[源码解析] TensorFlow 分布式环境(1) --- 总体架构

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• [源码解析] TensorFlow 分布式环境(1) --- 总体架构
  
  
  
  • 1. 总体架构
    
    
    
    • 1.1 集群角度
      
      
      
      • 1.1.1 概念
      
      
      • 1.1.2 示意图
      
      
      • 1.1.3 创建
        
        
        
        • 1.1.3.1 创建集群
        
        
        • 1.1.3.2 创建任务
        
        
        • 1.1.3.3 指定设备
        
        
        
        
      
      
      
      
    
    
    • 1.2 分布式角度
      
      
      
      • 1.2.1 概念
      
      
      • 1.2.2 示意图
      
      
      
      
    
    
    • 1.3 系统角度
      
      
      
      • 1.3.1 概念
      
      
      • 1.3.2 示意图
      
      
      
      
    
    
    • 1.4 图操作角度
    
    
    • 1.5 通信角度
    
    
    
    
  
  
  • 2. Server
    
    
    
    • 2.1 接口
    
    
    • 2.2 Python 定义
    
    
    • 2.3 ServerInterface
    
    
    • 2.4 GrpcServer
      
      
      
      • 2.4.1 定义
      
      
      • 2.4.2 初始化
      
      
      • 2.4.3 Env
      
      
      
      
    
    
    • 2.5 启动
    
    
    • 2.6 等待终止服务
    
    
    
    
  
  
  • 0xFF 参考
  
  
  
  

在具体介绍 TensorFlow 分布式的各种 Strategy 之前，我们首先需要看看分布式的基础：分布式环境。只有把基础打扎实了，才能在以后的分析工作之中最大程度的扫清障碍，事半功倍。

本文代码使用的部分 API 不是最新，但因为我们的目的是了解其设计思想，旧的 API 反而会更加清晰（目前业界很多公司也依然基于较低版本的 TensroFlow，所以旧 API 也有相当的分析意义）。

这里强烈推荐两个大神：

• [TensorFlow Internals] (https://github.com/horance-liu/tensorflow-internals)，虽然其分析的不是最新代码，但是建议对 TF 内部实现机制有兴趣的朋友都去阅读一下，绝对大有收获。

  
  



• https://home.cnblogs.com/u/deep-learning-stacks/ 西门宇少，不仅仅是 TensorFlow，其公共号还有更多其他领域，业界前沿。

  
  

本系列其他文章是：

[翻译] TensorFlow 分布式之论文篇 "TensorFlow : Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems"

[翻译] TensorFlow 分布式之论文篇 "Implementation of Control Flow in TensorFlow"

1. 总体架构

我们从几个不同角度来对分布式模式进行拆分，如何划分不是绝对的，这些角度也不是正交的，可能会彼此有部分包含，这么划分只是笔者觉得更容易从这些方面理解。

1.1 集群角度

1.1.1 概念

我们首先从集群和业务逻辑角度来拆分如下，有术语如下：

• Cluster：TensorFlow 集群定义。

  
  
  
  
  • 一个 TensorFlow 集群包含一个或者多个 TensorFlow 服务端，一个集群一般会专注于一个相对高层的目标，比如用多台机器并行地训练一个神经网络。
  
  
  • 训练被切分为一系列 job，每个 job又会负责一系列 tasks。当集群有多个 task 时候，需要使用tf.train.ClusterSpec 来指定每一个任务的机器。
  
  
  
  



• Job：一个 job 包含一系列致力于完成某个相同目标的 task，一个 job 中的 tasks 通常会运行在不同的机器中。一般存在两种 job：

  
  
  
  
  • ps job：ps 是 parameter server 的缩写，其负责处理存储/更新变量相关的工作。
  
  
  • worker job：用于承载那些计算密集型的无状态节点，负责数据计算。
  
  
  
  



• Task：一个 Task 会完成一个具体任务，一般会关联到某个 TensorFlow 服务端的处理过程。

  
  
  
  
  • Task 属于一个特定的 job 并且在该 job 的任务列表中有唯一的索引 task_index。
  
  
  • Task 通常与一个具体的 tf.train.Server 相关联，运行在独立的进程中。
  
  
  • 可以在一个机器上运行一个或者多个 Task，比如单机多 GPU。
  
  
  
  

1.1.2 示意图

我们给出以上三者的关系如下，Cluster 包含多个 Job，Job 包括 1 到多个 Task：

图 1 角色之间关系

对于 Job 两种角色，我们给出一幅经典的参数服务器示意图如下，下图上方就是运行的 ps 集群，中间运行了四个 worker。

图 2 参数服务器.

来源："A Survey on Distributed Machine Learning"

1.1.3 创建

我们看看用低阶 API 如何实现分布式训练。

1.1.3.1 创建集群

我们首先创建集群，集群包括两种角色，参数服务器 ps job 有三个任务（task），worker job 有两个 task。这里每一个 task 是一个机器，也可以在同一个机器之上运行多个 task（比如每个 task 控制不同的 GPU 设备）。

ClusterSpec 以 Job 的方式组织，指定了集群中 Task 如何部署，因为一个 Task 对应了一个进程，所以ClusterSpec 也描述了 TensorFlow 分布式运行时之中进程如何分布。

ps_hosts = ["1.1.1.1:11", "2.2.2.2:22"]
worker_hosts = ["3.3.3.3:33", "4.4.4.4:44", "5.5.5.5:55"]
cluster = tf.train.ClusterSpec({"ps": ps_hosts, "worker": worker_hosts})


