集群的可扩展性及其分布式体系结构之二--体系结构比较与可扩展性研究（下）

可扩展的并行计算体系结构

首先，我们先来看一下计算机系统体系结构发展的几个主要类型。每种体系结构的差别并不大，关键在于互联技术、结点的复杂度和耦合程度的不同。在集群计算和分布式系统中，以下这三种体系结构是比较具有代表性的。

• 无共享体系结构
  
  无共享体系结构
  （目前大多数集群采用的方式。每个节点都是独立的PC或者工作站）

  我们研究的集群系统大多数属于这一类的体系结构。集群的每一个结点都是完整独立的操作系统和硬件设备集合。结点之间通过局域网或者开关阵列以松耦合的方式连接起来，彼此分享结点的部分甚至全部可用资源：CPU、内存、磁盘、IO设备等等，以形成一个对外单一、强大的计算机系统。这类系统对SSI的能力较弱，需要特殊的中间件或者OS扩展加以支持。

• 共享磁盘体系结构
  共享磁盘体系结构
  （结点基本上仍是独立的计算机，没有或者不使用本地的磁盘文件系统）

  分布式文件系统正是这类体系结构的应用体现。常见的NFS、AFS或者GFS都属于这个范畴。而硬件上的解决常常通过共享磁盘阵列或者SAN来实现。该体系结构主要能够解决区域存储空间的容量问题，通过构造单一的虚拟的文件系统，提供给整个集群一个巨大的存储设备。尤其在一些高可用的场合，共享磁盘阵列常常能够解决文件系统容错和数据一致等可靠性问题。

• 共享存储器体系结构
  共享存储器体系结构（最不易实现，具有较强的SSI能力）

  从实现的难度上讲，不论是硬件制造的复杂性还是软件的实现难度，这种体系结构都大大超过其他几类体系结构的实现。实现这类体系结构的集群系统有DSM（分布式共享存储集群）、NUMA、ccNUMA等技术。在这类体系结构中，可以将多个节点的计算资源集合在一起，形成一个内存空间一致的单一系统。在随后的学习中我们知道，这样的系统具有最好的SSI（单一系统映像）能力。

可扩展与单一系统映象

我们最终希望，我们所面对的并行集群，不管适用于密集计算还是高可靠商用环境，都要有良好的可扩展性，可接受的单位计算成本，可预期的技术前景。因此，设计一个计算系统特别是并行环境下的集群系统，时时刻刻别忘了可扩展性这一核心的要求。

但我们从另外一个角度来看待并行计算集群的时候，就会有不同的结论了。其实，对于最终用户和编程人员来说，并行计算机模型的重点在于他们所看到的计算机是什么样的，也就是我们通常所称的SSI（单一系统映像）。

如果作为编程者，当然希望自己所面对的是一台机器而不是一堆机器，一台机器意味着单一的寻址空间，无须处理消息传递或者远程调用这样复杂的编程技术。那么，在这样的观点下，具有单一地址空间的集群系统就具备了这个能力；或者使用者希望拥有一个巨大的一致的（只有一个根目录）的文件系统，那就需要在文件系统层次上进行SSI的工作。

但从用户的角度来看，他并不关心你是如何处理诸如地址空间、消息传递这些看起来和他毫无关系的东西，用户只关心他用的是一台独立的计算机系统，这样可以减少他使用的复杂度，不需要在多个系统之间来回切换，可以方便的管理他所面对的"一台机器"。那么，提供管理层次和使用层次的SSI就是必要的了。

所以，并行计算模型就是由使用者（包括程序员、用户）看到的一个抽象并行计算机，和冯氏结构计算机相似，能够进行顺序计算（其背后可能是并行的运算程序）和并行计算任务的计算机系统。

按照处理器、内存、OS以及互联方法来进行并行系统的分类，在参考彼此可扩展性和单一系统映像的这两个方面，我们能够得到下面的图形：

上图中，节点可以是一台PC、一台工作站或者SMP服务器。节点的复杂性指的是软件和硬件的能力。一般来说，集群节点要比MPP复杂一些，因为每个集群结点都有独立的操作系统和外围设备，而MPP中的结点可能仅仅是操作系统的一个微内核。

SMP服务器的节点复杂性和PC以及商用集群相比，相对高一些。拿最常见的x86构架SMP服务器来说吧，不但主板、总线技术都远远比PC复杂。而且为了支持企业级应用环境，SMP还需要支持更多的高端外设，提供存储设备的热拔插能力，内存数据纠错等等高端技术，这些技术的应用势必增加SMP的复杂程度。

MPP通常是指采用无共享资源结构的大型并行处理系统，一般包括几百个处理器节点，节点一般运行一个不完整的OS（也叫微内核），结点之间通过高速开关互联。这样的专有系统往往具有比较好的可扩展能力，但是在技术换代上受限于专有系统本身。

SSI作为集群实现的一大要素，其范围包括了单一的应用层次、子系统，运行时系统、操作系统内核以及硬件层次。或者说，SSI不是绝对的，是一个相对的概念，取决于用户从什么样的角度看待系统，是IP层面上还是内存空间上或者是文件系统的SSI，这都由最终的应用环境决定。

到了分布式系统的这个范畴，系统往往提供多个系统映象，呈现出一个多入口、多映象的系统集合，每个节点具有很高的自治能力。而MPP、SMP则以紧凑的方式提供相对单一的计算资源，如同一个巨大的工作站。在分布式系统中，除了使用同构结点外，还根据需要常常使用异构的平台，这势必增加分布式系统的设计难度和管理复杂性。其他特性见下表：

对于这四类系统来说，SMP的SSI程度最高，它是在所有的层次上提供SSI，即共享一切系统资源：单一地址空间、单一的文件系统、单一的操作系统内核等等，看起来和一台单独的单CPU没什么两样。MPP仅仅在某些应用层和系统层支持SSI。集群提供的SSI程度更低，一般只能满足某一两个方面的SSI要求。而对于分布式系统，比如网格，其SSI的实现程度就低的多了。通过类似JAVA这样的跨平台工具，分布式系统或许可以提供某一定义下的SSI能力，比如单一的JAVA运行空间。

集群的重要指标

对于集群，我们可以得到这样的一个简单的概念：集群是全体计算机（也叫节点）的集合，这些计算机由高性能网络或者LAN物理的相连。典型的情况下，每个计算机结点可以是一台SMP一台工作站或者是最普通不过的PC。最重要的是，这些各自独立的计算机要能够同心协力一起工作，而且在"外"看上去是单一的集成的计算机资源。

如果只是简单的用LAN把集群连接起来，就称之为集群，是不可能具备实用价值的。考察集群很重要的是看待集群的几个性能、功能指标。

能用性：由于集群中的每个节点都是运行传统平台，故用户能在熟悉和成熟的环境中开发和运行他们的程序。通用平台提供编程环境、操作界面、控制监控系统的工具甚至是GUI，允许用户们运行他们原来在工作站上的大量程序而无需修改。所以，我们可以把集群系统看作一个大型的工作站，作为使用者，和平时操作没什么两样，只是性能提高了许多。

可用性：可用性是指一个系统从事生产性使用的时间百分比（MTBF平均无故障时间）。传统的整体系统，比如主机系统和容错系统依靠昂贵的定制设计来实现高可用性。集群不使用定制组件，而使用廉价的商品化组件以提供高可用性，而高度的设备冗余则是集群最常使用的方式：

• 处理器和存储器：集群有多个处理器和存储器部件，当某个部件失效时，其他的仍然可以使用，不影响集群整体的运行。与此相反，在SMP中，由于处理器通过共享存储器和总线通信，所以存储器一旦失效将会导致系统崩溃。存储器就成了SMP的"单点失效"。
• 磁盘阵列：我们常见的RAID 0或者5，都能够满足计算机的磁盘冗余容错需求。在集群中，往往使用多个局部磁盘，通过标准的共享协议（NFS，IFS等）以支持容错需求。当某个节点的本地磁盘失效时，可以通过远程磁盘继续运行。常见的有NAS设备，一种专用于集群网络存储的磁盘设备。或者借助分布式文件系统软件，实现多个集群节点之间的磁盘容错。
• 操作系统：一般的说，集群在某一层次上体能够实现单一系统映像。但是多个操作系统映像还是存在的，每个节点都有一个独立的操作系统。当某个节点因为软件或硬件故障而崩溃，其他的节点仍然不受影响继续工作，而整个集群也和原先没有什么两样。我们有时也把这一特性叫做"节点容错能力"。
• 通信网络：好的集群设计充分考虑了各种可能出现的故障情况，并采取一切可行的措施加以避免。集群结点的通信故障也是必须考虑的。在一个大型的复杂的集群中，一段通信链路的故障可能导致不止一个的节点失效，甚至会使得整个集群变得不可用。因此，在集群的关键点之间采取合适的冗余链路就非常必要了。一般考虑到集群的入口节点、主控结点、或者监视节点比较容易成为单点失效，那么在这些节点的接入策略中，使用备份链路可以达到比较好的效果。

可扩展性：一个集群的计算能力随结点增多而增加。其次，集群的可扩展性是群体可扩展性。因为是松耦合的结构，集群能扩展至几百个结点，而对于SMP来讲，要超过几十个结点就非常困难。

在SMP中，共享存储器以及存储器总线是系统性能的瓶颈。相同的程序集运行于集群时，不存在存储器瓶颈。每个结点可在一个结点上执行，充分使用局部存储器。对于这类应用，集群可提供更高的总体存储器带宽和减少存储器时延。集群的局部磁盘也聚集为大磁盘空间，可容易地超过集中式RAID磁盘空间。增强的处理、存储和I/O能力使得集群只要使用经良好开发的、如PVM或MPI那样的并行软件包，就可求解大型应用问题。

SMP不具有高可扩展能力，因为它使用竞争总线和集中式共享存储器。单操作系统映像及共享存储器是两个潜在的单失效点，会降低SMP的可用性。

容错系统有极高的可用性，但扩展的代价昂贵。而MPP的扩展能力要更强一些，而且可以保持比较好的SSI能力。目前，集群处于相对折衷的位置，将向着更高性能更高可用性的方向扩展。

性能价格比：集群能成本有效的获取上述优点。传统的超级计算机以及MPP的成本很易达到几千万美元。与此相比，具有相同峰值性能的集群价格则要低1到2个数量级。集群大量的采用商品化部件，他们的性能和价格遵循摩尔定律，从而使集群的性能/成本比的增长速率远快于MPP。

设计一个具有良好的扩展集群系统，就要兼顾上述的方方面面。

首先尽量使集群的各个组成部件相互独立，以使独立的局部扩展成为可能，并且保证向后兼容的特性。还要尽可能采用商品化的组件，包括OS、互联网络、主机系统甚至是应用编程环境。最终实现：算法独立于体系结构、应用独立于平台、语言独立于机器、结点独立于网络。

其次就是选择合适的实现模型来进行集群系统的设计任务，尽量使用流行的开放的标准件，以降低单位成本。

最后，在设计的时候还要尽量平衡性能，避免系统里出现的"木桶原理"（众所周知，木桶的装水量受限于木桶最短的那块木板）；此外在考虑可用性的时候也要注意单点失效的问题，以免实际应用中因为小的错误导致整个系统不可用。

那么，让我们来看一下经过一番讨论之后，我们所期望的集群是什么样子的。

结束语

我们之所以花费大量的篇幅介绍集群的几个重要的体系结构概念，是因为这些概念构成了集群的最终整体。最后就让我们来看一下，综合了上述的方方面面后，我们可以得到以下几点关于集群的要素：

• 独立的结点：每个节点是一台完整的计算机，一般是单一的系统。
• 单一系统映像能力：一个集群是一个单一的计算资源。集群将结点作为单独的资源，借助于单一系统映像技术，实现统一资源单一入口的概念。SSI使得集群更加易于使用和管理。
• 有效的结点间连接：集群中的结点，通常使用商品化网络，如以太网、FDDI或者光纤、ATM等等。此外，还使用标准的网络协议以建立进行节点间的通讯机制。这些都保证集群通信的有效进行。
• 增强的可用性：集群化提供了一个成本有效的方法以增加一个系统的可用性，比起主流的部件级容错产品，集群往往能够提供更合理的花费以达到效果。商用领域多数以加强系统的可用性为设计目标，因此可以使用集群中的技术加以实现。
• 更好的性能：平心而论，集群的诞生多少是因为性能驱动所促成的。在科学计算、工程应用、远程虚拟现实仿真等服务领域中，集群应该能够提供更高的性能，允许将集群作为超级服务器使用，在最短的时间内完成原本单机系统无法顺利完成的任务，或者是提供巨大的磁盘和内存空间，实现那些"不可能的任务"。

参考资料

• Scalable Parallel Computing Technology ,Architecture , Programming Kai Hwang Zhiwei Xu
  
  
• Cluster Computing White Paper Mark Baker
  
  
• High Performance Cluster Computing Architectures and Systems Volume 1 Rajkumar Buyya
  

关于作者

		林凡，现于厦门大学从事Linux相关的科研工作。于集群技术由很大的兴趣，希望能与志同道合的朋友一起交流。您可以通过电子邮件 iamafan@21cn.com 和他联系。 查看本文来源