面向高性能計算的分布式故障定位框架

高 劍，于 康，卿 鵬，尉紅梅

(江南計算技術(shù)研究所，江蘇 無錫 214083)(*通信作者電子郵箱gaojian_whu@163.com)

0 引言

高性能計算系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于國防建設(shè)、科學(xué)研究以及國民金融等重要領(lǐng)域，隨著系統(tǒng)規(guī)模的擴大，系統(tǒng)的平均無故障時間(Mean Time Between Failures, MTBF)逐漸降低，為系統(tǒng)可靠性帶來了嚴峻挑戰(zhàn)[1]。根據(jù)可靠性理論的論述，若系統(tǒng)組件的故障(fault)在運行時被激活，將導(dǎo)致系統(tǒng)內(nèi)部出現(xiàn)錯誤狀態(tài)(error)，錯誤狀態(tài)會在組件間不斷地傳播，最終引發(fā)系統(tǒng)的失效(failure)，即系統(tǒng)失效是一個由故障引起錯誤狀態(tài)并逐漸積累的漸進過程[2]。

故障管理是維護高性能計算系統(tǒng)可靠性的重要基礎(chǔ)，故障定位作為故障管理的核心功能，發(fā)揮著關(guān)鍵作用。故障定位主要包括檢測和分析兩個主要步驟：故障檢測負責(zé)及時發(fā)現(xiàn)由故障引起的異常表現(xiàn)，也稱作癥狀(symptom)；故障分析負責(zé)根據(jù)檢測到的癥狀快速、準確地推理得出故障，縮短故障響應(yīng)時間。高效的故障定位有利于系統(tǒng)在失效前采取相應(yīng)的處理策略以避免故障的擴散，從而提高系統(tǒng)利用率。

1 相關(guān)工作

目前，從計算機科學(xué)的不同領(lǐng)域派生出的故障定位方法主要分為事件關(guān)聯(lián)[3]與主動探測[4]兩類。

1.1 事件關(guān)聯(lián)

事件關(guān)聯(lián)是應(yīng)用最為廣泛的故障定位技術(shù)，要求被管設(shè)備在自身狀態(tài)出現(xiàn)異常時，能夠向外發(fā)出癥狀告警，由中央管理器負責(zé)收集并分析被管設(shè)備發(fā)出的告警事件。文獻[5]對事件關(guān)聯(lián)進行了較為全面的綜述，包括基于規(guī)則、模型以及案例等具體的實現(xiàn)方式。

基于故障傳播模型(Fault Propagation Model, FPM)[6]，也稱作“癥狀-故障”模型的事件關(guān)聯(lián)是高性能計算系統(tǒng)中常用的故障定位方式，該方式通過挖掘歷史故障經(jīng)驗建立“癥狀-故障”之間的映射關(guān)系。當故障發(fā)生時，以系統(tǒng)日志中的監(jiān)控狀態(tài)作為“癥狀-故障”模型的癥狀輸入，并利用不同的分析算法進行推理和調(diào)試。這種方式的不足在于：1)定位不及時，由于故障具備傳播性，滯后性可能引發(fā)更多的故障；2)隨著系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴大，事件數(shù)量劇增，構(gòu)建“癥狀-故障”模型的復(fù)雜度大幅提高；3)事件在傳播過程中不可避免地出現(xiàn)延遲、丟失等情況，容易造成故障的誤報或漏報；4)管理員的干預(yù)調(diào)試影響系統(tǒng)的正常運行。

1.2 主動探測

主動探測是近年來的研究熱點，這種方式基于系統(tǒng)的拓撲結(jié)構(gòu)在運行時主動地執(zhí)行不同的探針，根據(jù)探針的探測結(jié)果實現(xiàn)故障的檢測和分析。探針是指執(zhí)行在特定機器也稱作探測站上的一類特殊程序，它通過發(fā)送命令或請求到系統(tǒng)組件實現(xiàn)端到端的探測，例如ping和traceroute命令可視作檢測網(wǎng)絡(luò)可用性的探針。文獻[7]指出探測站與探針集的選擇是影響主動探測效率的關(guān)鍵因素；文獻[8]對目前常用的探測站和探針集選擇算法進行了總結(jié)與對比。

