本文由 发布，转载请注明出处，如有问题请联系我们！ 发布时间: 2021-07-24[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (18) --- kubeflow tf-operator
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- [源代码分析] 深度神经网络分布式系统训炼架构 horovod (18) --- kubeflow tf-operator
- 0x00 引言
- 0x01 情况专业知识
- 1.1 Kubernetes
- 1.2 器皿做为生产调度模块
- 1.3 Kubeflow
- 1.4 Tensorflow on Kubeflow
- 1.5 Operator
- 1.6 TF-Operator
- 0x02 TensorFlow 分布式系统
- 2.1 Parameter server构架
- 2.2 Tensorflow PS-Worker
- 2.2.1 构架
- 2.2.2 编码
- 0x03 TF-Operator
- 3.1 TF-Operator 设计理念
- 3.2 框架图
- 3.2.1 什么叫Pod
- 3.2.2 为何要有 service
- 3.2.3 什么叫 controller
- 3.3 Spec
- 3.4 TFJob
- 3.5 人物角色
- 3.5.1 界定
- 3.5.2 建立人物角色
- 3.5.3 如何区分 master
- 0x04 Contoller
- 4.1 K8S CRD重要定义
- 4.2 界定
- 4.3 通道
- 4.4 syncHandler
- 4.5 ReconcileJobs
- 4.6 解决 Pod
- 4.6.1 ReconcilePods
- 4.6.2 createNewPod
- 4.6.3 转化成配备信息内容
- 4.6.3.1 SetClusterSpec
- 4.6.3.2 genTFConfigJSONStr
- 4.6.3.3 genClusterSpec
- 4.6.4 CreatePodsWithControllerRef
- 4.6.5 createPods
- 4.7 解决服务项目
- 4.7.1 ReconcileServices
- 4.7.2 CreateNewService
- 4.7.3 CreateServicesWithControllerRef
- 4.7.4 createServices
- 0x05 与一般布署较为
- 5.1 运作
- 5.2 较为
- 5.2.1 一般 TF
- 5.2.2 TF-Operator
- 0x06 汇总
- 0xEE 私人信息
- 0xFF 参照
0x00 引言
Horovod 是一款根据 AllReduce 的分布式系统训炼架构。凭着其对 TensorFlow、PyTorch 等流行深度神经网络架构的适用，及其通讯提升等特性，Horovod 被广泛运用于数据信息并行处理的训炼中。
前边根据十几篇文章内容，大家一步一步剖析了 Horovod 的各个方面。下面便是应对 Horovod on K8S 这座高山。
文中及其后2~3篇文章内容目地是：趁着剖析学习培训 Horovod on K8S 作用，把有关定义整理一遍，期待能够 从这当中找到设计理念。因此成小短文方法是：梳理学了许多在网上文章内容，随后自身剖析编码。专此对诸位创作者深表谢谢。
文中是 horovod on k8s 的餐前甜品和必不可少前提条件，详细介绍有关定义及其kubeflow 小区的 tf-operator。
本系列产品别的文章内容连接以下：
[源代码分析] 深度神经网络分布式系统训炼架构 Horovod (1) --- 基本知识
[源代码分析] 深度神经网络分布式系统训炼架构 horovod (2) --- 从使用人视角进入
[源代码分析] 深度神经网络分布式系统训炼架构 horovod (3) --- Horovodrun身后干了哪些
[源代码分析] 深度神经网络分布式系统训炼架构 horovod (4) --- 网络基础知识 & Driver
[源代码分析] 深度神经网络分布式系统训炼架构 horovod (5) --- 结合架构
[源代码分析] 深度神经网络分布式系统训炼架构 horovod (6) --- 后台管理进程构架
[源代码分析] 深度神经网络分布式系统训炼架构 horovod (7) --- DistributedOptimizer
[源代码分析] 深度神经网络分布式系统训炼架构 horovod (8) --- on spark
[源代码分析] 深度神经网络分布式系统训炼架构 horovod (9) --- 运行 on spark
[源代码分析] 深度神经网络分布式系统训炼架构 horovod (10) --- run on spark
[源代码分析] 深度神经网络分布式系统训炼架构 horovod (11) --- on spark --- GLOO 计划方案
[源代码分析] 深度神经网络分布式系统训炼架构 horovod (12) --- 延展性训炼整体构架
[源代码分析] 深度神经网络分布式系统训炼架构 horovod (13) --- 延展性训炼之 Driver
[源代码分析] 深度神经网络分布式系统训炼架构 horovod (14) --- 延展性训炼发觉连接点 & State
[源代码分析] 深度神经网络分布式系统训炼架构 horovod (15) --- 广播节目 & 通告
[源代码分析] 深度神经网络分布式系统训炼架构 horovod (16) --- 延展性训炼之Worker生命期
[源代码分析] 深度神经网络分布式系统训炼架构 horovod (17) --- 延展性训炼之容错机制
0x01 情况专业知识
1.1 Kubernetes
kubernetes，通称K8s，是用8替代八个标识符“ubernete”而成的简称。是一个开源系统的，用以管理云平台中好几个服务器上的容器化的运用，Kubernetes的总体目标是让布署容器化的运用简易而且高效率（powerful）,Kubernetes给予了运用布署，整体规划，升级，维护保养的一种体制。
Kubernetes 是一种愈来愈受大家喜爱的深层神经元网络训炼选择项，因为它给予了根据器皿应用不一样深度学习架构的协调能力，及其按需拓展的灵敏性。
当遭遇较繁杂的实体模型训炼或是信息量大时，单机版的计算水平通常不能满足算率规定。根据应用阿里巴巴的 AiACC 或是小区的 horovod 等分布式系统训炼架构，仅需改动两行编码，就能将一个单机版的训练科目拓展为适用分布式系统的训练科目。
在 Kubernetes 上普遍的是 kubeflow 小区的 tf-operator 适用 Tensorflow PS 方式，或是 mpi-operator 适用 horovod 的 mpi allreduce 方式。
1.2 器皿做为生产调度模块
为何期待应用器皿来做为深度神经网络系统软件的生产调度模块？由于器皿获取/运行迅速。防护資源效果非常的好。抽象性看来，能够 将器皿的image做为job的一部分派发生产调度实行。自然容器化后会引进gpu，互联网等特性的成本。
例如 nvidia gpu 对docker给予了适用，nvidia-docker能够 替代docker实行create和run实际操作。下面的图便是nvidia-docker构架。
1.3 Kubeflow
Kubeflow 是一个开源系统的 Kubernetes 原生态服务平台，用以开发设计、编辑、布署和运作可拓展的携带式深度学习工作中负荷。Kubeflow 能够 在一切Kubernetes 群集上运作。
Kubeflow能够 非常好的管理方法多机每日任务，Kubeflow的名称非常简单，为Kubernetes TensorFlow，是一个深度学习工具箱，是运作在K8s以上的一套技术栈，这套技术栈包括了许多部件，部件中间的关联较为疏松，我们可以配合起来用，还可以独立用在其中的一部分。
Kubeflow 了解 Kubernetes 计划指标哪多台设备来运作一个分布式系统工作中的每个过程，接着告 知每一个过程，全部别的过程的 IP 详细地址和 port。进而确保一个工作里每个过程 中间相互之间了解另一方。
为何必须 让全部过程相互之间了解另一方呢？它是 TensorFlow ps-based distribution 方法规定的。TensorFlow 1.x 原生态的遍布 式训炼作用让一个工作中全部过程都实行 TensorFlow 1.x runtime 程序流程。这种 过程相互之间通讯，相互之间融洽变成一个“分布式系统 runtime“，来表述实行表明深度神经网络 测算全过程的计算图（graph）。在逐渐分布式系统训炼之初，graph 被 TensorFlow runtime 拆卸成多个子图；每一个过程承担实行一个子图 —— 一切一个过程不成功 （可能是被高些优先工作占领），则全部高清大图的实行就失败了。因此 TensorFlow 原生态的分布式系统训炼工作能力并不是容错机制的（fault-tolerant）。但是， 它是能够 从不正确修复（fault-recoverable）—— TensorFlow API 给予 checkpoint 的工作能力；假如一个工作失败了，能够 重新启动工作，从近期的 checkpoint 逐渐执行。
1.4 Tensorflow on Kubeflow
Kubeflow 适用二种不一样的 Tensorflow 架构分布式系统训练法。
- 第一种是原生态 Tensorflow 构架，它取决于集中型主要参数网络服务器来完成工作中进程中间的融洽。
- 第二种是分散型方式，工作中进程根据 MPI AllReduce 原语立即互相通讯，不应用主要参数网络服务器。NVIDIA 的 NCCL 库早已在GPU 上合理地实行了绝大多数 MPI 原语，而 Uber 的Horovod 让应用 TensorFlow 实行多 GPU 和多节点训炼越来越易如反掌。与主要参数网络服务器对比，第二种方式能够 能够更好地提升网络带宽和能够更好地拓展。
1.5 Operator
Operator 是Kubernetes 当中的定义，主要是用于装包、布署及管理方法客户的每日任务。
Operator能够 简易了解为 CRD Controller。
- CRD（Custom Resource Definition）是 Kubernetes 的拓展种类，用于为客户自定資源提。
- Controller 用于让客户实际操作CRD。
假如用 Java 来形容，operator 便是 Class，CRD 便是类的成员函数，Controller 便是类组员方式。
1.6 TF-Operator
尽管KubeFlow给予了一大堆部件，包含了深度学习的各个方面，但实体模型训炼肯定是KubeFlow最重要的作用。 KubeFlow对于各式各样的深度学习架构给予了训炼的工作能力。方法是界定了各式各样的Operator，其主要是用于管理方法深度学习或是深度神经网络里边的每日任务，例如怎么管理维护保养一个每日任务的好几个连接点，怎么管理Pod及每日任务的生命期，怎样开展容错机制这些。
TF-Operator便是开源项目根据K8S给予的拓展API，给予了TensorFlow的训炼工作能力，从名称也可以看出去，这一完成是相近Job的一种方法，其特性以下：
- 给予TensorFlow原生态PS-worker构架 的多机训炼
- 强烈推荐将PS和worker一起运行
- 根据service做服务发现
- 在小区中最初期的Operator
由于 TF-Operator 是小区中最初期的Operator，因此大家必须先看一下。
0x02 TensorFlow 分布式系统
由于 TF-Operator 是为了更好地适用 Tensorflow PS 方式，因此大家最先介绍一下 TensorFlow 分布式系统。
2.1 Parameter server构架
在Parameter server构架（PS构架）中，群集中的连接点被分成两大类：主要参数网络服务器（parameter server）和工作中网络服务器（worker）。在其中主要参数网络服务器储放实体模型的主要参数，而工作中网络服务器承担测算主要参数的梯度方向。在每一个迭代更新全过程，工作中网络服务器从主要参数网络服务器中得到 主要参数，随后将测算的梯度方向回到给主要参数网络服务器，主要参数网络服务器汇聚从工作中网络服务器传到的梯度方向，随后升级主要参数，并将新的主要参数广播节目给工作中网络服务器。
PS-Worker 构架的梯度方向升级拥有 同歩升级 和 多线程升级 二种方法：
在同步练习中， 全部的Worker机器设备选用同一个Batch的不一样小批(mini-batch)数据信息来训炼，等候全部机器设备该批号的梯度方向测算进行后，实体模型才会依据全部的梯度方向开展一次主要参数升级，随后PS将升级后的实体模型下达到每个机器设备。
多线程训炼中，沒有机器设备必须 去等候别的机器设备的梯度方向测算和主要参数升级，全部机器设备单独算并与将梯度方向結果升级到管理中心连接点（PS）。多线程训炼整体会训炼速率会快许多，可是多线程训炼的一个很严重的难题是梯度方向无效难题（stale gradients），一开始全部机器设备选用同样的主要参数来训炼，可是多线程状况下，某一机器设备进行一步训炼后，很有可能发觉实体模型主要参数早已被其他机器设备升级过去了，这时这一机器设备测算出的梯度方向就到期了。
2.2 Tensorflow PS-Worker
2.2.1 构架
这儿仅仅大概介绍一下，主要是为了更好地和 TF-Operator 比照。
TF 把Job关键区划为Parameter Server和Worker（由于 TF 版本号不一样，因此有不一样环节的尤其界定，例如 master 或是 chief）。
- Parameter Job：实行实体模型有关的工作，包含实体模型主要参数储存，派发，归纳，升级；做为分布式系统训炼的服务器端，直到每个终端设备(supervisors)来联接。
- Worker Job： 在TensorFlow的代码注释中被称作supervisors，实行训炼有关的工作，包含逻辑推理测算和梯度方向测算。假如主要参数的总数很大，一台设备解决不上，这就需要必须 好几个Tasks（动态性上了解，服务器上的一个过程，从静态数据的视角了解，
Task便是大家写的编码）。 - Chief supervisors：在诸多计算终端设备中务必选定一个做为关键的计算终端设备。该终端设备是在计算终端设备中最开始运行的，它的作用是合拼每个终端设备计算后的学习培训主要参数，将其储存再载入。
- Cluster 是 Jobs 的结合: Cluster(群集) 便是群集系统软件。
每一个实际人物角色互联网标志全是唯一的，即遍布在不一样IP的设备上(或是同一服务器但不一样端口)。
在具体运作中，每个人物角色的互联网搭建一部分编码务必完全一致，Ps-worker 构架分布式系统实体模型的步骤大概以下:
-
pull : 每个worker依据数据流程图的网络拓扑结构，从PS获取全新的实体模型主要参数
-
feed: 各worker添充不一样的批数据信息
-
compute: 各worker依照同样的实体模型主要参数和不一样的批数据信息测算梯度方向，得到不一样的梯度方向值
-
push 各worker 将测算获得的梯度方向值上发送给PS
-
update: PS 搜集全部worker的梯度方向值，求平均值，升级实体模型主要参数。
2.2.2 编码
实际逻辑性以下：
Task必须 了解群集上都有哪些服务器，及其他们都监视哪些端口号。tf.train.ClusterSpec()便是用于叙述这一。- 这一
Cluster(群集)有两个Job(worker.ps)，worker中有三个Task(即，有三个Task实行Tensorflow op实际操作) - 将
ClusterSpec作为主要参数传到到tf.train.Server()中，与此同时特定此Task的Job_name和task_index。 - 因为是同样的程序执行在不一样的服务器上，因此要传到
job_name和task_index多方面区别，而ps_hosts和worker_hosts针对全部服务器而言，全是一样的，用于叙述群集的。 - 一个tf.train.Server包含了当地机器设备（GPUs，CPUs）的结合，能够 联接到其他task的ip:port（储存在cluster中）， 还有一个session target用于实行遍布实际操作。也有最重要的一点便是，它建立了一个网络服务器，监视port端口号，如果有数据信息传出去，他便会在当地实行(运行session target,启用当地机器设备实行计算)，随后結果回到给入参。
- 为了更好地使ps_server可以一直处在监视情况，大家必须 应用server.join()。这时候，过程便会block在这儿.对于为何ps_server刚建立就join呢，缘故是由于下边的编码会将主要参数特定给ps_server存放，因此ps_server静静地监视就好了。
# To build a cluster with two ps jobs on hosts ps0 and ps1, and 3 worker
# jobs on hosts worker0, worker1 and worker2.
cluster_spec = {
"ps": ["ps0:2222"， "ps1:2222"]，
"worker": ["worker0:2222"， "worker1:2222"， "worker2:2222"]}
# Create a cluster from the parameter server and worker hosts.
cluster = tf.train.ClusterSpec({"ps": ps_hosts, "worker": worker_hosts})
# Create and start a server for the local task.
server = tf.train.Server(cluster,
job_name=FLAGS.job_name,
task_index=FLAGS.task_index)
if FLAGS.job_name == "ps":
server.join()
略微详细点的编码以下：
def main(_):
ps_hosts = FLAGS.ps_hosts.split("，")
worker_hosts = FLAGS.worker_hosts.split("，")
# Create a cluster from the parameter server and worker hosts.
cluster = tf.train.ClusterSpec({"ps": ps_hosts, "worker": worker_hosts})
# Create and start a server for the local task.
server = tf.train.Server(cluster,
job_name=FLAGS.job_name,
task_index=FLAGS.task_index)
if FLAGS.job_name == "ps":
server.join()
elif FLAGS.job_name == "worker":
# 找到worker的主连接点，即task_index为0的连接点
is_chief = (FLAGS.task_index == 0)
# Assigns ops to the local worker by default.
with tf.device(tf.train.replica_device_setter(
worker_device="/job:worker/task:%d" % FLAGS.task_index,
cluster=cluster)):
# Compute
运作以下，能够 看得出，大家只必须 写一个程序流程，在不一样的服务器上，传到不一样的主要参数使其运作：
# On ps0.example.com:
$ python trainer.py \
--ps_hosts=ps0.example.com:2222,ps1.example.com:2222 \
--worker_hosts=worker0.example.com:2222,worker1.example.com:2222 \
--job_name=ps --task_index=0
# On ps1.example.com:
$ python trainer.py \
--ps_hosts=ps0.example.com:2222,ps1.example.com:2222 \
--worker_hosts=worker0.example.com:2222,worker1.example.com:2222 \
--job_name=ps --task_index=1
# On worker0.example.com:
$ python trainer.py \
--ps_hosts=ps0.example.com:2222,ps1.example.com:2222 \
--worker_hosts=worker0.example.com:2222,worker1.example.com:2222 \
--job_name=worker --task_index=0
# On worker1.example.com:
$ python trainer.py \
--ps_hosts=ps0.example.com:2222,ps1.example.com:2222 \
--worker_hosts=worker0.example.com:2222,worker1.example.com:2222 \
--job_name=worker --task_index=1
0x03 TF-Operator
3.1 TF-Operator 设计理念
了解了 TF 分布式系统的大概运行，大家一起来看看 TF-Operator 设计理念。
下列是以 "Design Doc TFJob K8s CRD" 中翻译的。
总体目标是使在Kubernetes（K8s）上运作TensorFlow训炼（尤其是分布式系统训炼）越来越非常容易。我建议根据建立一个K8s自定資源ioctl（CRD）和关系的控制板来完成这一点。CRD部门管理运作学习培训工作需要的K8s資源。
Kubernetes根据给予一个步骤（而不是以VM为管理中心）的全球主视图，促使流程管理越来越更为非常容易。Kubernetes更为繁杂的分布式架构程序流程给予了基本上的搭建块。比如，K8s给予对DNS、健康体检、日志搜集、衡量搜集、储存等的内嵌适用。
在K8s中，控制板承担保证一套Pods是运作情况。Pod是K8s中的基本上搭建块，它叙述了一个或好几个应当开展共精准定位的过程（同样的ip）。K8s配置了很多内嵌控制板。能够 保证N个pod以特殊的标准运作。工作控制板能够 用于运作二进制文件。
内嵌控制板不能运作分布式系统TensorFlow工作。TensorFlow是一个有情况的应用软件；每一个主要参数网络服务器和工作人员都必须 具备唯一的可寻址方式性，以适用全部不一样的分布式系统学习培训方式。K8s有一个statefulset。 可是，有情况集用以永久性运作的有情况服务项目（如Redis这类的运行内存分块缓存文件服务项目），而不是用以运作到进行的工作。
因而，今日在K8s上运作分布式系统TF工作代表着从内嵌原语中拼奏一个解决方法。一般 ，这代表着手动式管理好几个資源。比如，客户能够 为主要参数网络服务器建立一个有情况集，为工作人员建立一个有情况集，为主导网络服务器建立一个工作。
为了更好地处理内嵌資源的限定，K8s适用自定資源（CRD）和控制板。应用CRD，能够 非常容易地为特殊工作中负荷建立具备所需词义的控制板，与此同时将客户掩藏在完成中。K8s小区迅速就选用了这类方式，奉献了很多的CRD用以各种各样工作中负荷。
开发设计crd和各种各样控制板的K8s精英团队的建议是，大部分控制板应用非分布式系统、线程同步设计方案，可扩展性并不是难题。
TFJob CRD为K8s界定了TFJob資源。
TFJob資源是 TfReplicas 的结合。每一个TfReplica相匹配一个在工作上饰演人物角色的一组 TensorFlow processes；
我作出了一个确立的决策，不尝试掩藏或更换K8s抽象性。比如，每一个TfReplica都包括一个规范的K8s PodTemplate 以特定要在每一个拷贝团本中运作的过程（包含TF）。我那样做是由于K8s早已给予了一个被普遍选用和了解的API。因而，引进新的定义来替代K8s的定义是令人费解的。除此之外，公布PodTemplate 使TFJob客户能够 轻轻松松地运用K8s特点。比如，TFJob客户能够 应用K8s将卷额外到其TF过程。这促使TF与K8s适用的一切分布式存储（如PDs、NFS等）融合应用越来越很容易。
3.2 框架图
实际框架图以下：
3.2.1 什么叫Pod
大家从图上看来，首先看正中间的 pod 定义。
pod 是 k8s生产调度的最少模块。pod 能够 了解为：器皿组，与此同时pod等同于逻辑性服务器，进到pod后好像进到一个Linux服务器，指令都可以用（linux系统软件下），该“服务器”内又有很多器皿，进到后又好像是又进了一个linux服务器。默认设置状况下，每一个器皿的系统文件与别的器皿彻底防护。每一个pod都是有本机ip详细地址。pod内的器皿共享资源同样的ip和端口号室内空间。
3.2.2 为何要有 service
最先，每一个Pod都是会被分派一个独立的IP地址，并且每一个Pod都给予了一个单独的Endpoint（Pod IP ContainerPort）以被手机客户端浏览，但这类浏览仅限群集內部，外界无法浏览群集內部的IP地址，
次之，Pod的生命是比较有限的，假如Pod重新启动IP很有可能会产生变化。当 controller 用新 Pod 取代产生常见故障的 Pod 时，新 Pod 会分派到新的 IP 详细地址。那样就造成了一个难题：假如一组 Pod 对外开放给予服务项目（例如 HTTP），他们的 IP 很有可能产生变化，那麼手机客户端怎样寻找并浏览这一服务项目呢？
Kubernetes 得出的解决方法是 Service。
Service仅仅一个抽象化，Kubernetes Service 从逻辑性上意味着了一组 Pod，实际是什么 Pod 则是由 label 来选择。Service 在逻辑性上把一组pod（作用同样）给抽象性出去一个统一通道。能够 将他简易了解为干了一个服务项目的web服务。
Service 有自身 IP，并且这一 IP 是不会改变的。手机客户端只必须 浏览 Service 的 IP，Kubernetes 则承担创建和维护保养 Service 与 Pod 的投射关联。不管后面 Pod 怎样转变，对手机客户端不容易有一切危害，由于 Service 沒有变。因此一般会根据service来浏览pod。core-dns会给service分派一个內部的虚拟ip，因而內部服务项目能够 根据这一ip或是是serviceName来浏览到pod的服务项目。
大家得出一个源代码中的service 事例。
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
annotations:
prometheus.io/path: /metrics
prometheus.io/scrape: "true"
prometheus.io/port: "8443"
labels:
app: tf-job-operator
name: tf-job-operator
spec:
ports:
- name: monitoring-port
port: 8443
targetPort: 8443
selector:
name: tf-job-operator
type: ClusterIP
如今大家见到早已建立了名叫tf-job-operator的Service，会分派一个Cluster IP，该Service还会继续不断的监视selector下边的 Pod，会把这种Pod信息内容升级到一个名叫 tf-job-operator 的Endpoints目标上来，这一目标就类似大家上边说的Pod结合了。
3.2.3 什么叫 controller
由于 Kubernetes 目前的资源不能满足大家的要求，因而必须 根据 Custom Resource Definition 的体制开展拓展。
K8S中一切都是resource，例如Deployment，Service这些。
我们可以根据CRD（CustomResourceDefinitions）作用增加resource，例如我觉得自定一种Deployment資源，给予不一样的布署对策。
我们知道resource能够 根据k8s的RESTFUL API开展CURD实际操作，针对CRD建立的resource也是一样的。
CRD只是是界定一种resource，大家还必须 完成controller，类似deployment controller这些，监视相匹配資源的CURD事情，作出相匹配的解决，例如布署POD。
实际上 ，TF-Operator 关键便是一个 Controller 的完成，大家下边也关键便是解读这一 controller。
3.3 Spec
大家最先得出一个 Job Spec，那样大伙儿能够 在事后和编码中相匹配。样比如下，有着一个 master，2个 workers，一个 PS。
apiVersion: "kubeflow.org/v1alpha1" # 特定api版本号，此值务必在kubectl api-versions中
kind: "TFJob" # 特定建立資源的人物角色/种类
metadata: # 資源的数据库/特性
name: "example-job"
spec: # 資源规范字段
replicaSpecs: # 申明团本数量
- replicas: 1
tfReplicaType: MASTER
template: # 模板
spec:
containers:
- image: gcr.io/tf-on-k8s-dogfood/tf_sample:dc944ff # 器皿应用的镜像系统详细地址
name: tensorflow
args:
- --log_dir=gs://my-job/log-dir
restartPolicy: OnFailure
- replicas: 2
tfReplicaType: WORKER
template:
spec:
containers:
- image: gcr.io/tf-on-k8s-dogfood/tf_sample:dc944ff
name: tensorflow
args:
- --log_dir=gs://my-job/log-dir
restartPolicy: OnFailure
- replicas: 1
tfReplicaType: PS
下边大家逐渐进到代码世界。
3.4 TFJob
最先大家看一下 TFJob 的界定，大概能够 和上边的 Spec 中寻找对应关系，由于文中目地是掌握其大致，因此大家就只剖析这种就可以。
// TFJob represents a TFJob resource.
type TFJob struct {
// Standard Kubernetes type metadata.
metav1.TypeMeta `json:",inline"`
// Standard Kubernetes object's metadata.
// optional
metav1.ObjectMeta `json:"metadata,omitempty"`
// Specification of the desired state of the TFJob.
// optional
Spec TFJobSpec `json:"spec,omitempty"`
// Most recently observed status of the TFJob.
// Populated by the system.
// Read-only.
// optional
Status commonv1.JobStatus `json:"status,omitempty"`
}
// TFJobSpec is a desired state description of the TFJob.
type TFJobSpec struct {
// RunPolicy encapsulates various runtime policies of the distributed training
// job, for example how to clean up resources and how long the job can stay
// active.
RunPolicy commonv1.RunPolicy `json:"runPolicy,inline"`
// SuccessPolicy defines the policy to mark the TFJob as succeeded.
// Default to "", using the default rules.
// optional
SuccessPolicy *SuccessPolicy `json:"successPolicy,omitempty"`
// A map of TFReplicaType (type) to ReplicaSpec (value). Specifies the TF cluster configuration.
// For example,
// {
// "PS": ReplicaSpec,
// "Worker": ReplicaSpec,
// }
TFReplicaSpecs map[commonv1.ReplicaType]*commonv1.ReplicaSpec `json:"tfReplicaSpecs"`
// // A switch to enable dynamic worker
EnableDynamicWorker bool `json:"enableDynamicWorker,omitempty"`
}
3.5 人物角色
次之大家看一下 TF-Operator 当中，对 TF 人物角色的相匹配完成。
3.5.1 界定
最先是人物角色界定。这儿的人物角色基本上相匹配了 Tensorflow 的每个人物角色，包含许多为了更好地兼容而保存的人物角色。
// setTypeNamesToCamelCase sets the name of all replica types from any case to correct case.
func setTypeNamesToCamelCase(tfJob *TFJob) {
setTypeNameToCamelCase(tfJob, TFReplicaTypePS)
setTypeNameToCamelCase(tfJob, TFReplicaTypeWorker)
setTypeNameToCamelCase(tfJob, TFReplicaTypeChief)
setTypeNameToCamelCase(tfJob, TFReplicaTypeMaster)
setTypeNameToCamelCase(tfJob, TFReplicaTypeEval)
}
const (
// TFReplicaTypePS is the type for parameter servers of distributed TensorFlow.
TFReplicaTypePS commonv1.ReplicaType = "PS"
// TFReplicaTypeWorker is the type for workers of distributed TensorFlow.
// This is also used for non-distributed TensorFlow.
TFReplicaTypeWorker commonv1.ReplicaType = "Worker"
// TFReplicaTypeChief is the type for chief worker of distributed TensorFlow.
// If there is "chief" replica type, it's the "chief worker".
// Else, worker:0 is the chief worker.
TFReplicaTypeChief commonv1.ReplicaType = "Chief"
// TFReplicaTypeMaster is the type for master worker of distributed TensorFlow.
// This is similar to chief, and kept just for backwards compatibility.
TFReplicaTypeMaster commonv1.ReplicaType = "Master"
// TFReplicaTypeEval is the type for evaluation replica in TensorFlow.
TFReplicaTypeEval commonv1.ReplicaType = "Evaluator"
)
3.5.2 建立人物角色
NewTFJobV2 涵数便是根据配备的不一样，来建立不一样的人物角色。
这儿能够 见到，转化成 job 情况下，基本上便是依照 spec 的相匹配字段名来解决。
apiVersion: "kubeflow.org/v1alpha1"
kind: "TFJob"
metadata:
name: "example-job"
spec:
replicaSpecs:
下边是函数定义。
func NewTFJobV2(worker, ps, master, cheif, evaluator int) *tfv1.TFJob {
tfJob := &tfv1.TFJob{
TypeMeta: metav1.TypeMeta{
Kind: tfv1.Kind,
},
ObjectMeta: metav1.ObjectMeta{
Name: TestTFJobName,
Namespace: metav1.NamespaceDefault,
},
Spec: tfv1.TFJobSpec{
TFReplicaSpecs: make(map[commonv1.ReplicaType]*commonv1.ReplicaSpec),
},
}
tfv1.SetObjectDefaults_TFJob(tfJob)
if worker > 0 {
worker := int32(worker)
workerReplicaSpec := &commonv1.ReplicaSpec{
Replicas: &worker,
Template: NewTFReplicaSpecTemplate(),
}
tfJob.Spec.TFReplicaSpecs[tfv1.TFReplicaTypeWorker] = workerReplicaSpec
}
if ps > 0 {
ps := int32(ps)
psReplicaSpec := &commonv1.ReplicaSpec{
Replicas: &ps,
Template: NewTFReplicaSpecTemplate(),
}
tfJob.Spec.TFReplicaSpecs[tfv1.TFReplicaTypePS] = psReplicaSpec
}
if master > 0 {
master := int32(master)
masterReplicaSpec := &commonv1.ReplicaSpec{
Replicas: &master,
Template: NewTFReplicaSpecTemplate(),
}
tfJob.Spec.TFReplicaSpecs[tfv1.TFReplicaTypeMaster] = masterReplicaSpec
}
if cheif > 0 {
cheif := int32(cheif)
cheifReplicaSpec := &commonv1.ReplicaSpec{
Replicas: &cheif,
Template: NewTFReplicaSpecTemplate(),
}
tfJob.Spec.TFReplicaSpecs[tfv1.TFReplicaTypeChief] = cheifReplicaSpec
}
if evaluator > 0 {
evaluator := int32(evaluator)
evaluatorReplicaSpec := &commonv1.ReplicaSpec{
Replicas: &evaluator,
Template: NewTFReplicaSpecTemplate(),
}
tfJob.Spec.TFReplicaSpecs[tfv1.TFReplicaTypeChief] = evaluatorReplicaSpec
}
return tfJob
}
3.5.3 如何区分 master
用以下方式区别 master。
func (tc *TFController) IsMasterRole(replicas map[commonv1.ReplicaType]*commonv1.ReplicaSpec, rtype commonv1.ReplicaType, index int) bool {
if ContainChieforMasterSpec(replicas) {
return rtype == tfv1.TFReplicaTypeChief || rtype == tfv1.TFReplicaTypeMaster
}
// else check if it is worker with index 0
return rtype == tfv1.TFReplicaTypeWorker && index == 0
}
0x04 Contoller
下边就进到主题，看一下 Controller 怎样完成。
4.1 K8S CRD重要定义
最先大家必须 看一下 K8S CRD 的一些重要定义。
-
informer：监视apiserver中特殊資源转变，随后会储存到一个线程安全的local cache中，最终回调函数我们自己完成的event handler。
-
local cache：informer即时同歩apiserver（也就是etcd）中的数据信息到运行内存中储存，能够 合理减少apiserver的查看工作压力，但缺陷便是实用性不太好，当地会比远程控制的数据信息落伍一点点但会最后与etcd一致，因此必须 依据状况深入分析是走Local cache或是apiserver即时读取数据。
-
Lister：给予了CURD实际操作浏览local cache。
-
controller：一个逻辑性定义，是指生产调度某类資源的完成罢了，必须 我们自己开发设计。Controller做的事儿关键包含：
-
- 完成event handler解决資源的CURD实际操作
- 在event handler，能够 应用workqueue类库完成同样資源目标的持续event的去重复，及其event解决出现异常后的不成功再试，一般 是提议应用的。
-
Workqueue：一个独立的类库，是可选择应用的，但一般 都是会应用，缘故上边讲了。大家必须 在完成event handler的情况下把产生变化的資源标志放进workqueue，供下边的processor消費。
-
Clientset：默认设置clientset只有CRUD k8s给予的资源，例如deployments，daemonset等；转化成的编码为大家自定的資源（CRD）转化成了独立的clientset，进而使我们应用结构型的编码CURD自定資源。换句话说，想实际操作内建資源就用k8s内置的clientset，想实际操作CRD就用转化成编码里的clientset。
-
Processor：大家完成的go协同程序，消費workqueue中的事情，workqueue给予了按資源标志的去重复。
4.2 界定
TFController 的界定以下，能看出去好多个成员函数都有常用，就各自采用了以上的一部分部件。
// TFController is the type for TFJob Controller, which manages
// the lifecycle of TFJobs.
type TFController struct {
common.JobController
// tfJobClientSet is a clientset for CRD TFJob.
tfJobClientSet tfjobclientset.Interface
// To allow injection of sync functions for testing.
syncHandler func(string) (bool, error)
// tfJobInformer is a temporary field for unstructured informer support.
tfJobInformer cache.SharedIndexInformer
// Listers for TFJob, Pod and Service
// tfJobLister can list/get tfjobs from the shared informer's store.
tfJobLister tfjoblisters.TFJobLister
// tfJobInformerSynced returns true if the tfjob store has been synced at least once.
tfJobInformerSynced cache.InformerSynced
}
4.3 通道
TF-Operator 逻辑性编码的通道是 runWorker，实际上 便是循环系统启用 processNextWorkItem。
func (tc *TFController) runWorker() {
for tc.processNextWorkItem() {
}
}
processNextWorkItem将从WorkQueue中载入单独工作中项，并试着根据启用syncHandler来解决它。
// processNextWorkItem will read a single work item off the workqueue and
// attempt to process it, by calling the syncHandler.
func (tc *TFController) processNextWorkItem() bool {
obj, quit := tc.WorkQueue.Get()
if key, ok = obj.(string); !ok {
tc.WorkQueue.Forget(obj)
return true
}
tfJob, err := tc.getTFJobFromKey(key)
// 同歩TFJob以将具体情况配对到需要的情况。
// Sync TFJob to match the actual state to this desired state.
forget, err := tc.syncHandler(key)
}
4.4 syncHandler
syncHandler 的功效是根据 key 来同歩 Job，就是以 WorkQueue 当中弄出一个 job，当地解决。
以前设定有 tc.syncHandler = tc.syncTFJob，因此大家具体赶到了 syncTFJob。
- 假如
tfjob的期待值早已完成，那麼syncTFJob便会用给出的key来同歩tfjob，这代表着它不期待大量的
pod/service被建立或删掉： - EnableDynamicWorker 这儿会依据不一样种类设定。
- 随后会启用 ReconcileJobs 对实际 job 开展解决。
// syncTFJob syncs the tfjob with the given key if it has had its expectations fulfilled, meaning
// it did not expect to see any more of its pods/services created or deleted.
// This function is not meant to be invoked concurrently with the same key.
// 这一涵数不可以与同一个key与此同时启用
func (tc *TFController) syncTFJob(key string) (bool, error) {
namespace, name, err := cache.SplitMetaNamespaceKey(key)
sharedTFJob, err := tc.getTFJobFromName(namespace, name)
tfjob := sharedTFJob.DeepCopy()
// Sync tfjob every time if EnableDynamicWorker is true
tfjobNeedsSync := tfjob.Spec.EnableDynamicWorker || tc.satisfiedExpectations(tfjob)
// 为新tfjob设定初始值。
// Set default for the new tfjob.
scheme.Scheme.Default(tfjob)
if tfjobNeedsSync && tfjob.DeletionTimestamp == nil {
// 启用reconcileTFJobs来运行TFJobs
reconcileTFJobsErr = tc.ReconcileJobs(tfjob, tfjob.Spec.TFReplicaSpecs, tfjob.Status, &tfjob.Spec.RunPolicy)
}
return true, err
}
4.5 ReconcileJobs
reconcileTFJobs查验并升级每一个给出TFReplicaSpec的replicas，而且做相对应解决，能够 觉得这儿是主控芯片逻辑性。
- 假如 job 完毕，则做相对应解决，delete全部pod和service。
- 假如TFJob超出了backofflimit或超出了active deadline，删掉全部pod和service，随后将情况设定为failed。
- 不然 解析xml环境变量的TFReplicaSpecs一部分，
- 各自为不一样种类的连接点运行相对应的Pod。
- 在运行Pod以后，还需要为其运行一个Service。
// 假如在建立/删掉 pods/services时产生不正确，它将要求tfjob。// ReconcileJobs checks and updates replicas for each given ReplicaSpec.
// It will requeue the job in case of an error while creating/deleting pods/services.
func (jc *JobController) ReconcileJobs(
job interface{},
replicas map[apiv1.ReplicaType]*apiv1.ReplicaSpec,
jobStatus apiv1.JobStatus,
runPolicy *apiv1.RunPolicy) error {
metaObject, ok := job.(metav1.Object)
jobName := metaObject.GetName()
runtimeObject, ok := job.(runtime.Object)
jobKey, err := KeyFunc(job)
pods, err := jc.Controller.GetPodsForJob(job)
services, err := jc.Controller.GetServicesForJob(job)
oldStatus := jobStatus.DeepCopy()
// 假如TFJob terminated，则delete全部pod和service。
if commonutil.IsSucceeded(jobStatus) || commonutil.IsFailed(jobStatus) {
// If the Job is succeed or failed, delete all pods and services.
jc.DeletePodsAndServices(runPolicy, job, pods)
jc.CleanupJob(runPolicy, jobStatus, job)
return nil
}
// 查找之前的再试频次
// retrieve the previous number of retry
previousRetry := jc.WorkQueue.NumRequeues(jobKey)
activePods := k8sutil.FilterActivePods(pods)
jc.recordAbnormalPods(activePods, runtimeObject)
active := int32(len(activePods))
failed := k8sutil.FilterPodCount(pods, v1.PodFailed)
totalReplicas := k8sutil.GetTotalReplicas(replicas)
prevReplicasFailedNum := k8sutil.GetTotalFailedReplicas(jobStatus.ReplicaStatuses)
if jobExceedsLimit {
// If the Job exceeds backoff limit or is past active deadline
// delete all pods and services, then set the status to failed
jc.DeletePodsAndServices(runPolicy, job, pods); err != nil {
jc.CleanupJob(runPolicy, jobStatus, job); err != nil {
jc.Recorder.Event(runtimeObject, v1.EventTypeNormal, commonutil.JobFailedReason, failureMessage)
commonutil.UpdateJobConditions(&jobStatus, apiv1.JobFailed, commonutil.JobFailedReason, failureMessage)
return jc.Controller.UpdateJobStatusInApiServer(job, &jobStatus)
} else {
// General cases which need to reconcile
if jc.Config.EnableGangScheduling {
minAvailableReplicas := totalReplicas
_, err := jc.SyncPodGroup(metaObject, minAvailableReplicas)
}
// 解析xml环境变量的TFReplicaSpecs一部分，各自为不一样种类的连接点运行相对应的Pod。
// 在运行Pod以后，还需要为其运行一个Service。
// Diff current active pods/services with replicas.
for rtype, spec := range replicas {
err := jc.Controller.ReconcilePods(metaObject, &jobStatus, pods, rtype, spec, replicas)
err = jc.Controller.ReconcileServices(metaObject, services, rtype, spec)
}
}
err = jc.Controller.UpdateJobStatus(job, replicas, &jobStatus)
// No need to update the job status if the status hasn't changed since last time.
if !reflect.DeepEqual(*oldStatus, jobStatus) {
return jc.Controller.UpdateJobStatusInApiServer(job, &jobStatus)
}
return nil
}
现阶段逻辑性以下：
------------
| runWorker |
----- ------
|
|
v
-------- ------------
| processNextWorkItem |
-------- ------------
|
|
v
---- ------
| syncTFJob |
---- ------
|
|
v
------- --------
| ReconcileJobs |
------- --------
|
|
v
-------- ---------
| |
| |
v v
--------- --------- ----- --------
| | | |
| ReconcileServices | |ReconcilePods |
| | | |
------------------- --------------
下边大家各自详细介绍解决 Pod 和 解决 Service。
4.6 解决 Pod
4.6.1 ReconcilePods
reconcilePods为每一个给出的TFReplicaSpec定期检查升级pod。
实际例如：
- 复位 replica 的情况；
- 假如master pod存有，挑选master pod，要是没有master，第一个worker pod评为master；
- createNewPod 来建立新的 pod；
- 或是删掉 pod；
// reconcilePods checks and updates pods for each given TFReplicaSpec.
// It will requeue the tfjob in case of an error while creating/deleting pods.
func (tc *TFController) ReconcilePods(
job interface{},
jobStatus *commonv1.JobStatus,
pods []*v1.Pod,
rtype commonv1.ReplicaType,
spec *commonv1.ReplicaSpec,
replicas map[commonv1.ReplicaType]*commonv1.ReplicaSpec,
) error {
tfJob, ok := job.(*tfv1.TFJob)
// Convert ReplicaType to lower string.
rt := strings.ToLower(string(rtype))
// 获得rtype种类的全部pod。
pods, err := tc.FilterPodsForReplicaType(pods, rt)
numReplicas := int(*spec.Replicas)
masterRole := false
initializeReplicaStatuses(jobStatus, rtype)
// GetPodSlices will return enough information here to make decision to add/remove/update resources.
// For example, let's assume we have pods with replica-index 0, 1, 2
// If replica is 4, return a slice with size 4. [[0],[1],[2],[]], a pod with replica-index 3 will be created.
// If replica is 1, return a slice with size 3. [[0],[1],[2]], pod with replica-index 1 and 2 are out of range and will be deleted.
podSlices := tc.GetPodSlices(pods, numReplicas, logger)
for index, podSlice := range podSlices {
if len(podSlice) > 1 {
logger.Warningf("We have too many pods for %s %d", rt, index)
} else if len(podSlice) == 0 {
// 假如master pod存有，挑选master pod
// 要是没有master，第一个worker pod评为master。 // check if this replica is the master role
masterRole = tc.IsMasterRole(replicas, rtype, index)
// TODO: [should change to CreateNewPod]
err = tc.createNewPod(tfJob, rt, strconv.Itoa(index), spec, masterRole, replicas)
} else {
// Check the status of the current pod.
pod := podSlice[0]
// 现阶段只容许减缩workers
// check if the index is in the valid range, if not, we should kill the pod
if index < 0 || index >= numReplicas {
err = tc.PodControl.DeletePod(pod.Namespace, pod.Name, tfJob)
}
// Check if the pod is retryable.
if spec.RestartPolicy == commonv1.RestartPolicyExitCode {
if pod.Status.Phase == v1.PodFailed && train_util.IsRetryableExitCode(exitCode) {
tc.Recorder.Event(tfJob, corev1.EventTypeWarning, tfJobRestartingReason, msg)
err := commonutil.UpdateJobConditions(jobStatus, commonv1.JobRestarting, tfJobRestartingReason, msg)
tfJobsRestartCount.Inc()
}
}
updateJobReplicaStatuses(jobStatus, rtype, pod)
}
}
return nil
}
4.6.2 createNewPod
createNewPod为给出的index和type建立一个新的pod：
// createNewPod creates a new pod for the given index and type.
func (tc *TFController) createNewPod(tfjob *tfv1.TFJob, rt, index string, spec *commonv1.ReplicaSpec, masterRole bool,
replicas map[commonv1.ReplicaType]*commonv1.ReplicaSpec) error {
tfjobKey, err := KeyFunc(tfjob)
expectationPodsKey := expectation.GenExpectationPodsKey(tfjobKey, rt)
// Create OwnerReference.
controllerRef := tc.GenOwnerReference(tfjob)
// Set type and index for the worker.
labels := tc.GenLabels(tfjob.Name)
labels[tfReplicaTypeLabel] = rt
labels[tfReplicaIndexLabel] = index
podTemplate := spec.Template.DeepCopy()
// Set name for the template.
podTemplate.Name = common.GenGeneralName(tfjob.Name, rt, index)
if podTemplate.Labels == nil {
podTemplate.Labels = make(map[string]string)
}
for key, value := range labels {
podTemplate.Labels[key] = value
}
// 转化成群集的配备信息内容，这儿最重要，看一下完成
if err := tc.SetClusterSpec(tfjob, podTemplate, rt, index); err != nil {
return err
}
// if gang-scheduling is enabled:
// 1. if user has specified other scheduler, we report a warning without overriding any fields.
// 2. if no SchedulerName is set for pods, then we set the SchedulerName to "kube-batch".
if tc.Config.EnableGangScheduling {
if isNonGangSchedulerSet(replicas) {
tc.Recorder.Event(tfjob, v1.EventTypeWarning, podTemplateSchedulerNameReason, errMsg)
} else {
podTemplate.Spec.SchedulerName = gangSchedulerName
}
if podTemplate.Annotations == nil {
podTemplate.Annotations = map[string]string{}
}
podTemplate.Annotations[gangSchedulingPodGroupAnnotation] = tfjob.GetName()
podTemplate.Annotations[volcanoTaskSpecKey] = rt
}
// 应用上边的配备信息内容，真真正正运行Pod的建立
err = tc.PodControl.CreatePodsWithControllerRef(tfjob.Namespace, podTemplate, tfjob, controllerRef)
return nil
}
4.6.3 转化成配备信息内容
4.6.3.1 SetClusterSpec
上边涵数中的转化成配备信息内容较为关键，因此大家独立分离出来说一下。
setClusterSpec为给出的podTemplateSpec转化成并设定TF_CONFIG：
// SetClusterSpec generates and sets TF_CONFIG for the given podTemplateSpec.
func (tc *TFController) SetClusterSpec(job interface{}, podTemplate *v1.PodTemplateSpec, rtype, index string) error {
tfjob, ok := job.(*tfv1.TFJob)
// Generate TF_CONFIG JSON string.
tfConfigStr, err := genTFConfigJSONStr(tfjob, rtype, index)
// Add TF_CONFIG environment variable to tensorflow container in the pod.
for i := range podTemplate.Spec.Containers {
if podTemplate.Spec.Containers[i].Name == tfv1.DefaultContainerName {
if len(podTemplate.Spec.Containers[i].Env) == 0 {
podTemplate.Spec.Containers[i].Env = make([]v1.EnvVar, 0)
}
podTemplate.Spec.Containers[i].Env = append(podTemplate.Spec.Containers[i].Env, v1.EnvVar{
Name: tfConfig,
Value: tfConfigStr,
})
break
}
}
return nil
}
4.6.3.2 genTFConfigJSONStr
genTFConfigJSONStr 会转化成 json 数据信息。
// genTFConfig will generate the environment variable TF_CONFIG
// {
// "cluster": {
// "ps": ["ps1:2222", "ps2:2222"],
// "worker": ["worker1:2222", "worker2:2222", "worker3:2222"]
// },
// "task": {
// "type": "ps",
// "index": 1
// },
// }
// }
func genTFConfigJSONStr(tfjob *tfv1.TFJob, rtype, index string) (string, error) {
// Configure the TFCONFIG environment variable.
i, err := strconv.ParseInt(index, 0, 32)
if err != nil {
return "", err
}
cluster, err := genClusterSpec(tfjob)
if err != nil {
return "", err
}
var tfConfigJSONByteSlice []byte
if tfjob.Spec.EnableDynamicWorker {
sparseCluster := convertClusterSpecToSparseClusterSpec(cluster, strings.ToLower(rtype), int32(i))
sparseTFConfig := SparseTFConfig{
Cluster: sparseCluster,
Task: TaskSpec{
Type: strings.ToLower(rtype),
Index: int(i),
},
}
tfConfigJSONByteSlice, err = json.Marshal(sparseTFConfig)
} else {
tfConfig := TFConfig{
Cluster: cluster,
Task: TaskSpec{
Type: strings.ToLower(rtype),
Index: int(i),
},
// We need to set environment to cloud otherwise it will default to local which isn't what we want.