1.1.3.2 创建任务

接下来启动若干任务，用户脚本需要在每一个机器上都运行，一共运行 5 次（3 个 ps，2 个 worker）。每个任务之中，都需要使用同一个 tf.train.ClusterSpec 来了解集群之中所有的任务。然后会启动一个 tf.distribution.Server服务。

一个 tf.distribution.Server 实例封装了一组设备和一个 tf.compat.v1.Session 目标，可以参与分布式训练。一个服务属于一个集群（由 tf.train.ClusterSpec 指定），并对应于一个指定作业中的特定任务。该服务可以与同一集群中的任何其他服务通信。

FLAGS = tf.app.flags.FLAGS
server = tf.train.Server(cluster, job_name=FLAGS.job_name, task_index=FLAGS.task_index)


1.1.3.3 指定设备

因为已经启动了 Server，所以每个任务或者说节点的具体执行逻辑就不同了。代码之中根据脚本执行的命令参数不同来决定这个Server执行的是哪个任务。

• 如果 FLAGS.job_name == "ps"，程序就执行 join 操作，因为参数服务器是参数更新的服务，只需要等待其他 worker 节点提交更新的参数即可。


• 如果 FLAGS.job_name == "worker"，就执行后续的计算任务。TensorFlow 中计算/参数都可以分离，可以在设备上分配计算节点，也可以在每个设备上分配参数。在分布式环境下，依然会使用tf.device()函数将节点/操作放在当前任务下。tf.train.replica_device_setter 函数会依据 job 名，自动将计算分配到 worker 上。

if FLAGS.job_name == "ps":
server.join()
elif FLAGS.job_name == "worker":
with tf.device(tf.train.replica_device_setter(
worker_device="/job:worker/task:%d" % FLAGS.task_index,
cluster=cluster)):


1.2 分布式角度

1.2.1 概念

我们接下来从分布式业务逻辑/架构角度来具体分析一下。大家知道，Master-Worker 架构是分布式系统之中非常常见的一种架构组织形式，比如：GFS 之中有 Master，ChunkServer，Spanner 有 Zonemaster 和 Spanserver，Spark 有 driver和executor，Flink 有 JobManager 和 TaskManager。此架构下，Master 通常维护集群元信息，调度任务，Workers 则负责具体计算或者维护具体数据分片。

其实，TensorFlow 分布式也是采用了 Master-Worker 架构，为了更好的说明，我们给出一个官方的分布式 TensorFlow 的架构图，图上三个角色都是从逻辑视角来看。

• Client：前面的各种概念术语都是为了搭建一个分布式环境，Client 利用这个分布式环境进行计算。一个 client通常是一段构造 TensorFlow 计算图的程序，通常情况下，客户端通过循环调用 RPC 来让 master 进行迭代计算（例如训练）。


• Master：收到执行计算图的命令之后，Master 负责协调调度，比如对计算图进行剪枝，优化， 把计算图拆分成多个子图，每个子图分配注册给不同的 worker，触发各个 worker 并发执行子图。


• Worker：负责具体计算其收到的子图。当接收到注册子图消息之后，Worker 会将计算子图依据本地计算设备进行二次切分，并把二次切分之后的子图分配到各个设备上，然后启动计算设备并发执行子图。Worker 之间可能通过进程间通信完成数据交换。图中有两个 worker，下方的 worker 的具体 Job 角色是参数服务器，负责维护参数/更新参数等等，上面的 worker 会把梯度发给参数服务器进行参数更新。

1.2.2 示意图

图上的集群包括三个节点，每个节点上都运行一个 TensorFlow Server。这里 Master，Worker 每一个都是 TensorFlow Server。

图 3 集群，来自 TensorFlow

1.3 系统角度

1.3.1 概念

我们接下来从具体软件实现角度来剖析，在具体实现上可以分解为如下概念：

• TensorFlow Server ：Server 是运行 tf.train.Server 实例的进程，是一个集群中的一员，Server 通常包括 Master Service 与一个 Worker Service。Server 可以和集群中的其他 Server 进行通信。

  
  



• Master Service ：一个 GRPC service，用于同一系列远端的分布式设备进行交互，用来协调调度多个 worker service。

  
  
  
  
  • Master Service 对应了 "//tensorflow/core/protobuf/master_service.proto"，其内部有 CreateSession，RunStep 等接口，所有的 TensorFlow Server 都实现了 Master Service。
  
  
  • 客户端可以与 Master Service 交互以执行分布式 TensorFlow 计算。客户端一般通过 RPC 形式与一个 Master 之间保持交互式计算，客户端建立一个客户端会话，连接到某一个 master，该 master 创建一个 master session。
  
  
  • 一个 Master Service 会包含多个 "主会话（master sessions）"并且维护其状态。每个会话封装了一个计算图及其相关的状态，这些 master session 通常对应于同一个 "客户会话（client session）"（例如一个 tensorflow::Session实例）。
  
  
  
  



• Master Session：一个主会话（master session）负责以下工作。

  
  
  
  
  • 起到桥梁的作用，建立 client 与后端运行时的通道，比如可以将 Protobuf 格式的 GraphDef 发送至分布式 Master。
  
  
  • 使用布局（placement）算法将每个节点分配到一个设备（本地或远程）。放置算法可能会根据从系统中的 worker 收集到的统计数据（例如，内存使用、带宽消耗等）做出决定。
  
  
  • 为了支持跨设备和跨进程的数据流和资源管理，session 会在计算图之中插入中间节点和边。
  
  
  • 向 worker 发出命令，让其执行与本 worker 相关的子图。
  
  
  
  



• Worker Session: worker 通过 Worker Session 来标识一个执行序列（注册计算图，执行命令），Worker Session 属于一个 Master Session。

  
  