由于能夠自適應(yīng)地選擇執(zhí)行的探針集，主動探測與事件關(guān)聯(lián)相比，具有較強的主動性、實時性以及針對性，能夠避免癥狀延遲或丟失對故障定位準確性的影響，但將主動探測直接應(yīng)用于高性能計算系統(tǒng)的缺陷[9]在于：1)系統(tǒng)的規(guī)模不斷增長，所需探針的數(shù)目也隨之劇增，且探針的設(shè)計復(fù)雜度高；2)具備強探測能力的探針是有限的，部署探測站的能力也是有限的；3)探測站和探針集的選擇已被證明是NP問題，相關(guān)選擇算法的執(zhí)行時間隨系統(tǒng)規(guī)模的增加呈指數(shù)級增長；4)大量探針的執(zhí)行將加劇網(wǎng)絡(luò)的負載，占用系統(tǒng)寶貴的計算資源。

針對事件關(guān)聯(lián)和主動探測技術(shù)應(yīng)用于高性能計算系統(tǒng)的問題，本文提出了一種基于消息傳遞的故障定位(Message-Passing based Fault Localization, MPFL)框架，MPFL框架首次將消息庫與故障定位問題聯(lián)系起來，并采用分布式的設(shè)計思想，將故障定位任務(wù)分配給計算節(jié)點，能夠在系統(tǒng)運行時實現(xiàn)異常狀態(tài)的檢測，并且將事件關(guān)聯(lián)與主動探測的優(yōu)勢相結(jié)合，提高了故障分析的準確性。

2 MPFL故障定位框架

高性能計算系統(tǒng)的節(jié)點通過特定的硬件以及高速網(wǎng)絡(luò)互連，大部分節(jié)點具有同構(gòu)性且節(jié)點狀態(tài)在執(zhí)行計算任務(wù)時具備相似性。每個節(jié)點獨立運行，并與其他節(jié)點相互通信來協(xié)同完成計算任務(wù)，節(jié)點的通信機制廣泛使用消息傳遞。

因此，MPFL框架的基本思路是充分利用節(jié)點間的消息傳遞在系統(tǒng)運行時獲取節(jié)點狀態(tài)。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計基于樹形拓撲的故障檢測(Tree-based Fault Detection, TFD)和故障分析(Tree-based Fault Analysis, TFA)算法。

2.1 MPFL軟件架構(gòu)

如圖1所示，MPFL框架主要包括故障檢測和故障分析兩個功能模塊，在系統(tǒng)軟件架構(gòu)中與消息庫位于同一層次，兩者相互協(xié)作為上層并行應(yīng)用程序提供故障定位服務(wù)。此外，作業(yè)管理、網(wǎng)絡(luò)管理、操作系統(tǒng)及文件系統(tǒng)等系統(tǒng)組件為故障定位提供支持，如提供故障信息和觸發(fā)故障定位等。

圖1 MPFL通用架構(gòu)

MPFL將故障定位任務(wù)與消息庫緊密聯(lián)系起來，能夠更好地適應(yīng)高性能計算系統(tǒng)，主要原因包括：

1)受作業(yè)調(diào)度和節(jié)點分配策略等因素影響，高性能計算系統(tǒng)的部分故障往往只在特定的運行環(huán)境中被激活，故障難以重現(xiàn)和調(diào)試；若能在節(jié)點運行時獲取節(jié)點異常狀態(tài)，有利于解決此類故障。

2)參與大規(guī)模計算的節(jié)點數(shù)巨大，且節(jié)點之間需要相互通信協(xié)作，部分節(jié)點的故障更易于在其他節(jié)點中體現(xiàn)，此時需要基于消息傳遞協(xié)同多個節(jié)點進行綜合分析。

3)通過與消息庫的緊耦合，能夠主動地獲取并行應(yīng)用程序運行時的內(nèi)部狀態(tài)信息，具備較強的實時性和針對性，能夠避免將極大的時間與計算成本消耗在海量系統(tǒng)日志的數(shù)據(jù)挖掘工作中。

4)故障定位可獨立于節(jié)點計算等工作進程，節(jié)點在進行故障檢測和分析時不影響系統(tǒng)的正常工作，并且整個過程對用戶是透明的，用戶只需要關(guān)心故障定位結(jié)果以采取相應(yīng)的處理策略。

5)作業(yè)管理等系統(tǒng)組件雖然能夠主動或被動地檢測到部分系統(tǒng)異常，但它們之間相互獨立，并不共享異常信息。MPFL將不同組件的異常信息進行匯總分析，有利于提高故障定位的準確性。