// Environment is used by tensorflow.contrib.learn.python.learn in versions <= 1.3
// TODO(jlewi): I don't think it is used in versions TF >- 1.4. So we can eventually get rid of it.
// 大家必须 设定自然环境为cloud，不然它会默认设置为local，这不是大家要想的。
Environment: "cloud",
}
tfConfigJSONByteSlice, err = json.Marshal(tfConfig)
}
if err != nil {
return "", err
}
return string(tfConfigJSONByteSlice), nil
}
4.6.3.3 genClusterSpec
这儿就是以群集信息内容中得到 cluster 信息内容。
// genClusterSpec will generate ClusterSpec.
func genClusterSpec(tfjob *tfv1.TFJob) (ClusterSpec, error) {
clusterSpec := make(ClusterSpec)
for rtype, spec := range tfjob.Spec.TFReplicaSpecs {
rt := strings.ToLower(string(rtype))
replicaNames := make([]string, 0, *spec.Replicas)
port, err := GetPortFromTFJob(tfjob, rtype)
// 这儿循环系统转化成了TF_CONFIG里边的Cluster信息内容。留意看注解，应用DNS相互配合Service，处理的或是每个连接点IP不固定不动的难题
for i := int32(0); i < *spec.Replicas; i {
// As described here: https://kubernetes.io/docs/concepts/services-networking/dns-pod-service/#a-records.
// Headless service assigned a DNS A record for a name of the form "my-svc.my-namespace.svc.cluster.local".
// And the last part "svc.cluster.local" is called cluster domain
// which maybe different between kubernetes clusters.
// 以下上述:https://kubernetes.io/docs/concepts/services-networking/dns-pos-service/#a-records。
// Headless service为"my-svc.my-namespace.svc.cluster.local"的名字分派一个DNS纪录。
// 最终一部分是"svc.cluster.local"被称作cluster domain，在不一样的kubernetes集群中间很有可能存有差别。
hostName := common.GenGeneralName(tfjob.Name, rt, fmt.Sprintf("%d", i))
svcName := hostName "." tfjob.Namespace "." "svc"
clusterDomain := os.Getenv(EnvCustomClusterDomain)
if len(clusterDomain) > 0 {
svcName = "." clusterDomain
}
endpoint := fmt.Sprintf("%s:%d", svcName, port)
replicaNames = append(replicaNames, endpoint)
}
clusterSpec[rt] = replicaNames
}
return clusterSpec, nil
}
4.6.4 CreatePodsWithControllerRef
获得了群集配备信息内容以后，就应用群集的配备信息内容，开展真真正正运行Pod的建立：
func (r RealPodControl) CreatePods(namespace string, template *v1.PodTemplateSpec, object runtime.Object) error {
return r.createPods("", namespace, template, object, nil)
}
func (r RealPodControl) CreatePodsWithControllerRef(namespace string, template *v1.PodTemplateSpec, controllerObject runtime.Object, controllerRef *metav1.OwnerReference) error {
if err := ValidateControllerRef(controllerRef); err != nil {
return err
}
return r.createPods("", namespace, template, controllerObject, controllerRef)
}
4.6.5 createPods
这儿才真真正正启用K8S插口建立pod
func (r RealPodControl) createPods(nodeName, namespace string, template *v1.PodTemplateSpec, object runtime.Object, controllerRef *metav1.OwnerReference) error {
pod, err := GetPodFromTemplate(template, object, controllerRef)
if len(nodeName) != 0 {
pod.Spec.NodeName = nodeName
}
if labels.Set(pod.Labels).AsSelectorPreValidated().Empty() {
return fmt.Errorf("unable to create pods, no labels")
}
if newPod, err := r.KubeClient.CoreV1().Pods(namespace).Create(pod); err != nil {
return err
} else {
accessor, err := meta.Accessor(object)
}
return nil
}
这时逻辑性以下：
------------------------------
------------ | SetClusterSpec |
| runWorker | | ------------------------- |
----- ------ | | genTFConfigJSONStr | |
| | | | |
| | | genClusterSpec | |
v | | | |
-------- ------------ | ------------------------- |
| processNextWorkItem | ------------------------------
-------- ------------ |
| |
| v
v ------ ------- ----------------------------- ------------
---- ------ ----> | createNewPod -----> CreatePodsWithControllerRef ------> createPods |
| syncTFJob | | -------------- ----------------------------- ------------
---- ------ |
| |
| |
v |
------- -------- |
| ReconcileJobs | |
------- -------- |
| |
| |
v |
-------- --------- |
| | |
| | |
v v |
------ ---------- ---- -------- |
| | | | |
|ReconcileServices| |ReconcilePods --
| | | |
----------------- -------------
手机上以下：
4.7 解决服务项目
4.7.1 ReconcileServices
ReconcileServices 为每一个给出的TFReplicaSpec定期检查升级service，大概以下：
- 将在建立/删除服务时产生不正确时要求tfjob。
- 获得rt种类的全部service。
- 或是创建新服务项目；
- 或是删掉旧服务项目，现阶段只容许变小worker的service范畴；
// reconcileServices checks and updates services for each given ReplicaSpec.
// It will requeue the job in case of an error while creating/deleting services.
func (jc *JobController) ReconcileServices(
job metav1.Object,
services []*v1.Service,
rtype apiv1.ReplicaType,
spec *apiv1.ReplicaSpec) error {
// Convert ReplicaType to lower string.
rt := strings.ToLower(string(rtype))
replicas := int(*spec.Replicas)
// Get all services for the type rt.
services, err := jc.FilterServicesForReplicaType(services, rt)
// GetServiceSlices will return enough information here to make decision to add/remove/update resources.
//
// For example, let's assume we have services with replica-index 0, 1, 2
// If replica is 4, return a slice with size 4. [[0],[1],[2],[]], a svc with replica-index 3 will be created.
//
// If replica is 1, return a slice with size 3. [[0],[1],[2]], svc with replica-index 1 and 2 are out of range and will be deleted.
serviceSlices := jc.GetServiceSlices(services, replicas, commonutil.LoggerForReplica(job, rt))
for index, serviceSlice := range serviceSlices {
if len(serviceSlice) > 1 {
} else if len(serviceSlice) == 0 {
err = jc.CreateNewService(job, rtype, spec, strconv.Itoa(index))
} else {
// Check the status of the current svc.
svc := serviceSlice[0]
// check if the index is in the valid range, if not, we should kill the svc
if index < 0 || index >= replicas {
err = jc.ServiceControl.DeleteService(svc.Namespace, svc.Name, job.(runtime.Object))
}
}
}
return nil
}
4.7.2 CreateNewService
为给出的index和type建立一个新service：
// createNewService creates a new service for the given index and type.
func (jc *JobController) CreateNewService(job metav1.Object, rtype apiv1.ReplicaType,
spec *apiv1.ReplicaSpec, index string) error {
jobKey, err := KeyFunc(job)
// Convert ReplicaType to lower string.
rt := strings.ToLower(string(rtype))
expectationServicesKey := expectation.GenExpectationServicesKey(jobKey, rt)
err = jc.Expectations.ExpectCreations(expectationServicesKey, 1)
if err != nil {
return err
}
// Append ReplicaTypeLabel and ReplicaIndexLabel labels.
labels := jc.GenLabels(job.GetName())
labels[apiv1.ReplicaTypeLabel] = rt
labels[apiv1.ReplicaIndexLabel] = index
port, err := jc.GetPortFromJob(spec)
if err != nil {
return err
}
service := &v1.Service{
Spec: v1.ServiceSpec{
ClusterIP: "None",
Selector: labels,
Ports: []v1.ServicePort{},
},
}
// Add service port to headless service only if port is set from controller implementation
if port != nil {
svcPort := v1.ServicePort{Name: jc.Controller.GetDefaultContainerPortName(), Port: *port}
service.Spec.Ports = append(service.Spec.Ports, svcPort)
}
service.Name = GenGeneralName(job.GetName(), rt, index)
service.Labels = labels
// Create OwnerReference.
controllerRef := jc.GenOwnerReference(job)
err = jc.ServiceControl.CreateServicesWithControllerRef(job.GetNamespace(), service, job.(runtime.Object), controllerRef)
if err != nil && errors.IsTimeout(err) {
succeededServiceCreationCount.Inc()
return nil
} else if err != nil {
failedServiceCreationCount.Inc()
return err
}
succeededServiceCreationCount.Inc()
return nil
}
4.7.3 CreateServicesWithControllerRef
应用群集的配备信息内容，真真正正运行Service的建立：
func (r RealServiceControl) CreateServicesWithControllerRef(namespace string, service *v1.Service, controllerObject runtime.Object, controllerRef *metav1.OwnerReference) error {
if err := ValidateControllerRef(controllerRef); err != nil {
return err
}
return r.createServices(namespace, service, controllerObject, controllerRef)
}
4.7.4 createServices
这时才真真正正启用K8S插口建立service：
func (r RealServiceControl) createServices(namespace string, service *v1.Service, object runtime.Object, controllerRef *metav1.OwnerReference) error {
if labels.Set(service.Labels).AsSelectorPreValidated().Empty() {
return fmt.Errorf("unable to create Services, no labels")
}
serviceWithOwner, err := GetServiceFromTemplate(service, object, controllerRef)
newService, err := r.KubeClient.CoreV1().Services(namespace).Create(serviceWithOwner)
accessor, err := meta.Accessor(object)
}
这时逻辑性扩展以下：
------------------------------
------------ | SetClusterSpec |
| runWorker | | ------------------------- |
----- ------ | | genTFConfigJSONStr | |
| | | | |
| | | genClusterSpec | |
v | | | |
-------- ------------ | ------------------------- |
| processNextWorkItem | ------------------------------
-------- ------------ |
| |
| v
v ------ ------- ----------------------------- ------------
---- ------ ----> | createNewPod -----> CreatePodsWithControllerRef ------> createPods |
| syncTFJob | | -------------- ----------------------------- ------------
---- ------ |
| |
| |
v | ------------------ --------------------------------- ----------------
------- -------- | ----> | CreateNewService ----> CreateServicesWithControllerRef ---> createServices |
| ReconcileJobs | | | ------------------ --------------------------------- ----------------
------- -------- | |
| | |
| | |
v | |
-------- --------- | |
| | | |
| | | |
v v | |
------ ---------- ---- -------- | |
| | | | | |
|ReconcileServices| |ReconcilePods -- |
| | | | |
------ ---------- ------------- |
| |
---------------------------------->
手机上以下：
因此大家大概得知，TF-Operator 实质上便是：
- 根据 TF-Operator 的这类自定資源目标来叙述分布式系统深度学习的训练科目；
- 与此同时完成了 TFJob 的 Controller 来操纵器皿的生死轮回，给用户管理系统好几个过程中间的关联；
0x05 与一般布署较为
剖析到这儿，大伙儿很有可能也有点儿疑虑，到底 TF on K8s 和 一般布署有啥差别，优点哪里呢？大家下边就深入分析下。
5.1 运作
大家最先看源代码中的Dockerfile內容
FROM tensorflow/tensorflow:1.5.0
ADD . /var/tf_dist_mnist
ENTRYPOINT ["python", "/var/tf_dist_mnist/dist_mnist.py"]
随后看一下相匹配的 spec，各自有两个 PS，4个 Worker。
apiVersion: "kubeflow.org/v1"
kind: "TFJob"
metadata:
name: "dist-mnist-for-e2e-test"
spec:
tfReplicaSpecs:
PS:
replicas: 2
restartPolicy: Never
template:
spec:
containers:
- name: tensorflow
image: kubeflow/tf-dist-mnist-test:1.0
Worker:
replicas: 4
restartPolicy: Never
template:
spec:
containers:
- name: tensorflow
image: kubeflow/tf-dist-mnist-test:1.0
随后再安裝example，跑一个分布式系统的 mnist 训练科目。
cd ./examples/v1/dist-mnist
docker build -f Dockerfile -t kubeflow/tf-dist-mnist-test:1.0 .
kubectl create -f ./tf_job_mnist.yaml
5.2 较为
大家就简易从训炼编码看一下。
5.2.1 一般 TF
各种各样host 的配备是根据脚本制作主要参数来设定的，下边便是载入主要参数的配备运行。
# 载入主要参数
ps_spec = FLAGS.ps_hosts.split(',')
worker_spec = FLAGS.worker_hosts.split(',')
# 建立群集
num_worker = len(worker_spec)
cluster = tf.train.ClusterSpec({'ps': ps_spec, 'worker': worker_spec})
server = tf.train.Server(cluster, job_name=FLAGS.job_name, task_index=FLAGS.task_index)
5.2.2 TF-Operator
最先，dist_mnist.py中有以下方法获得 cluster 信息内容。
# If not explicitly specified in the constructor and the TF_CONFIG
# environment variable is present, load cluster_spec from TF_CONFIG.
tf_config = json.loads(os.environ.get('TF_CONFIG') or '{}')
次之，在 TF-Operator 当中有以下，表明 cluster 信息内容是以这儿设定：
tfConfig = "TF_CONFIG"
随后，在 SetClusterSpec 中有以下，便是启用 K8S 插口动态性获得配备：
// SetClusterSpec generates and sets TF_CONFIG for the given podTemplateSpec.
func (tc *TFController) SetClusterSpec(job interface{}, podTemplate *v1.PodTemplateSpec, rtype, index string) error {
tfjob, ok := job.(*tfv1.TFJob)
// Do not set TF_CONFIG for local training jobs.
if !isDistributed(tfjob) {
return nil
}
// Generate TF_CONFIG JSON string.
tfConfigStr, err := genTFConfigJSONStr(tfjob, rtype, index)
// Add TF_CONFIG environment variable to tensorflow container in the pod.
for i := range podTemplate.Spec.Containers {
if podTemplate.Spec.Containers[i].Name == tfv1.DefaultContainerName {
if len(podTemplate.Spec.Containers[i].Env) == 0 {
podTemplate.Spec.Containers[i].Env = make([]v1.EnvVar, 0)
}
podTemplate.Spec.Containers[i].Env = append(podTemplate.Spec.Containers[i].Env, v1.EnvVar{
Name: tfConfig,
Value: tfConfigStr,
})
break
}
}
return nil
}
因而能够 了解，从客户角度观察，就改动了一点编码就可以。对于布署服务项目等，全是由 K8S 对接了。
客户只需在 spec 当中设置必须 是多少 worker，ps 就成。那样客户就可以把活力集中化在实体模型以上。而devops 则施展才能给你拿下一切。
0x06 汇总
综合性以前的我们可以得到 TF-Operator 以下优点：
- 根据 TF-Operator 的这类自定資源目标来叙述分布式系统深度学习的训练科目；
- 与此同时完成了 TFJob 的 Controller 来操纵器皿的生死轮回，给用户管理系统好几个过程中间的关联；
- 针对客户，只需建立一个 TFJob 的自定資源目标，在 Template 配备好有关信息，就等同于叙述好一个分布式系统训炼程序流程的实行全过程了。
- 客户能够 把活力集中化在实体模型以上。而devops 则施展才能给你拿下一切；
kubeflow/tf-operator 尽管能够 运行，可是仍然有很多缺点。
- Kubeflow 能够 在 Kubernetes 上运行根据 TensorFlow 原生态的分布式计算工作能力的工作。可是 由于后面一种并不可以容错机制，因此 Kubeflow 并不可以胡编乱造。不可以容错机制，也代表着不 能延展性生产调度。
- 应用 kubeflow/tf-operator 实行分布式系统 TensorFlow 工作，实体模型迭代更新务必等候申请办理的过程所有运行后才可以逐渐。假如群集資源不能运行全部过程，则当今工作只有等候别的工作释放出来資源。为了更好地减少資源等待的时间，能够 给工作配备特有资源池。
- 因为資源不共享资源，群集資源使用率会很低。因此 kubeflow/tf-operator 难以与此同时兼具产品研发高效率和群集使用率。
并且，最重要的是：沒有和 horovod 联络起來，沒有安裝 MPI 等手机软件，因此下面大家看一下 MPI-Operator。
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