• Worker service：这是一个 GRPC service，代表 MasterService 在一组本地设备上执行数据流计算图。一个 worker service 会保持/跟踪客户计算图的多个子图，这些子图对应了应该在这个 worker 上执行的节点，也包括那些进程间通信所需的任何额外节点。Worker service 对应 worker_service.proto。所有的 TensorFlow server 也都实现了 worker service。

  
  

1.3.2 示意图

我们现在知道，每个 Server 之上都会运行 MasterService 和 WorkerService 两个服务，这意味着 server 可能同时扮演 Master 和 Worker 两个角色，比如回到上图，图上的集群包括三个节点，每个节点上都运行一个 TensorFlow Server。这里 Master，Worker 每一个都是 TensorFlow Server，每个 server 之上都有两种 service（MasterService 和 WorkerService），只不过在这个系统之中，目前实际有角色意义的分别是 MasterService（Master之上的） 和 WorkerService（两个 worker 之上的），图之中用下划线表示。

图 4 服务

我们接着看一些其他可能。

• 如果 Client 接入到了集群之中的一个 Server A，则此 Server A 就扮演了 Master 角色，集群其他 Server 则就是 Worker，但是 Server A 同时也可以扮演 Worker 角色。


• Client 可以和 Master 位于同一个进程之内，此时 Client 和 Master 可以直接使用函数调用来交互，避免 RPC 开销。


• Master 可以和 Worker 位于同一个进程之内，此时 两者可以直接使用函数调用来交互，避免 RPC 开销。


• 可以有多个 Client 同时接入到一个集群，比如下图，此时集群之中有两个 Server 都可以扮演 Master/Worker 角色，两个 Server 扮演 Worker 角色：

图 5 多个Client 接入

1.4 图操作角度

分布式运行的核心也是如何操作计算图，但是计算功能被拆分为 Client，Master 和 Worker 三个角色。Client 负责构造计算图，Worker 负责执行具体计算，但是 Worker 如何知道应该计算什么？TensorFlow 在两者之间插入了一个 Master 角色来负责协调，调度。

在分布式模式下，对于计算图会进行分裂，执行操作。

• 从分裂角度看，TF 对于计算图执行了二级分裂操作：
  
  
  
  • MasterSession 生成 ClientGraph，然后通过 SplitByWorker 完成了一级分裂，得到多个 PartitionGraph，再把 PartitionGraph 列表注册到 Worker 们之上。
  
  
  • WorkerSession 通过 SplitByDevice 把自己得到的计算图进行二级分裂，把分裂之后的 PartitionGraph 分配给每个设备。
  
  
  
  


• 从执行角度来看，计算图的具体执行只发生在 Worker 之上。
  
  
  
  • Master 启动各个 Worker 并发执行 PartitionGraph 列表。
  
  
  • Worker 在每个设备上启动 Executor，执行 PartitionGraph。
  
  
  
  

因为执行是按照切分来的，所以我们这里只演示切分如下：

图 6 切分计算图

1.5 通信角度

最后，我们从通信角度来对分布式模式进行分析。TF 的消息传输的通信组件叫做 Rendezvous，这是一个从生产者向消费者传递张量的抽象，一个 rendezvous 是一个通道（channels）的表（table）。生产者调用 Send() 方法，在一个命名的通道上发送一个张量。消费者调用 Recv() 方法，从一个指定的通道接收一个张量。

在分布式模式之中，对跨设备的边会进行分裂，在边的发送端和接收端会分别插入 Send 节点和 Recv 节点。

• 进程内的 Send 和 Recv 节点通过 IntraProcessRendezvous 实现数据交换。


• 进程间的 Send 和 Recv 节点通过 GrpcRemoteRendezvous 实现数据交换。

比如下图，左面是原始计算图，右面是分裂之后的计算图，5 个节点被分配到两个 worker 之上。

图 7 分裂计算图

我们假设 Worker 0 有两个 GPU，当插入Send 节点和 Recv 节点，效果如下，其中 Worker 1 发送给 Worker 之间的代表进程间通过 GrpcRemoteRendezvous 实现数据交换，Worker 0 内部两个 GPU 之间的虚线箭头代表进程内部通过 IntraProcessRendezvous 实现数据交换。

图 8 通信角度

我们接下来就看看 Server 的总体概况。

2. Server

2.1 接口

Server 的接口位于 tensorflow/core/protobuf/tensorflow_server.proto，具体如下：

// Defines the configuration of a single TensorFlow server.
message ServerDef {
// The cluster of which this server is a member.
ClusterDef cluster = 1;
// The name of the job of which this server is a member.
//
// NOTE(mrry): The cluster field must contain a JobDef with a name field
// that matches this name.
string job_name = 2;
// The task index of this server in its job.
//
// NOTE: The cluster field must contain a JobDef with a matching name
// and a mapping in its tasks field for this index.
int32 task_index = 3;
// The default configuration for sessions that run on this server.
ConfigProto default_session_cOnfig= 4;
// The protocol to be used by this server.
//
// Acceptable values include: "grpc", "grpc+verbs".
string protocol = 5;
// The server port. If not set, then we identify the port from the job_name.
int32 port = 6;
// Device filters for remote tasks in the cluster.
// NOTE: This is an experimental feature and only effective in TensorFlow 2.x.
ClusterDeviceFilters cluster_device_filters = 7;
}


2.2 Python 定义

可以从多个角度来看Server。

• 首先，Server 是一个集群中的一员，负责管理其本地设备集。


• 其次，Server 是基于 gRPC 的服务器，Server 可以和集群中的其他 Server 进行通信。


• 第三，Server是运行 tf.train.Server 实例的进程，tf.train.Server 内部通常包括 Master Service与一个Worker Service，这两个对外的接口就是 Master 和 Worker 这两种"服务"。Server 同时可以扮演这两种角色。


