15、分布式计算中的多线程编程-优快云博客

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分布式计算中的多线程编程

1. 分布式计算概述

分布式计算是多线程编程的早期应用之一。过去，个人计算机通常只有单核处理器，而政府、研究机构和一些公司会使用多处理器系统，常以集群形式存在，具备多线程处理能力，可通过在处理器间分配任务来加速各种任务，如模拟、CGI 电影渲染等。如今，几乎所有桌面级及以上的系统都有多个处理器核心，使用廉价的以太网线路就能轻松组建集群。结合 OpenMP 和 Open MPI 等框架，将基于 C++ 的多线程应用扩展到分布式系统上运行变得相当容易。

分布式计算的核心思想是在分布式系统的每个节点上运行一个或多个应用实例，应用可以是单线程或多线程的。由于进程间通信的开销，使用多线程应用通常更高效，还能通过资源共享实现其他优化。

2. OpenMP 的使用

如果已有多线程应用，可直接使用 MPI 让其在分布式系统上运行；若没有，OpenMP 是一个适用于 C/C++ 和 Fortran 的编译器扩展，能在不重构代码的情况下让应用实现多线程。

OpenMP 允许标记一个公共代码段，由主线程创建多个从线程并发处理该代码段。以下是一个基本的 OpenMP “Hello World” 应用示例：

/**************************************************************************
****
 * FILE: omp_hello.c
 * DESCRIPTION:
 *   OpenMP Example - Hello World - C/C++ Version
 *   In this simple example, the master thread forks a parallel region.
 *   All threads in the team obtain their unique thread number and print
it.
 *   The master thread only prints the total number of threads.  Two OpenMP
 *   library routines are used to obtain the number of threads and each
 *   thread's number.
 * AUTHOR: Blaise Barney  5/99
 * LAST REVISED: 04/06/05
***************************************************************************
***/
#include <omp.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
int main (int argc, char *argv[])  {
    int nthreads, tid;
    /* Fork a team of threads giving them their own copies of variables */
    #pragma omp parallel private(nthreads, tid) {
        /* Obtain thread number */
        tid = omp_get_thread_num();
        printf("Hello World from thread = %d\n", tid);
        /* Only master thread does this */
        if (tid == 0) {
            nthreads = omp_get_num_threads();
            printf("Number of threads = %d\n", nthreads);
        }
    }  /* All threads join master thread and disband */
}

从这个示例可以看出，OpenMP 通过 <omp.h> 头文件提供基于 C 的 API，使用 #pragma omp 预处理器宏标记每个线程要执行的代码段。其优点是能轻松标记代码段为多线程，无需实际更改代码，但缺点是每个线程实例执行的代码完全相同，进一步优化的选项有限。

3. MPI 的介绍

为了在特定节点上调度代码执行，通常会使用 MPI（消息传递接口）。Open MPI 是其免费的库实现，被许多顶级超级计算机使用，MPICH 也是流行的实现之一。MPI 是并行计算机编程的通信协议，目前处于第三版（MPI - 3）。

MPI 提供以下基本概念：
- 通信器（Communicators） ：连接 MPI 会话中的一组进程，为进程分配唯一标识符并在有序拓扑中排列进程。
- 点对点操作（Point - to - point operations） ：允许特定进程间直接通信。
- 集体函数（Collective functions） ：涉及在进程组内广播通信，也可反向操作，如将组内所有进程的结果汇总到单个节点，还可选择性地将特定数据项发送到特定节点。
- 派生数据类型（Derived datatype） ：由于 MPI 集群中并非每个节点对数据类型的定义、字节顺序和解释都相同，MPI 要求指定每个数据段的类型，以便进行数据转换。
- 单边通信（One - sided communications） ：允许对远程内存进行读写操作，或在多个任务间执行归约操作而无需任务间同步，对某些算法（如分布式矩阵乘法）很有用。
- 动态进程管理（Dynamic process management） ：允许 MPI 进程创建新的 MPI 进程，或与新创建的 MPI 进程建立通信。
- 并行 I/O（Parallel I/O） ：也称为 MPI - IO，是分布式系统上 I/O 管理的抽象，包括文件访问，便于与 MPI 一起使用。

其中，MPI - IO、动态进程管理和单边通信是 MPI - 2 的特性。由于从基于 MPI - 1 的代码迁移、动态进程管理与某些设置不兼容，以及许多应用不需要 MPI - 2 特性，MPI - 2 的采用相对较慢。

