我用Awesome-Graphs看论文：解读Naiad

Naiad论文 ：《Naiad: A Timely Dataflow System》

前面通过文章《论文图谱当如是：Awesome-Graphs用200篇图系统论文打个样》向大家介绍了论文图谱项目Awesome-Graphs，并分享了Google的Pregel、OSDI'12的PowerGraph、SOSP'13的X-Stream。这次向大家分享Microsoft发表在SOSP'13的另一篇关于流处理系统论文Naiad，TimelyDataflow是它的开源实现。该论文促进了后续的流图系统的设计与创新，从其调度框架设计中也可以看到TuGraph Analytics调度器的影子。

对图计算技术感兴趣的同学可以多做了解，也非常欢迎大家关注和参与论文图谱的开源项目：

Awesome-Graphs：https://github.com/TuGraph-family/Awesome-Graphs
OSGraph：https://github.com/TuGraph-family/OSGraph

提前感谢给项目点Star的小伙伴，接下来我们直接进入正文！

摘要

Naiad是一个可执行有环数据流的分布式数据并行系统，提供了高吞吐的批处理、低延迟的流处理，以及迭代和增量计算的能力。

1. 介绍

支持特性：

循环结构化，支持反向边（feedback）。
有状态的数据流节点，支持无需全局协调的生产消费能力。
节点收齐特定轮次/迭代的输入后的通知机制。

2. 及时数据流

数据流图可以包含嵌套的循环结构，时间戳用于区分数据是由哪个轮次/迭代产生的。

2.1 图结构

及时数据流图包含输入/输出节点，输入节点从外部的生产者接受消息序列，输出节点将消息序列发送到外部消费者。

外部的生产者为每个消息打标了一个轮次（epoch），当没有消息需要输入时，会主动通知输入节点。

生产者也可以关闭输入节点，表示输入节点将不会再收到任何消息。

输出节点的消息也会打标这个轮次，同样当没有消息需要输出时，也会通知外部消费者。

及时数据流图里可以包含嵌套的循环上下文（loop contexts）：

入口点（ingress vertex）：数据流图的边进入循环上下文必须经过入口点，如I。
出口点（egress vertex）：数据流图的边离开循环上下文必须经过出口点，如E。
反馈点（feedback vertex）：循环上下文内必须包含反馈点，如F。

针对上图所表达的计算语义解释：

关键概念：逻辑时间戳（logical timestamp）：

e：消息的轮次。
k：循环嵌套的深度。
c：向量，每层循环的迭代次数。

逻辑时间戳变化规则：

经过入口点：c增加一个维度，初始化为0，表示循环开始。
经过反馈点：c的最后一个维度+1，表示循环次数累计。
经过出口点：c的最后一个维度提出，恢复成与入口点一致。

逻辑时间戳大小比较，t1=(e1, <c1, ..., cm>)，t2=(e2, <c1, ..., cn>)：

条件1：整数比较，e1 < e2。
条件2：字符串比较，c1 + ... + cm < c1 + ... + cn。

2.2 节点计算

数据流的节点可以接收、发送带逻辑时间戳的消息（message），以及通知（notification）。

每个节点v实现两个回调函数：

v.OnRecieve(Edge e, Message m, Timestamp t)：接收消息。
v.OnNotify(Timestamp t)：接收通知。

并可以调用系统提供的两个函数：

this.SendBy(Edge e, Message m, Timestamp t)：发送消息。
this.NotifyAt(Timestamp t)：发送通知。

对于数据流边e=(u, v)，u.SendBy将触发v.OnRecieve，u.NotifyAt将触发v.onNotify。

数据流系统保证v.OnNotify(t)一定发生在v.OnRecieve(e, m, t')之后，其中t' < t，即保证处理完所有t之前的消息后再处理通知，以让节点具备机会清理t之前的工作状态。

这种机制保证了消息处理不会发生时光回溯（backwards in time）。

如下示例代码描述了一个双出的数据流节点实现distinct、count算子的逻辑。

csharp 复制代码

class DistinctCount<S,T> : Vertex<T>
{
    Dictionary<T, Dictionary<S,int>> counts;
    void OnRecv(Edge e, S msg, T time)
    {
        if (!counts.ContainsKey(time)) {
            counts[time] = new Dictionary<S,int>();
            this.NotifyAt(time);
        }
        if (!counts[time].ContainsKey(msg)) {
            counts[time][msg] = 0;
            this.SendBy(output1, msg, time);
        }
        counts[time][msg]++;
    }
    void OnNotify(T time)
    {
        foreach (var pair in counts[time])
        this.SendBy(output2, pair, time);
        counts.Remove(time);
    }
}

2.3 实现及时数据流

数据流处理受限于未处理的事件（events：消息、通知）和数据流图的结构。

关键概念：pointstamp：

u.SendBy(e, m, t)：生成pointstamp (t, e)。
u.NotifyAt(t)：生成pointstamp (t, v)。

单线程调度器实现：

维护一个激活pointstamp（active pointstamp）集合，集合大小至少为1。对于每个pointstamp，有两个计数器：
- OC（occurrence count）：未完成的pointstamp数。
- PC（precursor count）：上游激活的pointstamp数。
系统初始化时，为输入节点生成第一个pointstamp，其中t=e，OC=1，PC=0。当e完成后，继续生成t=e+1的pointstamp。
当激活pointstamp p时，初始化PC为上游所有激活的pointstamp数，并递增下游节点所有pointstamp的PC值。
当OC[p]=0时，从active集合删除p，并递减下游节点所有pointstamp的PC值。
当PC[p]=0时，表示上游没有激活的pointstamp影响到p，则称p是frontier，调度器会把所有通知发送给frontier。

OC的计算规则为：

3. 分布式实现

Naiad集群包含多个进程，每个进程包含多个worker，worker管理数据流节点的一个分区。
worker之间通过本地的共享内存或者远程TCP连接交换消息。
进程遵循分布式进度追踪协议（Progress Tracking Protocol），用于协调通知的分发。

3.1 数据并行

逻辑数据流图：stages+connectors。
connectors包含一个分区函数。
运行时逻辑数据流图被展开为物理数据流图，stage被替换为一组节点，connectors被替换为一组边。

3.2 Workers

分发消息优先于分发通知。
分发策略多样，如基于最早的pointstamp分发降低端到端延迟。
worker使用共享队列进行通信。
如果分发的目标节点在同一个worker，那么SendBy会直接调用目标节点的OnRecieve。
如果存在环则需要强制进入队列，或者控制递归深度避免系统过载。

3.3 分布式进度追踪

每个worker维护各自的状态，通过广播OC进行状态共享。
优化手段：
- 使用映射的pointstamp实现进度跟踪，以降低并发冲突和更新规模。
- 更新广播前先进行本地聚合。

我用Awesome-Graphs看论文：解读Naiad

摘要

1. 介绍

2. 及时数据流

2.1 图结构

2.2 节点计算

2.3 实现及时数据流

3. 分布式实现

3.1 数据并行

3.2 Workers

3.3 分布式进度追踪

3.4 错误容忍和可用性

3.5 预防抖动

4. 使用Naiad写程序

5. 性能评估

6. 现实应用

7. 总结