• 第四，Server 的实现是 GrpcServer。
  
  
  
  • GrpcServer 内部有一个成员变量 grpc::Server server_ ，这是 GPRC 通信 server，server_ 会监听消息，并且把命令发送到内部两个服务 MasterService 和 WorkerService 之中对应的那个。该服务会通过回调函数进行业务处理。
  
  
  • 当其是 Master 角色时候，对外服务是 MasterService，MasterService 为每一个接入的 Client 启动一个 MasterSession，MasterSession 被一个全局唯一的 session_handle 表示，此 session_handle 会传递给 Client。Master 可以为多个 Client 服务，一个 Client 只能和一个 Master 打交道。
  
  
  • 当其是 Worker 角色时候，可以为多个 Master 提供服务，其对外服务是 WorkerService，WorkerService 为每个接入的 MasterSession 生成一个 WorkerSession 实例，MasterSession 可以让 WorkerSession 注册计算图，执行命令。
  
  
  
  

图 9 GrpcServer 结构

具体Python接口定义在 tensorflow/python/training/server_lib.py 之中。

@tf_export("distribute.Server", v1=["distribute.Server", "train.Server"])
@deprecation.deprecated_endpoints("train.Server")
class Server(object):
"""An in-process TensorFlow server, for use in distributed training.
A tf.distribute.Server instance encapsulates a set of devices and a
tf.compat.v1.Session target that
can participate in distributed training. A server belongs to a
cluster (specified by a tf.train.ClusterSpec), and
corresponds to a particular task in a named job. The server can
communicate with any other server in the same cluster.
"""
def __init__(self,
server_or_cluster_def,
job_name=None,
task_index=None,
protocol=None,
cOnfig=None,
start=True):
"""Creates a new server with the given definition.
The job_name, task_index, and protocol arguments are optional, and
override any information provided in server_or_cluster_def.
Args:
server_or_cluster_def: A tf.train.ServerDef or tf.train.ClusterDef
protocol buffer, or a tf.train.ClusterSpec object, describing the
server to be created and/or the cluster of which it is a member.
job_name: (Optional.) Specifies the name of the job of which the server is
a member. Defaults to the value in server_or_cluster_def, if
specified.
task_index: (Optional.) Specifies the task index of the server in its job.
Defaults to the value in server_or_cluster_def, if specified.
Otherwise defaults to 0 if the server's job has only one task.
protocol: (Optional.) Specifies the protocol to be used by the server.
Acceptable values include "grpc", "grpc+verbs". Defaults to the value
in server_or_cluster_def, if specified. Otherwise defaults to
"grpc".
config: (Options.) A tf.compat.v1.ConfigProto that specifies default
configuration options for all sessions that run on this server.
start: (Optional.) Boolean, indicating whether to start the server after
creating it. Defaults to True.
Raises:
tf.errors.OpError: Or one of its subclasses if an error occurs while
creating the TensorFlow server.
"""
self._server_def = _make_server_def(server_or_cluster_def, job_name,
task_index, protocol, config)
self._server = c_api.TF_NewServer(self._server_def.SerializeToString())
if start:
self.start()


TF_NewServer 方法就进入到了C++世界，其调用 tensorflow::NewServer 建立了C++ 世界的Server。

TF_Server* TF_NewServer(const void* proto, size_t proto_len,
TF_Status* status) {
#if defined(IS_MOBILE_PLATFORM) || defined(IS_SLIM_BUILD)
status->status = tensorflow::errors::Unimplemented(
"Server functionality is not supported on mobile");
return nullptr;
#else
tensorflow::ServerDef server_def;
if (!server_def.ParseFromArray(proto, static_cast(proto_len))) {
status->status = InvalidArgument(
"Could not parse provided bytes into a ServerDef protocol buffer");
return nullptr;
}
std::unique_ptr out_server;
status->status = tensorflow::NewServer(server_def, &out_server);
if (!status->status.ok()) return nullptr;
return new TF_Server(std::move(out_server));
#endif // defined(IS_MOBILE_PLATFORM) || defined(IS_SLIM_BUILD)
}


然后会通过如下代码选择建立何种Server。

// Creates a server based on the given server_def, and stores it in
// *out_server. Returns OK on success, otherwise returns an error.
Status NewServer(const ServerDef& server_def,
std::unique_ptr* out_server) {
ServerFactory* factory;
TF_RETURN_IF_ERROR(ServerFactory::GetFactory(server_def, &factory));
return factory->NewServer(server_def, ServerFactory::Options(), out_server);
}


而 GrpcServer 则早就注册到系统之中，GrpcServerFactory 是工厂类，如果 protocol 是"grpc"，则生成 GrpcServer。

class GrpcServerFactory : public ServerFactory {
public:
bool AcceptsOptions(const ServerDef& server_def) override {
return server_def.protocol() == "grpc";
}
Status NewServer(const ServerDef& server_def, const Options& options,
std::unique_ptr* out_server) override {
return GrpcServer::Create(server_def, Env::Default(),
options.local_device_mgr, out_server);
}
};


因此，我们接下来就看看GrpcServer。

2.3 ServerInterface

ServerInterface 是基础接口，其代表一个输出Master和Worker服务的 TensorFlow Sever。定义在tensorflow/core/distributed_runtime/server_lib.h 之中。 这个库会基于注册/工厂的机制来创建 TensorFlow 服务器对象。每个服务器的实现都必须有一个配套的 ServerFactory，并创建一个静态的 "registrar"对象，用工厂类的一个实例调用 ServerFactory::Register()。具体如下：

class ServerInterface {
public:
ServerInterface() {}
virtual ~ServerInterface() {}
// Starts the server running asynchronously. Returns OK on success, otherwise
// returns an error.
virtual Status Start() = 0;
// Stops the server asynchronously. Returns OK on success, otherwise returns
// an error.
//
// After calling Stop(), the caller may call Join() to block until the
// server has stopped.
virtual Status Stop() = 0;
// Blocks until the server has stopped. Returns OK on success, otherwise
// returns an error.
virtual Status Join() = 0;
// Returns a target string that can be used to connect to this server using
// tensorflow::NewSession().
virtual const string target() cOnst= 0;
virtual WorkerEnv* worker_env() = 0;
virtual MasterEnv* master_env() = 0;
// Update the set of workers that can be reached by the server
virtual Status UpdateServerDef(const ServerDef& server_def) = 0;
// Functions to operate on service-specific properties.
//
// Add master eager context to local eager service in order to handle enqueue
// requests from remote workers.
virtual Status AddMasterEagerContextToEagerService(
const tensorflow::uint64 context_id, EagerContext* context) = 0;
// Set coordination service agent instance to coordination service RPC handler
virtual Status SetCoordinationServiceAgentInstance(
CoordinationServiceAgent* agent) = 0;
private:
TF_DISALLOW_COPY_AND_ASSIGN(ServerInterface);
};


工厂类定义如下：

class ServerFactory {
public:
struct Options {
// Local DeviceMgr to use.
tensorflow::DeviceMgr* local_device_mgr;
};
// Creates a new server based on the given server_def, and stores
// it in *out_server. Returns OK on success, otherwise returns an
// error.
virtual Status NewServer(const ServerDef& server_def, const Options& options,
std::unique_ptr* out_server) = 0;
// Returns true if and only if this factory can create a server
// based on the given server_def.
virtual bool AcceptsOptions(const ServerDef& server_def) = 0;
virtual ~ServerFactory() {}
// For each ServerFactory subclass, an instance of that class must
// be registered by calling this method.
//
// The server_type must be unique to the server factory.
static void Register(const string& server_type, ServerFactory* factory);
// Looks up a factory that can create a server based on the given
// server_def, and stores it in *out_factory. Returns OK on
// success, otherwise returns an error.
static Status GetFactory(const ServerDef& server_def,
ServerFactory** out_factory);
};


2.4 GrpcServer

2.4.1 定义

GrpcServer 是管理当前进程中的 Master 和 Worker 服务的结构，通过 Start()、Stop()、Join() 构成了下面注释之中的状态机，

• New 状态上启动了 grpc::Server，但是没有对外提供服务。


• Started 状态上启动 MasterService 和 WorkerService 两个对外的 RPC 服务。


• Stopped 状态下停止 MasterService 和 WorkerService 两个服务。

// Represents the current state of the server, which changes as follows:
//
// Join() Join()
// ___ ___
// Start() \ / Stop() \ /
// NEW ---------> STARTED --------> STOPPED
// \ /
// \________________________/
// Stop(), Join()


其主要成员变量是：

• MasterEnv master_env_ : 是 Master 工作所使用的环境，环境之中不拥有这些实际指针；


• worker_env_ ： WorkerEnv 类型，是worker工作所使用的环境；


• master_impl_ ：具体执行业务操作的 Master 类；


• worker_impl_ ：具体执行业务操作的 GrpcWorker；


• master_service_ ：GrpcMasterService 实例；


• worker_service_ : GrpcWorkerService 实例；


• master_thread_ : MasterService 用来 RPC polling 的线程；


• worker_thread_ : WorkerService 用来 RPC polling 的线程；


• std::unique_ptr<::grpc::Server> server_ ：GPRC 通信 server；

具体来说，就是启动了若干个线程，分别执行了 GrpcMasterService，GrpcWorkerService，GrpcEagerServiceImpl。

class GrpcServer : public ServerInterface {
private:
Env* env_;
// The port to which this server is bound.
int bound_port_ = 0;
// The host name of this server
string host_name_;
// Guards server configuration, server, and state.
mutex mu_;
enum State { NEW, STARTED, STOPPED };
State state_ TF_GUARDED_BY(mu_);
// Implementation of a TensorFlow master, and RPC polling thread.
MasterEnv master_env_;
std::unique_ptr master_impl_;
AsyncServiceInterface* master_service_ = nullptr;
std::unique_ptr master_thread_ TF_GUARDED_BY(mu_);
std::map extra_services_;
std::vector> extra_service_threads_
TF_GUARDED_BY(mu_);
// Implementation of a TensorFlow worker, and RPC polling thread.
WorkerEnv worker_env_;
std::unique_ptr owned_device_manager_;
std::unique_ptr worker_impl_;
AsyncServiceInterface* worker_service_ = nullptr;
std::unique_ptr worker_thread_ TF_GUARDED_BY(mu_);
std::unique_ptr grpc_worker_env_;
// TensorFlow Eager implementation, and RPC polling thread.
AsyncServiceInterface* eager_service_ = nullptr;
std::unique_ptr eager_thread_ TF_GUARDED_BY(mu_);
std::shared_ptr worker_session_;
// TensorFlow profiler service implementation.
std::unique_ptr profiler_service_ = nullptr;
// The overall server configuration.
ServerDef server_def_ TF_GUARDED_BY(mu_);
std::unique_ptr<::grpc::Server> server_ TF_GUARDED_BY(mu_);
};


2.4.2 初始化

初始化逻辑大致如下：

• 获取各种相关配置，初始化 MasterEnv 和 WorkerEnv；

  
  