4. MPI 的实现

MPI 的最初实现是 MPICH，由阿贡国家实验室（ANL）和密西西比州立大学开发，目前是最流行的实现之一，是许多其他 MPI 实现的基础，如 IBM（Blue Gene）、英特尔、QLogic、Cray、Myricom、微软、俄亥俄州立大学（MVAPICH）等的实现。

另一个常见的实现是 Open MPI，它由三个 MPI 实现合并而成：
- FT - MPI（田纳西大学）
- LA - MPI（洛斯阿拉莫斯国家实验室）
- LAM/MPI（印第安纳大学）

这些与斯图加特大学的 PACX - MPI 团队共同构成了 Open MPI 团队。Open MPI 的主要目标之一是创建高质量的开源 MPI - 3 实现。MPI 实现必须支持 C 和 Fortran，对 C/C++、Fortran 和汇编的支持也很常见，还提供与其他语言的绑定。

5. MPI 的使用示例

无论选择哪种 MPI 实现，其 API 都与官方 MPI 标准匹配，只是支持的 MPI 版本可能不同，但任何 MPI 实现都应支持所有 MPI - 1（修订版 1.3）的特性。以下是一个标准的 MPI “Hello World” 示例：

#include <mpi.h>
#include <stdio.h>
int main(int argc, char** argv) {
    // Initialize the MPI environment
    MPI_Init(NULL, NULL);
    // Get the number of processes
    int world_size;
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &world_size);
    // Get the rank of the process
    int world_rank;
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &world_rank);
    // Get the name of the processor
    char processor_name[MPI_MAX_PROCESSOR_NAME];
    int name_len;
    MPI_Get_processor_name(processor_name, &name_len);
    // Print off a hello world message
    printf("Hello world from processor %s, rank %d"
           " out of %d processors\n",
           processor_name, world_rank, world_size);
    // Finalize the MPI environment.
    MPI_Finalize();
}

在阅读这个基于 MPI 的应用示例时，需要熟悉以下术语：
- World ：本次作业中注册的 MPI 进程。
- Communicator ：连接会话中所有 MPI 进程的对象。
- Rank ：进程在通信器中的标识符。
- Processor ：物理 CPU、多核 CPU 的单个核心或系统的主机名。

这个示例中，包含 <mpi.h> 头文件，无论使用哪种实现，该头文件都是相同的。初始化 MPI 环境只需调用一次 MPI_Init() ，可接受两个可选参数。通过 MPI_Comm_size() 获取进程数量，使用 MPI_Comm_rank() 获取进程的唯一 ID（即 rank），调用 MPI_Get_processor_name() 获取运行硬件的名称。最后打印信息并清理 MPI 环境。

6. MPI 应用的编译和执行

编译 MPI 应用使用 mpicc 编译器包装器，它是所安装的 MPI 实现的一部分，使用方式与 GCC 类似。例如：

$ mpicc -o mpi_hello_world mpi_hello_world.c

也可以用 GCC 编译：

$ gcc mpi_hello_world.c -lmsmpi -o mpi_hello_world

编译和链接后的二进制文件不能直接启动，而是使用启动器，如：

$ mpiexec.exe -n 4 mpi_hello_world.exe

输出示例：

Hello world from processor Generic_PC, rank 0 out of 4 processors
Hello world from processor Generic_PC, rank 2 out of 4 processors
Hello world from processor Generic_PC, rank 1 out of 4 processors
Hello world from processor Generic_PC, rank 3 out of 4 processors

启动 MPI 应用的二进制文件有 mpiexec 、 mpirun 或 orterun ，它们是同义词，但并非所有实现都包含所有同义词，Open MPI 都支持，可任选其一。

7. 集群硬件

基于 MPI 或类似应用运行的系统由多个独立节点组成，节点间通过某种网络接口连接。高端应用通常使用具有高速、低延迟互连的定制节点；另一端则是所谓的 Beowulf 及类似类型的集群，由标准（桌面）计算机组成，通常使用常规以太网连接。

