2022-6.824-Lab1:Map&Reduce

lab 地址 ： https://pdos.csail.mit.edu/6.824/labs/lab-mr.html

1. 介绍

准备工作

阅读 MapReduce

做什么

实现一个分布式的 Map - Reduce 结构，在原先的代码结构中 6.824/src/main/mrsequential.go 实现了单机版的 Map - Reduce ，我们需要将其改造为多进程版本的 Map - Reduce 。一个经典的 Map - Reduce 结构如下

2. 思路

该 lab 中，主要的进程分为 Worker 和 Coordinator，Coordinator 主要负责分发任务，Worker 负责执行任务。

Coordinator

Coordinator 负责管理协调任务，本身具有状态（Map phase 和 Reduce phase），根据不同的 phase 分发不同的任务。
其结构设计如下：

type Coordinator struct {
    // Your definitions here.
    phase        CoordinatorPhase   // 当前处于哪个阶段 （Map or Reduce）
    MRTasks      []MRTask           // 记录当前阶段所有任务
    lock         sync.Mutex
    RunningTasks chan MRTask        // channel, 用来做任务队列
    nReduce      int                // reduce 任务的数量
    nMap         int                // map 任务的数量
}

Coordinator 默认执行流程如下，只是一个简单的 For Loop，worker 通过 rpc 来请求获取任务：

Coordinator 需要提供两个 RPC 调用，RequestTask 和 RequestTaskDone ，分别用来处理请求任务和提交任务，下图为 RequestTask 的处理流程

RequestTaskDone 主要在 Worker 执行完 Task 后向 Coordinator 汇报其工作完成了，由 Coordinator 进行最后的确认，将中间文件 Rename 为目标结果文件。

参考了 Google MapReduce 的做法，Worker 在写出数据时可以先写出到临时文件，最终确认没有问题后再将其重命名为正式结果文件，区分开了 Write 和 Commit 的过程。Commit 的过程可以是 Coordinator 来执行，也可以是 Worker 来执行：

  • Coordinator Commit：Worker 向 Coordinator 汇报 Task 完成，Coordinator 确认该 Task 是否仍属于该 Worker，是则进行结果文件 Commit，否则直接忽略
  • Worker Commit：Worker 向 Coordinator 汇报 Task 完成，Coordinator 确认该 Task 是否仍属于该 Worker 并响应 Worker，是则 Worker 进行结果文件 Commit，再向 Coordinator 汇报 Commit 完成

这里两种方案都是可行的，各有利弊。

Worker

Worker 的逻辑比较简单，主要根据 RPC 返回的任务类型，进行 Map/Reduce 任务，并将中间结果输出到文件中，再通过 RPC 向 Coordinator 通知任务完成。
Worker 本身无限循环，一直请求 Map/Reduce 任务，其退出的条件是请求任务时，收到的消息中 phase 已经切换为结束。
两种 RPC 的结构如下：

// 通知任务完成
type NotifyArgs struct {
    TaskID   int
    TaskType CoordinatorPhase
    WorkerID int
}

type NotifyReplyArgs struct {
    Confirm bool
}

// 请求任务
type RequestArgs struct {
}

type ReplyArgs struct {
    FileName  string // map task
    TaskID    int
    TaskType  CoordinatorPhase
    ReduceNum int
    MapNum    int
}

3. 实现

Coordinator 初始化

//
// create a Coordinator.
// main/mrcoordinator.go calls this function.
// nReduce is the number of reduce tasks to use.
//
func MakeCoordinator(files []string, nReduce int) *Coordinator {
    c := Coordinator{}
    c.nReduce = nReduce
    // Your code here.
    c.phase = PHASE_MAP
    c.RunningTasks = make(chan MRTask, len(files)+1)
    c.nMap = len(files)
    fmt.Printf("start make coordinator ... file count=%d\n", len(files))
    for index, fileName := range files {
        task := MRTask{
            fileName: fileName, // task file
            taskID:   index,    // task id
            status:   INIT,
            taskType: PHASE_MAP,
        }
        c.MRTasks = append(c.MRTasks, task)
        fmt.Printf("[PHASE_MAP]Add Task %v %v\n", fileName, index)
        c.RunningTasks <- task
    }

    c.server()
    return &c
}

Coordinator 任务超时机制

lab 中要求任务有一定超时时间，当 worker 超过 10s 没有上报任务成功，则将任务重新放回 RunningTasks 队列

// 任务超时检查
func (c *Coordinator) CheckTimeoutTask() bool {
    /*
        1. 如果没有超时，则直接 return，等待任务完成 or 超时
        2. 有超时，则直接分配该任务给 worker
    */
    TaskTimeout := false
    now := time.Now().Unix()
    for _, task := range c.MRTasks {
        if (now-task.startTime) > 10 && task.status != DONE {
            fmt.Printf("now=%d,task.startTime=%d\n", now, task.startTime)
            c.RunningTasks <- task
            TaskTimeout = true
        }
    }
    return TaskTimeout
}