• 建立Device Manager；

  
  



• 构建device列表；

  
  



• 创建 RpcRendezvousMgr；

  
  



• 建立server必要设置；

  
  



• 创建 Master 以及对应的 GrpcMasterService，GrpcMasterService 是对外提供服务的实体，消息到达时候会调用这里的消息处理函数。具体业务则由 Master 提供。

  
  



• 创建 GrpcWorker 以及对应的 GrpcWorkerService，GrpcWorkerService是对外提供服务的实体，消息到达时候会调用这里的消息处理函数。具体业务则由 GrpcWorker 提供。

  
  



• 调用 builder.BuildAndStart 启动GRPC 通信服务器 grpc::Server，当启动之后，GrpcServer 依然是 New 状态，没有提供对外服务，需要状态机转换到 Started 状态才会对外提供服务；

  
  



• 建立grpc 需要的environment；

  
  



• 创建 WorkerCache；

  
  



• 创建一个 SessionMgr，并随后会在这个 SessionMgr 中创建 WorkerSession；

  
  



• 设置 MasterSession 的Factory，如果需要时候就会调用创建MasterSession，因为有的任务比如ps是不需要MasterSession的；

  
  



• 注册 LocalMaster；

  
  

Status GrpcServer::Init(const GrpcServerOptions& opts) {
mutex_lock l(mu_);
master_env_.env = env_;
worker_env_.env = env_;
// Check parameters before DeviceFactory::AddDevices,
// otherwise if 'task_index=-1' the program will abort.
int requested_port;
TF_RETURN_IF_ERROR(GetHostAndPort(server_def_, &host_name_, &requested_port));
SessionOptions sess_opts;
ConfigProto cOnfig= server_def_.default_session_config();
sess_opts.cOnfig= config;
// Configure shared devices between master and worker.
string name_prefix =
strings::StrCat("/job:", server_def_.job_name(), "/replica:0",
"/task:", server_def_.task_index());

// 建立Device Manager
if (opts.local_device_mgr == nullptr) {
std::vector> devices;
TF_RETURN_IF_ERROR(
DeviceFactory::AddDevices(sess_opts, name_prefix, &devices));
worker_env_.device_mgr = new DynamicDeviceMgr(std::move(devices));
owned_device_manager_.reset(worker_env_.device_mgr);
} else {
worker_env_.device_mgr = opts.local_device_mgr;
owned_device_manager_.reset(nullptr);
}
// 构建device列表
worker_env_.local_devices = worker_env_.device_mgr->ListDevices();
master_env_.local_devices = worker_env_.device_mgr->ListDevices();
// 创建了 RpcRendezvousMgr
worker_env_.rendezvous_mgr = opts.rendezvous_mgr_func == nullptr
? new RpcRendezvousMgr(&worker_env_)
: opts.rendezvous_mgr_func(&worker_env_);
string unused;
string default_worker_name;
if (!DeviceNameUtils::SplitDeviceName(master_env_.local_devices[0]->name(),
&default_worker_name, &unused)) {
return errors::Internal("Could not parse worker name.");
}
// 建立server必要设置
::grpc::ServerBuilder builder;
builder.AddListeningPort(strings::StrCat("0.0.0.0:", requested_port),
GetServerCredentials(server_def_), &bound_port_);
builder.SetMaxMessageSize(std::numeric_limits::max());
bool reuse_port = false;
const Status status =
ReadBoolFromEnvVar("TF_GRPC_REUSE_PORT", false, &reuse_port);
auto server_build_option =
reuse_port
? std::unique_ptr<::grpc::ServerBuilderOption>(new ReusePortOption)
: std::unique_ptr<::grpc::ServerBuilderOption>(new NoReusePortOption);
builder.SetOption(std::move(server_build_option));
// Allow subclasses to specify more args to pass to the gRPC server.
// 创建 Master 以及对应的 GrpcMasterService
MaybeMutateBuilder(&builder, requested_port);
master_impl_ = CreateMaster(&master_env_);
master_service_ = NewGrpcMasterService(master_impl_.get(), config, &builder);
// 创建 GrpcWorker 以及对应的 GrpcWorkerService
worker_impl_ = opts.worker_func ? opts.worker_func(&worker_env_, config)
: NewGrpcWorker(&worker_env_, config);
worker_service_ = NewGrpcWorkerService(worker_impl_.get(), &builder,
opts.worker_service_options)
.release();
eager_service_ = new eager::GrpcEagerServiceImpl(&worker_env_, &builder);
profiler_service_ = profiler::CreateProfilerService();
builder.RegisterService(profiler_service_.get());
// Add any extra services to be started.
extra_services_ = ExtraServices(&builder);
// extra service:
if (opts.service_func != nullptr) {
opts.service_func(&worker_env_, &builder);
}
// 启动 GRPC 通信 server
server_ = builder.BuildAndStart();
// Create the execution environment for the GRPC workers cache.
// 建立grpc 需要的environment
grpc_worker_env_.reset(CreateGrpcWorkerEnv());
// 创建 WorkerCache
WorkerCacheInterface* worker_cache;
WorkerCacheFactoryOptions worker_cache_factory_options(server_def_);
TF_RETURN_IF_ERROR(
WorkerCacheFactory(worker_cache_factory_options, &worker_cache));
CHECK_NE(nullptr, worker_cache);
if (opts.collective_mgr_func) {
worker_env_.collective_executor_mgr.reset(
opts.collective_mgr_func(config, &worker_env_, worker_cache));
} else {
worker_env_.collective_executor_mgr = CreateProdRpcCollectiveExecutorMgr(
config, worker_env_.device_mgr, MaybeCreateNcclCommunicator(),
worker_cache, default_worker_name);
}
// Set up worker environment.
// 创建一个 SessionMgr，并随后会在这个 SessionMgr 中创建 WorkerSession
worker_env_.session_mgr = new SessionMgr(
&worker_env_, SessionMgr::WorkerNameFromServerDef(server_def_),
std::unique_ptr(worker_cache),
[this](const ServerDef& server_def, WorkerCacheInterface** worker_cache) {
WorkerCacheFactoryOptions options(server_def);
return WorkerCacheFactory(options, worker_cache);
});
worker_env_.compute_pool = ComputePool(sess_opts);
// Finish setting up master environment.
master_env_.ops = OpRegistry::Global();
master_env_.worker_cache = worker_cache;
master_env_.collective_executor_mgr =
worker_env_.collective_executor_mgr.get();
StatsPublisherFactory stats_factory = opts.stats_factory;
// 设置 MasterSession 的Factory，如果需要时候就会调用创建MasterSession，因为有的任务比如ps是不需要MasterSession的
master_env_.master_session_factory =
[config, stats_factory](
SessionOptions options, const MasterEnv* env,
std::unique_ptr>> remote_devs,
std::unique_ptr worker_cache,
std::unique_ptr device_set,
std::vector filtered_worker_list) {
options.config.MergeFrom(config);
return new MasterSession(options, env, std::move(remote_devs),
std::move(worker_cache), std::move(device_set),
std::move(filtered_worker_list),
stats_factory);
};
master_env_.worker_cache_factory =
[this](const WorkerCacheFactoryOptions& options,
WorkerCacheInterface** worker_cache) {
return WorkerCacheFactory(options, worker_cache);
};
// Provide direct access to the master from in-process clients.
// 注册 LocalMaster
LocalMaster::Register(target(), master_impl_.get(),
config.operation_timeout_in_ms());
return Status::OK();
}