例如，截至编写本文时，最快的超级计算机是中国无锡国家超级计算中心的神威太湖之光，它使用了 40,960 个中国设计的 SW26010 多核 RISC 架构 CPU，每个 CPU 有 256 个核心（分为 4 个 64 核组）和 4 个管理核心。每个节点包含一个 SW26010 和 32GB DDR3 内存，通过基于 PCIe 3.0 的网络连接，该网络具有三级层次结构：中央交换网络（用于超级节点）、超级节点网络（连接超级节点内的所有 256 个节点）和资源网络（提供对 I/O 和其他资源服务的访问），节点间网络带宽为 12GB/秒，延迟约为 1 微秒。

对于预算有限或特定任务不需要复杂定制系统的情况，Beowulf 方法是一个不错的选择。Beowulf 集群由普通计算机系统构建而成，可以是基于 Intel 或 AMD 的 x86 系统，现在基于 ARM 的处理器也越来越受欢迎。

为了便于管理和作业调度，集群中的每个节点最好大致相同，至少要匹配处理器架构，并在所有节点上具有相同的基本 CPU 扩展（如 SSE2/3、AVX 等），这样可以在节点间使用相同的编译二进制文件和算法，大大简化作业部署和代码维护。

节点间的网络，以太网是非常受欢迎的选择，通信时间在几十到几百微秒之间，成本仅为高速选项的一小部分。通常每个节点连接到一个以太网网络，也可以为每个或特定节点添加第二个甚至第三个以太网链接，以访问文件、I/O 和其他资源，避免与主网络层的带宽竞争。对于非常大的集群，可以考虑将节点划分为超级节点，每个超级节点有自己的节点间网络，以优化网络流量。

8. 安装 Open MPI

接下来重点介绍 Open MPI 的安装，要搭建 Open MPI 的开发环境，需要安装其头文件、库文件以及支持工具和二进制文件。

8.1 Linux 和 BSD 系统

在具有包管理系统的 Linux 和 BSD 发行版上，安装很简单，只需安装 Open MPI 包即可。以 Debian 系发行版为例，使用以下命令：

$ sudo apt-get install openmpi-bin openmpi-doc libopenmpi-dev

该命令将安装 Open MPI 二进制文件、文档和开发头文件，在计算节点上可以省略后两个包。

8.2 Windows 系统

在 Windows 上安装稍微复杂一些，主要是因为 Visual C++ 和相关编译器工具链的主导地位。如果想使用与 Linux 或 BSD 相同的开发环境（使用 MinGW），需要额外的步骤。

本文假设使用 GCC 或 MinGW。如果想在 Visual Studio 环境中开发 MPI 应用，请查阅相关文档。

最易用且最新的 MinGW 环境是 MSYS2，它提供了一个 Bash shell 和大多数在 Linux 和 BSD 下熟悉的工具，还具有类似于 Linux Arch 发行版的 Pacman 包管理器。

安装步骤如下：
1. 从 https://msys2.github.io/ 安装 MSYS2 环境。
2. 安装 MinGW 工具链：

$ pacman -S base-devel mingw-w64-x86_64-toolchain

如果安装的是 32 位版本的 MSYS2，将 x86_64 替换为 i686 。安装后，启动一个带有 MinGW 64 位后缀的新 shell，可以通过开始菜单中的快捷方式或 MSYS2 安装文件夹中的可执行文件启动。
3. 安装 MS - MPI 版本 7.x，这是微软的 MPI 实现，是在 Windows 上使用 MPI 最简单的方法，它实现了 MPI - 2 规范，与 MPICH2 参考实现基本兼容。由于 MS - MPI 库在不同版本间不兼容，所以使用这个特定版本。虽然 MS - MPI 7 已归档，但仍可从微软下载中心（https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=49926）下载。
4. MS - MPI 版本 7 有两个安装程序 msmpisdk.msi 和 MSMpiSetup.exe ，都需要安装。安装后，打开一个新的 MSYS2 shell，检查以下环境变量是否设置：

$ printenv | grep "WIN\|MSMPI"

输出示例：

MSMPI_INC=D:\Dev\MicrosoftSDKs\MPI\Include\
MSMPI_LIB32=D:\Dev\MicrosoftSDKs\MPI\Lib\x86\
MSMPI_LIB64=D:\Dev\MicrosoftSDKs\MPI\Lib\x64\
WINDIR=C:\Windows

这表明 MS - MPI SDK 和运行时已正确安装。
5. 将静态库从 Visual C++ LIB 格式转换为 MinGW A 格式：

$ mkdir ~/msmpi
$ cd ~/msmpi
$ cp "$MSMPI_LIB64/msmpi.lib" .
$ cp "$WINDIR/system32/msmpi.dll" .
$ gendef msmpi.dll

综上所述，分布式计算中的多线程编程结合了 OpenMP 和 MPI 等工具，能在不同硬件环境下高效运行。通过合理选择硬件架构、网络配置和正确安装开发环境，开发者可以充分利用分布式系统的强大计算能力。

下面是一个简单的 mermaid 流程图，展示 MPI 应用的基本运行流程：

graph LR
    A[开始] --> B[初始化 MPI 环境]
    B --> C[获取进程数量和排名]
    C --> D[获取处理器名称]
    D --> E[打印信息]
    E --> F[清理 MPI 环境]
    F --> G[结束]

同时，为了更清晰地对比不同系统上 Open MPI 的安装步骤，我们可以列出以下表格：
| 系统类型 | 安装步骤 |
| ---- | ---- |
| Linux 和 BSD | 1. 使用包管理系统搜索并安装 Open MPI 包
2. 以 Debian 系为例： sudo apt-get install openmpi-bin openmpi-doc libopenmpi-dev |
| Windows | 1. 安装 MSYS2 环境
2. 安装 MinGW 工具链： pacman -S base-devel mingw-w64-x86_64-toolchain
3. 安装 MS - MPI 版本 7.x，运行 msmpisdk.msi 和 MSMpiSetup.exe
4. 检查环境变量： printenv | grep "WIN\|MSMPI"
5. 转换静态库格式： mkdir ~/msmpi; cd ~/msmpi; cp "$MSMPI_LIB64/msmpi.lib" .; cp "$WINDIR/system32/msmpi.dll" .; gendef msmpi.dll |

分布式计算中的多线程编程

9. 不同硬件配置下的应用考量

在分布式计算中，不同的硬件配置会对应用产生显著影响。对于高端定制节点组成的集群，如神威太湖之光这样的超级计算机，其高速低延迟的互连网络使得数据传输迅速，能够高效处理大规模、高复杂度的任务，如大规模科学模拟、气象预报等。但这种硬件成本高昂，维护复杂，并非所有场景都适用。

而 Beowulf 集群使用普通计算机系统，成本较低，易于搭建和扩展。不过，由于节点性能和网络带宽相对有限，更适合处理一些对实时性要求不是极高、数据量相对较小的任务，如小型数据分析、简单的机器学习训练等。

在选择硬件配置时，需要综合考虑任务的性质、预算、可扩展性等因素。以下是不同硬件配置适用任务的对比表格：
| 硬件配置类型 | 特点 | 适用任务 |
| ---- | ---- | ---- |
| 高端定制节点集群 | 高速低延迟互连，性能强大 | 大规模科学模拟、气象预报、基因测序等 |
| Beowulf 集群 | 成本低，易于搭建扩展 | 小型数据分析、简单机器学习训练、常规数据处理等 |

10. 网络配置优化

网络配置是分布式计算中至关重要的一环。以太网因其成本低、易于部署，成为节点间网络连接的常见选择。但在实际应用中，为了提高性能和可靠性，还可以进行一些优化。

对于小型集群，单个以太网网络通常可以满足需求。但对于大型集群，为了避免网络拥塞，可以采用多网络链路的方式。例如，为每个节点添加第二个甚至第三个以太网链接，将不同类型的流量分开，如将数据传输和管理控制流量分开，这样可以避免相互竞争带宽，提高整体性能。

另外，将节点划分为超级节点，每个超级节点有自己的内部网络，也是一种有效的优化策略。这样可以将网络流量限制在相关节点之间，减少全局网络的负担。以下是一个简单的 mermaid 流程图，展示多网络链路的配置方式：

graph LR
    A[节点 1] --> B[主以太网网络]
    A --> C[辅助以太网网络 1]
    A --> D[辅助以太网网络 2]
    E[节点 2] --> B
    E --> C
    E --> D
    F[节点 3] --> B
    F --> C
    F --> D

11. 代码优化与兼容性

在分布式计算中，代码的优化和兼容性是确保应用高效运行的关键。由于不同节点的硬件和软件环境可能存在差异，为了保证代码能够在各个节点上正常运行，需要注意以下几点：

处理器架构匹配 ：确保集群中所有节点的处理器架构相同，并且具有相同的基本 CPU 扩展，如 SSE2/3、AVX 等。这样可以使用相同的编译二进制文件，避免因架构差异导致的兼容性问题。
库文件兼容性 ：在使用第三方库时，要确保各个节点上安装的库版本一致。例如，在使用 MPI 时，不同版本的 MPI 库可能存在兼容性问题，需要统一使用相同版本的库。
代码可移植性 ：编写代码时，要尽量使用标准的 API 和语法，避免使用特定平台或编译器的特性。这样可以提高代码的可移植性，使其能够在不同的硬件和软件环境中运行。

以下是一些代码优化的建议：
- 减少通信开销 ：在 MPI 编程中，通信开销是影响性能的重要因素。可以通过合理安排数据传输、使用集体函数代替点对点操作等方式，减少通信次数和数据量。
- 并行化优化 ：使用 OpenMP 等工具对代码进行并行化处理时，要根据任务的特点合理分配线程，避免线程竞争和负载不均衡的问题。

12. 故障处理与容错机制

在分布式系统中，由于节点数量众多，硬件故障、网络中断等问题不可避免。因此，建立有效的故障处理和容错机制至关重要。

节点监控 ：实时监控每个节点的状态，包括 CPU 使用率、内存使用率、网络连接等。一旦发现节点出现异常，及时采取措施，如重启节点、重新分配任务等。
数据备份与恢复 ：定期对重要数据进行备份，确保在节点故障或数据丢失时能够及时恢复。可以使用分布式文件系统，如 Ceph、GlusterFS 等，实现数据的分布式存储和备份。
任务重试机制 ：当某个任务执行失败时，系统可以自动进行重试。可以设置重试次数和重试间隔，避免无限重试导致资源浪费。

以下是一个简单的故障处理流程的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[任务开始] --> B[节点执行任务]
    B --> C{任务是否成功}
    C -- 是 --> D[任务完成]
    C -- 否 --> E[记录故障信息]
    E --> F[判断重试次数是否达到上限]
    F -- 否 --> B
    F -- 是 --> G[通知管理员]

13. 性能评估与调优

为了确保分布式应用的性能达到最优，需要进行性能评估和调优。可以使用一些工具和方法来进行性能分析。

性能监控工具 ：如 MPIP、Scalasca 等，这些工具可以实时监控 MPI 应用的性能指标，如通信时间、计算时间、线程利用率等，帮助开发者找出性能瓶颈。
负载均衡分析 ：通过分析各个节点的负载情况，判断是否存在负载不均衡的问题。如果存在，可以通过调整任务分配策略来实现负载均衡。
代码优化迭代 ：根据性能分析的结果，对代码进行优化。可以尝试不同的算法、数据结构和并行化策略，不断提高应用的性能。

以下是性能评估与调优的步骤列表：
1. 使用性能监控工具收集应用的性能数据。
2. 分析数据，找出性能瓶颈，如高通信开销、低线程利用率等。
3. 根据分析结果，对代码进行优化，如调整任务分配、优化算法等。
4. 重新运行应用，再次收集性能数据，评估优化效果。
5. 重复步骤 2 - 4，直到性能达到满意的水平。

14. 未来发展趋势

随着计算机技术的不断发展，分布式计算中的多线程编程也呈现出一些新的发展趋势。

异构计算融合 ：将 CPU、GPU、FPGA 等不同类型的计算设备融合在一起，充分发挥各自的优势，提高计算性能。例如，在深度学习领域，GPU 已经成为加速训练的重要工具，未来可能会有更多的异构计算组合应用。
人工智能与分布式计算结合 ：利用人工智能技术来优化分布式计算的资源管理和任务调度。例如，通过机器学习算法预测任务的执行时间和资源需求，从而实现更高效的资源分配。
量子计算的潜在影响 ：量子计算技术的发展可能会给分布式计算带来巨大的变革。量子计算机具有强大的计算能力，能够解决一些传统计算机难以处理的问题。未来，分布式计算可能会与量子计算相结合，形成新的计算模式。

综上所述，分布式计算中的多线程编程是一个复杂而又充满挑战的领域。通过合理选择硬件配置、优化网络和代码、建立故障处理机制、进行性能评估调优等措施，可以充分发挥分布式系统的优势，实现高效的计算。同时，关注未来发展趋势，不断探索新的技术和方法，将有助于推动分布式计算在更多领域的应用和发展。