Coordnator 处理请求任务 RPC

由于设计了只要存在 worker，就会一直请求任务，因此将超时检查放在申请任务的前置检查中。

// Your code here -- RPC handlers for the worker to call.
// worker 申请 task
func (c *Coordinator) RequestTask(args *RequestArgs, reply *ReplyArgs) error {
    if len(c.RunningTasks) == 0 {
        fmt.Printf("not running task ...\n")
        // 先检查是否所有任务都已完成
        if c.AllTaskDone() {
            fmt.Printf("All Task Done ... \n")
            c.TransitPhase() // 任务结束，则切换状态
        } else if !c.CheckTimeoutTask() { // 检查是否有任务超时
            // 没有任务超时，则返回当前状态, 让 worker 等待所有任务完成
            fmt.Printf("waiting task finish ... \n")
            reply.TaskType = PHASE_WAITTING
            return nil
        }
    }

    if c.phase == PHASE_FINISH {
        fmt.Printf("all mr task finish ... close coordinator\n")
        reply.TaskType = PHASE_FINISH
        return nil
    }

    task, ok := <-c.RunningTasks
    if !ok {
        fmt.Printf("task queue empty ...\n")
        return nil
    }

    c.lock.Lock()
    defer c.lock.Unlock()
    c.setupTaskById(task.taskID)
    reply.FileName = task.fileName
    reply.TaskID = task.taskID
    reply.TaskType = c.phase
    reply.ReduceNum = c.nReduce
    reply.MapNum = c.nMap

    return nil
}

Coordnator 处理阶段流转

阶段流转只存在两种情况：

  • map 阶段切换到 reduce 阶段
  • reduce 阶段切换到结束

主要关注第一种情况，当 map 阶段切换到 reduce 阶段时，清空记录的任务列表 Coordinator.MRTask ，resize RunningTasks channel，因为 reduce 任务数量可能比 map 任务数量要多，需要重新 resize，否则 channel 可能会阻塞。

// 阶段流转
func (c *Coordinator) TransitPhase() {
    // 生成对应阶段 task
    c.lock.Lock()
    newPhase := c.phase
    switch c.phase {
    case PHASE_MAP:
        fmt.Printf("TransitPhase: PHASE_MAP -> PHASE_REDUCE\n")
        newPhase = PHASE_REDUCE
        c.MRTasks = []MRTask{}                          // 清空 map task
        c.RunningTasks = make(chan MRTask, c.nReduce+1) // resize
        for i := 0; i < c.nReduce; i++ {
            task := MRTask{
                taskID:   i, // task id
                status:   INIT,
                taskType: PHASE_REDUCE,
            }
            c.MRTasks = append(c.MRTasks, task)
            fmt.Printf("[PHASE_REDUCE]Add Task %v\n", task)
            c.RunningTasks <- task
        }
    case PHASE_REDUCE:
        fmt.Printf("TransitPhase: PHASE_REDUCE -> PHASE_FINISH\n")
        newPhase = PHASE_FINISH
    }
    c.phase = newPhase
    c.lock.Unlock()
}

Coordnator 处理提交任务 RPC

主要根据当前阶段，对任务的中间输出结果进行确认（即把 tmp file rename 为 final file）

func (c *Coordinator) CommitTask(args *NotifyArgs) {
    switch c.phase {
    case PHASE_MAP:
        fmt.Printf("[PHASE_MAP] Commit Task %v\n", args)
        for i := 0; i < c.nReduce; i++ {
            err := os.Rename(tmpMapOutFile(args.WorkerID, args.TaskID, i),
                finalMapOutFile(args.TaskID, i))
            if err != nil {
                fmt.Printf("os.Rename failed ... err=%v\n", err)
                return
            }
        }

    case PHASE_REDUCE:
        fmt.Printf("[PHASE_REDUCE] Commit Task %v\n", args)
        err := os.Rename(tmpReduceOutFile(args.WorkerID, args.TaskID),
            finalReduceOutFile(args.TaskID))
        if err != nil {
            fmt.Printf("os.Rename failed ... err=%v\n", err)
            return
        }
    }
}

func (c *Coordinator) RequestTaskDone(args *NotifyArgs, reply *NotifyReplyArgs) error {
    for idx := range c.MRTasks {
        task := &c.MRTasks[idx]
        if task.taskID == args.TaskID {
            task.status = DONE
            c.CommitTask(args)
            break
        }
    }
    return nil
}

Worker 初始化

根据请求的任务类型（MAP，REDUCE，FINISH，WAITING），做不同处理

  • MAP ：执行 Map 任务
  • REDUCE ： 执行 Reduce 任务
  • WAITTING ：等待，这种情况意味 Coordinator 没有空闲任务，也没有完成所有任务，有任务还在运行当中
  • FINISH ：表示所有任务已经完成，可以退出 Worker
//
// main/mrworker.go calls this function.
//
func Worker(mapf func(string, string) []KeyValue,
    reducef func(string, []string) string) {