Master

Master 是具体提供业务的对象。上面代码之中，生成master的相关语句如下

master_impl_ = CreateMaster(&master_env_);
LocalMaster::Register(target(), master_impl_.get(),
config.operation_timeout_in_ms());


由以下代码可知，GrpcServer 生成的是 Master。

std::unique_ptr GrpcServer::CreateMaster(MasterEnv* master_env) {
return std::unique_ptr(new Master(master_env, 0.0));
}


由以下代码可知，Master在此时对应的target是"grpc://"。

const string GrpcServer::target() const {
return strings::StrCat("grpc://", host_name_, ":", bound_port_);
}


LocalMaster 会把Master注册到自己内部。

// Provide direct access to the master from in-process clients.
LocalMaster::Register(target(), master_impl_.get(),
config.operation_timeout_in_ms());


Worker

初始化代码之中，如下代码创建了worker，默认就是调用了 NewGrpcWorker 创建 GrpcWorker（具体提供业务的对象）。

worker_impl_ = opts.worker_func ? opts.worker_func(&worker_env_, config)
: NewGrpcWorker(&worker_env_, config);


2.4.3 Env

WorkerEnv

WorkerEnv 把各种相关配置归总在一起，供 Worker 使用，可以认为是 Worker 运行上下文，WorkerEnv 与 Server 具有同样生命周期，在 Worker 运行时全程可见，其主要变量如下：

• Env* env ：跨平台 API 接口

  
  



• SessionMgr* session_mgr ：管理 WorkerSession 集合。

  
  



• std::vector local_devices ：本地设备集。

  
  



• DeviceMgr* device_mgr ：管理本地设备集和远端设备集。

  
  



• RendezvousMgrInterface* rendezvous_mgr ：管理 Rendezvous 实例集。

  
  



• std::unique_ptr collective_executor_mgr;

  
  



• thread::ThreadPool* compute_pool ：线程池，每次有算子执行，都从中获取一个线程。

  
  

// The worker environment class, which holds a bag of pointers to
// per-worker singletons.
//
// WorkerEnv does not own its member pointers.
struct WorkerEnv {
Env* env = nullptr;
// session_mgr encapsulates state for each session.
SessionMgr* session_mgr = nullptr;
// The local devices of this worker. Devices are owned by the device_mgr.
//
// REQUIRES: !local_devices.empty().
std::vector local_devices;
// device_mgr manages local devices (cpu and gpu). The WorkerService
// is the network interface for managed devices.
//
// Note: Please use the device_mgr associated with your session if appropriate
// instead of this one. Using this device_mgr does not support ClusterSpec
// propagated sessions.
DeviceMgr* device_mgr = nullptr;
// A set of rendezvous keyed by step ids.
RendezvousMgrInterface* rendezvous_mgr = nullptr;
// Generates per-step CollectiveExecutors and has access to utilities
// supporting collective operations.
std::unique_ptr collective_executor_mgr;
// A pool of threads for scheduling compute work.
thread::ThreadPool* compute_pool = nullptr;
// Coordination service.
CoordinationServiceInterface* coord_service;
};


WorkerEnv 的几个 管理类成员变量都很重要，比如 SessionMgr 类，其为 Worker 管理会话，比如会话的产生和销毁，同时还维护了当前 Worker 的会话句柄到会话的映射。

class SessionMgr {
public:
Status CreateSession(...);
Status DeleteSession(...);
private:
const WorkerEnv* const worker_env_;
const WorkerCacheFactory worker_cache_factory_;
std::map> sessions_ GUARDED_BY(mu_);
};


MasterEnv

MasterEnv 把各种相关配置归总在一起，供 master 使用，可以认为是 Master 运行时的上下文，在 Master 的整个生命周期都是可见的。其主要成员变量如下：

