stabilirea și distribuirea topologiei către celelalte noduri.
Liderul reprezintă un nod sau un grup de noduri ales pe baza unei euristici. Euristica poate ține cont de resursele nodului respectiv, de numărul sau de natura proceselor care rulează pe el sau pur și simplu de lucruri simple, precum identificatorul său.
În cadrul acestui laborator vom explora alegerea liderului bazat pe rangul cel mai mare al unui nod. Alegerea liderului se va face pe baza unui algoritm de tipul heartbeat (algoritmul pulsațiilor).
Funcționarea unui algoritm heartbeat se aseamănă cu bătăile inimii:
În cadrul alegerii liderului, algoritmul heartbeat va fi aplicat în felul următor:
Algoritmul se repetă de un număr suficient de ori ca să se asigure convergența informației.
Pseudocod:
lider = rang; // la început, fiecare nod se consideră lider for (pas = 0; pas < convergență; pas++) { for (i = 0 to nr_vecini) { trimite lider către vecin[i] primește lider_vecin de la oricare vecin lider = max(lider_vecin, lider); } }
După ce liderul a fost ales, acesta va iniția construirea arborelui de acoperire.
Arborele de acoperire se reprezintă, cel mai ușor, printr-un array de părinți. Construirea acestui arbore se realizează printr-un algoritm de tip undă - ecou.
Algoritmul undă are două părți:
La final, liderul va deține array-ul de părinți final, care reprezintă arborele de acoperire. Arborele de acoperire este apoi distribuit întregului sistem.
Pseudocod:
if (rank != lider) { primește array de la oricare vecin parinte[rank] = rank_vecin } for (i = 0; i < nr_vecini; i++) { // vedem dacă vecinul curent nu este părintele nodului, căci primim date de la părinte pe care le trimitem celorlalți vecini if (vecin[i] != parinte[rank]) { trimite array-ul de părinți (parinte[]) către vecin[i] // sondă sau undă } } for (i = 0; i < nr_vecini; i++) { // vedem dacă vecinul curent nu este părintele nodului if (vecin[i] != parinte[rank]) { primește array-ul de părinți (parinteRecv[]) de la vecin[i] // ecou for (j = 0; j < nr_procese; j++) { // dacă nodul j are părinte (parinte[j] == -1 => nodul j nu are părinte) // se completează array-ul de părinți (bottom - top, de la frunze până în rădăcină) if (parinteRecv[j] != -1) { parinte[j] = parinteRecv[j]; } } } } // topologia e stabilită (adică nodul curent are topologia formată de nodurile copii pana la nivelul curent) if (rank != lider) { // fiecare proces care nu e lider trimite topologia curentă către părintele său, care o va completa trimite array de părinți (parinti[]) catre parinte[rank] // unda / sonda // părintele, după ce a completat topologia, o trimite înapoi către nodul copil primește array de părinți (parinti[]) de la parinte[rank] // ecou } // acum topologia este completă for (i = 0; i < nr_proc; i++) { // procesul curent va trimite copiilor săi topologia completată if (parinte[i] == rank) { trimite array de părinți (parinti[] către nodul i } }
După ce liderul a fost ales și topologia a fost distribuită către toate nodurile, este util ca informația să fie validată. Validarea poate implica procese foarte complexe, însă pentru acest laborator vom folosi o validare bazată pe numărul de noduri prezente în cluster.
Calcularea numărului de noduri se poate realiza folosind un algoritm de tipul epidemic.
Funcționalitatea unui algoritm de tipul epidemic se aseamănă cu răspândirea unei boli în care există un pacient 0:
Pentru calcularea numărului de noduri, pacientul 0 va fi nodul lider. Acesta va deține o valoare de început, egală cu 1. Toate celelalte noduri dețin valoarea 0. Nodul lider va realiza media aritmetică dintre valoarea sa și valoarea vecinilor săi. Informația va fi sincronizată în ambele părți. Celelalte noduri vor executa aceeași operație cu vecinii lor.
Algoritmul se repetă până când se atinge convergența soluției. La final, toate nodurile vor deține o aceeași valoare subunitară. Împărțirea lui 1 la această valoare va rezulta în numărul de noduri al clusterului.
Pseudocod:
val = 0 if (rank == leader) val = 1 else val = 0 for (pas = 0; pas < convergență; pas++) { for (i = 0 to nr_vecini) { trimite val către procesul vecin[i] primește recv_val de la vecin[i] val = (val + recv_val) / 2; } } return (1 / val); // numărul de noduri din rețea
Algoritmul arbore reprezintă un algoritm undă, folosit pentru topologii de tip arbore sau pentru o topologie de tip graf pentru care avem un arbore de acoperire, unde avem ca noduri inițiatori nodurile de tip frunză din topologie. În cadrul acestui algoritm, nodurile transmit mesaje părinților lor, acestea fiind transmise mai departe prin aceeași cale până la rădăcina topologiei (rădăcina arborelui), care la final va lua o decizie ce va fi distribuită în toată rețeaua de noduri.
Putem să construim matricea întregii topologii folosind algoritmul arbore, mai precis aplicând acest algoritm pe arborele de acoperire al rețelei graf de noduri. La început, fiecare nod are matricea sa de topologie, unde, inițial, vor apărea doar vecinii nodului respectiv.
Pașii sunt următorii:
Pseudocod:
// se primesc informații de la toți copiii nodului curent și se actualizează matricea de topologie for (i = 0 to nr_proc) { // pentru copiii nodului curent if (rank == parents[i]) { for (j = 0 to nr_proc) { // se primește, linie cu linie, topologia locală nodului i se primeste recvTop[j] de la nodul i for (k = 0 to nr_proc) { if (top[j][k] == 0) { // actualizăm matricea de topologie top[j][k] = recvTop[j][k]; } } } } } // nodul curent trimite matricea de topologie proprie către părinte, rând cu rând for (i = 0 to nr_proc) { // dacă nodul curent are părinte if (parents[rank] != -1) { se trimite top[i] către parents[rank] } } // dacă nodul curent nu e lider, primește topologia, rând cu rând, de la părinte if (rank != leader) { // nodul lider nu are părinte for (i = 0 to nr_proc) { se primește top[i] de la parents[rank] } } // se trimite topologia completă către nodurile-copii, linie cu linie for (i = 0 to nr_vecini) { if (vecin[i] != parents[rank]) { for (j = 0 to nr_proc) { trimite top[j] către vecin[i] } } }
Pornind de la scheletul de laborator, va trebui să realizați următoarele sarcini: