低延遲SSD上的快速圖處理

一、背景

圖處理在社交媒體、導(dǎo)航、推薦等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。很多場合下圖數(shù)據(jù)往往非常大以至于難以在單個機器的內(nèi)存中存儲。分布式圖處理選擇將圖數(shù)據(jù)存儲在分布式集群的內(nèi)存中；而與分布式圖處理不同，外部圖處理系統(tǒng)選擇在單臺機器上利用二級存儲來輔助存儲圖數(shù)據(jù)，同時也能提供與分布式圖處理相近或更優(yōu)的性能。外部圖處理系統(tǒng)根據(jù)存儲方式可以進一步分為半外部系統(tǒng)和全外部系統(tǒng)。前者將圖數(shù)據(jù)中的頂點數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存、邊數(shù)據(jù)存儲在SSD中；后者則將兩者都存儲在SSD中。本文提出的Blaze就屬于半外部系統(tǒng)。

二、問題

盡管現(xiàn)在新興的快速NVMe SSD提供了比過去的SSD更高的帶寬，但是現(xiàn)有的半外部圖處理系統(tǒng)不能充分利用這些快速SSD帶來的性能提升。本文通過實驗（上圖）發(fā)現(xiàn)主要問題為IO利用率低下，可以看出在兩個代表性的半外部處理系統(tǒng)中除了BFS算法以外其他例程的執(zhí)行中IO帶寬（柱）都遠未達到快速SSD的最大帶寬（紅線）。

本文作者認為IO利用率低下的原因主要包含3個方面：計算傾斜、IO傾斜、IO快計算慢。

1. 計算傾斜

并行圖處理系統(tǒng)需要同步機制來避免并發(fā)更新算法相關(guān)的頂點數(shù)據(jù)時出現(xiàn)競爭?，F(xiàn)有的半外部圖處理系統(tǒng)FlashGraph采用消息機制來解決同步問題，它為每個頂點分配了一個消息隊列，并按照頂點ID將每個頂點分派給一個計算線程。圖算法迭代性地執(zhí)行，在執(zhí)行的每一個迭代中頂點間通過消息通信；在迭代結(jié)束的時候系統(tǒng)處理這些消息，并根據(jù)處理的結(jié)果更新頂點數(shù)據(jù)。

對于FlashGraph而言，由于圖結(jié)構(gòu)服從照冪律分布，一些線程需要比其他的處理更多消息，即計算傾斜。而（下一迭代的）IO必須得等待這種落伍線程完成處理才能開始?？焖賁SD在本輪迭代中的IO操作很可能比這個落伍線程完成的早，導(dǎo)致其空閑。

下圖的實驗證明快速SSD（Optane SSD）相較于低速SSD（圖中NAND SSD）帶來的帶寬提升（紅線為磁盤最大讀取帶寬）確實造成了上述問題，造成了IO更多的空閑。

2. IO傾斜

為了更大的容量和帶寬，一些半外部圖處理系統(tǒng)會將邊數(shù)據(jù)分布在多塊磁盤中。而當(dāng)IO負載不均的時候顯然會造成部分磁盤比其他磁盤完成IO更慢而造成其他磁盤的空閑。

另一個半外部圖處理系統(tǒng)Graphene采用了一種2D圖分區(qū)技術(shù)以將邊均勻地分配到每個分區(qū)，并將這些分區(qū)均勻分布到多個磁盤上。盡管其分布均勻，但是Graphene在執(zhí)行采用了邊數(shù)據(jù)選擇性調(diào)度的算法的時候仍然受IO傾斜的影響。

下圖中的實驗證實了上述問題，圖中縱軸表示每輪迭代中各個磁盤間最大IO量減去最小IO量。盡管均勻分布的數(shù)據(jù)集可能有著低于1MB的傾斜，但對于其他冪律分布的圖則有著最大可達100MB的傾斜。

3. IO快計算慢

Graphene為每個SSD分配了一個計算核心和一個IO核心，對于慢速SSD而言這樣的設(shè)計可以最大化IO帶寬；然而對于快速SSD而言這樣的設(shè)計導(dǎo)致計算速度比IO更慢，IO填滿緩沖區(qū)的速度比計算使用的速度更快，導(dǎo)致緩沖區(qū)填滿后IO必須等待新的緩沖區(qū)。

下圖中的實驗對比了計算的速度和存儲設(shè)備的讀取帶寬，可以看出計算的速度比快速SSD要慢得多，證明了上述問題。

三、設(shè)計

1. Online binning

Blaze采用名為Online binning的機制應(yīng)對計算傾斜的問題。Bin是存儲在內(nèi)存中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，存儲了多條bin record，而bin record則是包含頂點ID和一個數(shù)值。Blaze在算法執(zhí)行時根據(jù)目標(biāo)頂點ID和用戶定義的scatter函數(shù)的返回值創(chuàng)建bin record，然后對頂點ID取模計算出需要進入的bin ID。填滿的bin被推入名為full_bins的并發(fā)隊列，由gather線程取出處理。每個gather線程獨自處理一個填滿的bin，以避免同步開銷。

2. 頁面交織

為了應(yīng)對IO傾斜的問題，Blaze采用了頁面交織的存儲方式來存儲邊數(shù)據(jù)。頁面交織基本類似RAID 0的方式。Blaze將CSR格式存儲的邊數(shù)據(jù)以4KB粒度交織分布到多個SSD上。

3. Blaze整體執(zhí)行流程

圖算法一般按迭代執(zhí)行，上圖提供了Blaze中每輪迭代中的處理流程。

作為輸入之一，算法程序會提供需要處理的頂點ID。為了接下來訪問各個頂點的邊列表，Blaze在第1步發(fā)動所有可用的線程將頂點ID集合轉(zhuǎn)換成其邊列表所在的磁盤頁面ID集合（即page frontier內(nèi)容）。轉(zhuǎn)換完成后根據(jù)其磁盤頁面ID從SSD中訪問數(shù)據(jù)，寫入到空的IO buffer中，生成滿的IO buffer。Scatter線程取出填滿的IO buffer，計算并生成bin record裝入對應(yīng)的bin，并將用完的IO buffer還給空IO buffer池。Gather線程取出填滿的bin并處理，根據(jù)處理結(jié)果修改算法相關(guān)的頂點數(shù)據(jù)。最后返回下一個迭代所需要處理的頂點集合。

四、實驗評估

1. 實驗設(shè)置

實驗測試平臺是一臺單處理器（Intel Xeon Gold 6230，20核心，禁用超線程），96GB內(nèi)存的機器，存儲配置了一塊960GB的快速SSD（Intel DC P4800X）。

對比的算法包含：BFS、PageRank、WCC、稀疏矩陣乘（SpMV）、BC。

數(shù)據(jù)集如下表所示：

2. 系統(tǒng)對比

本文將Blaze與FlashGraph和Graphene分別作了對比計算了加速比，加速比如下圖所示（Graphene沒有實現(xiàn)BC算法所以沒做對比）。除了sk2005數(shù)據(jù)集中FlashGraph表現(xiàn)更優(yōu)以外總體都有一定提升。sk2005數(shù)據(jù)集上的處理有著更高的局部性，F(xiàn)lashGraph的LRU頁面緩存借此減少了存儲訪問，而Blaze并沒有針對頁面緩存做專門的優(yōu)化。

3. IO利用率

IO利用率的評估如下圖所示，可以看出Blaze的平均IO帶寬基本達到快速SSD的帶寬。

4. 可擴展性

實驗表明Blaze的性能大致隨著核心數(shù)的增加而線性增長，除了少部分負載下（如sk2005上的BFS）較快地飽和了IO帶寬而不能擴張其性能。

五、總結(jié)

本文提出了一個新的半外部圖處理系統(tǒng)Blaze。Blaze采用了全新的scatter-gather技術(shù)，online binning，解決了現(xiàn)有半外部圖處理系統(tǒng)應(yīng)用快速SSD后不能充分利用其高帶寬的問題。

審核編輯：劉清