    // Your worker implementation here.
    for {
        args := RequestArgs{}
        reply := ReplyArgs{}
        ok := call("Coordinator.RequestTask", &args, &reply)
        if !ok {
            fmt.Printf("call request task failed ...\n")
            return
        }

        fmt.Printf("call finish ... file name %v\n", reply)
        switch reply.TaskType {
        case PHASE_MAP:
            DoMapTask(reply, mapf)
        case PHASE_REDUCE:
            DoReduceTask(reply, reducef)
        case PHASE_WAITTING: // 当前 coordinator 任务已经分配完了，worker 等待一会再试
            time.Sleep(5 * time.Second)
        case PHASE_FINISH:
            fmt.Printf("coordinator all task finish ... close worker")
            return
        }
    }
}

Worker 处理 Map

参考 6.824/src/main/mrsequential.go


func DoMapTask(Task ReplyArgs, mapf func(string, string) []KeyValue) bool {
    fmt.Printf("starting do map task ...\n")
    file, err := os.Open(Task.FileName)
    if err != nil {
        fmt.Printf("Open File Failed %s\n", Task.FileName)
        return false
    }

    content, err := ioutil.ReadAll(file)
    if err != nil {
        fmt.Printf("ReadAll file Failed %s\n", Task.FileName)
        return false
    }

    file.Close()
    fmt.Printf("starting map %s \n", Task.FileName)
    kva := mapf(Task.FileName, string(content))
    hashedKva := make(map[int][]KeyValue)
    for _, kv := range kva {
        hashed := ihash(kv.Key) % Task.ReduceNum
        hashedKva[hashed] = append(hashedKva[hashed], kv)
    }

    for i := 0; i < Task.ReduceNum; i++ {
        outFile, _ := os.Create(tmpMapOutFile(os.Getpid(), Task.TaskID, i))
        for _, kv := range hashedKva[i] {
            fmt.Fprintf(outFile, "%v\t%v\n", kv.Key, kv.Value)
        }
        outFile.Close()
    }
    NotifiyTaskDone(Task.TaskID, Task.TaskType)
    return true
}

Worker 处理 Reduce

参考 6.824/src/main/mrsequential.go


func DoReduceTask(Task ReplyArgs, reducef func(string, []string) string) bool {
    /*
     1. 先获取所有 tmp-{mapid}-{reduceid} 中 reduce id 相同的 task
    */
    fmt.Printf("starting do reduce task ...\n")
    var lines []string
    for i := 0; i < Task.MapNum; i++ {
        filename := finalMapOutFile(i, Task.TaskID)
        file, err := os.Open(filename)
        if err != nil {
            log.Fatalf("cannot open %v", filename)
        }
        content, err := ioutil.ReadAll(file)
        if err != nil {
            log.Fatalf("cannot read %v", filename)
        }
        /*
            2. 将所有文件的内容读取出来，合并到一个数组中
        */
        lines = append(lines, strings.Split(string(content), "\n")...)
    }
    /*
        3. 过滤数据，将每行字符串转成 KeyValue, 归并到数组
    */
    var kva []KeyValue
    for _, line := range lines {
        if strings.TrimSpace(line) == "" {
            continue
        }
        split := strings.Split(line, "\t")
        kva = append(kva, KeyValue{
            Key:   split[0],
            Value: split[1],
        })
    }

    /*
        4. 模仿 mrsequential.go 的 reduce 操作，将结果写入到文件，并 commit
    */
    sort.Sort(ByKey(kva))
    outFile, _ := os.Create(tmpReduceOutFile(os.Getpid(), Task.TaskID))
    i := 0
    for i < len(kva) {
        j := i + 1
        for j < len(kva) && kva[j].Key == kva[i].Key {
            j++
        }
        var values []string
        for k := i; k < j; k++ {
            values = append(values, kva[k].Value)
        }
        output := reducef(kva[i].Key, values)

        fmt.Fprintf(outFile, "%v %v\n", kva[i].Key, output)
        i = j
    }
    outFile.Close()
    NotifiyTaskDone(Task.TaskID, Task.TaskType)
    return true
}

Worker 通知任务完成


func NotifiyTaskDone(taskId int, taskType CoordinatorPhase) {
    args := NotifyArgs{}
    reply := NotifyReplyArgs{}
    args.TaskID = taskId
    args.TaskType = taskType
    args.WorkerID = os.Getpid()
    ok := call("Coordinator.RequestTaskDone", &args, &reply)
    if !ok {
        fmt.Printf("Call Coordinator.RequestTaskDone failed ...")
        return
    }

    if reply.Confirm {
        fmt.Printf("Task %d Success, Continue Next Task ...", taskId)
    }
}

4. 各种异常情况

  • worker crash 处理

coordinator 有超时机制，只有 worker 完成并且成功 commit ，才会标记任务结束，因此 crash 之后，当前处理中的任务最后会重新返回到 task channel 中

  • rpc call 需要参数名首字符大写，否则可能无法正确传输
posted @ 2022-12-10 21:25  lawliet9  阅读(300)  评论(4)  编辑  收藏  举报