• Env* env ：跨平台 API 接口。


• vector local_devices ：本地设备集;


• WorkerCacheFactory worker_cache_factory ：工厂类，可以创建 WorkerCacheInterface 实例;


• MasterSessionFactory master_session_factory ：工厂类，可以创建 MasterSession 实例;


• WorkerCacheInterface ：创建 MasterInterface 实例， MasterInterface 用于调用远端 MasterService 服务;


• OpRegistryInterface* ops ：查询特定 OP 的元数据;


• CollectiveExecutorMgrInterface* collective_executor_mgr ：访问集合操作。

// The master environment class, which holds a bag of pointers to
// per-master state.
//
// MasterEnv does not own its member pointers.
struct MasterEnv {
Env* env = nullptr;
// Object from which WorkerInterface instances can be obtained. Not owned.
WorkerCacheInterface* worker_cache = nullptr;
// The operation definitions to use. Must be filled before use.
const OpRegistryInterface* ops = nullptr;
// Local devices co-located with this master. Devices are not owned
// by the master service.
//
// REQUIRES: !local_devices.empty().
std::vector local_devices;
// Factory for creating master sessions, given session options and a
// vector of devices.
//
// The caller of the function takes ownership of the returned
// MasterSession, which may not be null. Ownership of the
// MasterEnv* is retained by the caller.
std::function SessionOptions, MasterEnv*,
std::unique_ptr>>,
std::unique_ptr,
std::unique_ptr device_set,
std::vector filtered_worker_list)>
master_session_factory;
std::function WorkerCacheInterface**)>
worker_cache_factory;
// Generates per-step CollectiveExecutors and has access to utilities
// supporting collective operations. Not owned.
CollectiveExecutorMgrInterface* collective_executor_mgr = nullptr;
};


2.5 启动

Python 代码之中，最后是 start 方法的调用。

@tf_export("distribute.Server", v1=["distribute.Server", "train.Server"])
@deprecation.deprecated_endpoints("train.Server")
class Server(object):
def __init__(self,
server_or_cluster_def,
job_name=None,
task_index=None,
protocol=None,
cOnfig=None,
start=True):
self._server_def = _make_server_def(server_or_cluster_def, job_name,
task_index, protocol, config)
self._server = c_api.TF_NewServer(self._server_def.SerializeToString())
if start:
self.start()


在调用之前，Server 是 New 状态，调用 start 之后，GrpcServer 的状态从 New 迁移 Started 状态。Start() 方法之中，会启动三个独立线程，分别是 MasterService，WorkerService，EagerService 的消息处理器。至此，GrpcServer 才对外提供 MasterService 和 WorkerService 这两种服务。

Status GrpcServer::Start() {
mutex_lock l(mu_);
switch (state_) {
case NEW: {
master_thread_.reset(
env_->StartThread(ThreadOptions(), "TF_master_service",
[this] { master_service_->HandleRPCsLoop(); }));
worker_thread_.reset(
env_->StartThread(ThreadOptions(), "TF_worker_service",
[this] { worker_service_->HandleRPCsLoop(); }));
eager_thread_.reset(
env_->StartThread(ThreadOptions(), "TF_eager_service",
[this] { eager_service_->HandleRPCsLoop(); }));
for (const auto& kv : extra_services_) {
const std::string& service_name = kv.first;
AsyncServiceInterface* service = kv.second;
std::unique_ptr extra_service_thread;
extra_service_thread.reset(env_->StartThread(
ThreadOptions(), service_name,
[service = service] { service->HandleRPCsLoop(); }));
extra_service_threads_.push_back(std::move(extra_service_thread));
}
state_ = STARTED;
return Status::OK();
}
case STARTED:
return Status::OK();
case STOPPED:
return errors::FailedPrecondition("Server has stopped.");
default:
LOG(FATAL);
}
}


2.6 等待终止服务

启动之后，需要让这几个线程做 Join 操作，因此主线程会挂起直至这两个线程终止，这样可以持久地对外提供 MasterService 服务和 WorkerService 服务。

Status GrpcServer::Join() {
mutex_lock l(mu_);
switch (state_) {
case NEW:
// Prevent the server from being started subsequently.
state_ = STOPPED;
return Status::OK();
case STARTED:
case STOPPED:
master_thread_.reset();
worker_thread_.reset();
eager_thread_.reset();
for (auto& thread : extra_service_threads_) {
thread.reset();
}
return Status::OK();
default:
LOG(FATAL);
}
}


至此，TF 分布式环境总体介绍完毕。

0xFF 参考

TensorFlow Internals

TensorFlow架构与设计：概述

TensorFlow内核剖析

TensorFlow架构与设计：OP本质论

[译] TensorFlow 白皮书

2017TensorFlow开发者峰会

https://jcf94.com/2018/02/28/2018-02-28-tfunpacking3/

TensorFlow 拆包（五）：Distributed

TensorFlow Architecture

『深度长文』Tensorflow代码解析（五）

什么是in-graph replication和between-graph replication?

[腾讯机智] TensorFlow源码解析(1): 创建会话

05tensorflow分布式会话

第八节，配置分布式TensorFlow

TensorFlow 分布式（Distributed TensorFlow）

tensorflow源码解析之distributed_runtime

Distributed TensorFlow: A Gentle Introduction

一文说清楚Tensorflow分布式训练必备知识

TensorFlow中的Placement启发式算法模块——Placer

TensorFlow的图切割模块——Graph Partitioner

TensorFlow中的通信机制——Rendezvous（一）本地传输

TensorFlow分布式采坑记

TensorFlow技术内幕（九）：模型优化之分布式执行

Tensorflow架构流程]