2.2 基于故障定位樹的故障檢測

目前，高性能計算系統(tǒng)普遍采用全局的集中式故障管理，隨著系統(tǒng)規(guī)模擴大，故障概率增加、故障關(guān)聯(lián)性增強，并且故障類型更為復(fù)雜多樣，這種方式容易陷入性能瓶頸[10]。

2.2.1 故障定位樹

MPFL框架采用層次化和分布式的設(shè)計思想，將全局的故障定位任務(wù)分配給不同的節(jié)點，由各節(jié)點運行輕量級的故障定位進程對局部范圍內(nèi)的多個節(jié)點進行故障的檢測和分析。具體地，當系統(tǒng)在對每個作業(yè)進行初始化時，根據(jù)相關(guān)配置將所有參與計算的節(jié)點進行邏輯上的樹形劃分，邏輯劃分得到的樹形拓撲稱作故障定位樹(Fault Localization Tree, FLT)。在系統(tǒng)中并行執(zhí)行的每個作業(yè)都擁有各自的FLT結(jié)構(gòu)，參與多個作業(yè)的節(jié)點可以屬于不同的FLT，但在每個FLT中的位置可能并不相同。

在FLT中，除根節(jié)點外，每個節(jié)點的父節(jié)點是唯一的；除葉節(jié)點外，每個節(jié)點擁有若干個子節(jié)點。MPFL指定由父節(jié)點負責(zé)所有與子節(jié)點故障相關(guān)的癥狀信息收集與分析工作，即父節(jié)點是其所有子節(jié)點的故障定位節(jié)點(Fault Localization Node, FLN)。FLT的結(jié)構(gòu)在作業(yè)的生命周期內(nèi)不會改變，但由于父節(jié)點可能失效，同時考慮節(jié)點負載、性能開銷等因素，每個節(jié)點能夠根據(jù)相關(guān)參數(shù)及其閾值(如帶寬、CPU利用率等)選擇替代的故障定位節(jié)點(Substitute of Fault Localization Node, SFLN)。顯然，同一子樹內(nèi)的節(jié)點狀態(tài)與存儲的癥狀信息往往具備更強的關(guān)聯(lián)性，失去FLN的節(jié)點通常選擇同一子樹的更高層節(jié)點作為SFLN。

在FLT中，雖然每個節(jié)點的FLN是唯一的，但SFLN可以有多個。此外，MPFL指定根節(jié)點負責(zé)接收不同節(jié)點上報的故障定位結(jié)果并向用戶報告，同時提供接口使得用戶能夠?qū)收隙ㄎ贿^程進行管理。

故障定位樹的優(yōu)勢在于邏輯層次清晰，具備較強的可擴展性，系統(tǒng)可自適應(yīng)地增加或刪減節(jié)點；此外，各節(jié)點獨立工作，能夠同時處理多個并發(fā)性故障；同時，樹形拓撲能夠契合絕大多數(shù)高性能計算系統(tǒng)的物理拓撲，同一子樹的節(jié)點可獲得較高的通信效率，有利于提高故障定位的整體效率。

2.2.2 故障檢測算法——TFD

故障檢測的目標是及時地發(fā)現(xiàn)由故障引起的癥狀，而癥狀的空間性和時間性將直接影響故障分析的準確性?？臻g性是指收集的癥狀能否覆蓋所有可能的故障，因此需要獲取不同硬件部件和不同軟件層次的狀態(tài)，擴大對故障的覆蓋范圍；時間性指的是癥狀的收集應(yīng)當在系統(tǒng)失效之前，并且能夠體現(xiàn)節(jié)點狀態(tài)隨時間的變化過程。

為滿足癥狀收集的空間性和時間性，結(jié)合FLT的結(jié)構(gòu)及其工作機制，節(jié)點在運行時可利用消息庫、網(wǎng)絡(luò)管理以及操作系統(tǒng)等組件實現(xiàn)對癥狀的檢測。表1給出了各組件報告的主要癥狀模式。

表1 系統(tǒng)組件報告的主要癥狀模式

算法1描述了基于故障定位樹的故障檢測算法TFD，作業(yè)初始化后，節(jié)點正常工作，若系統(tǒng)組件發(fā)現(xiàn)可疑節(jié)點(Suspected Fault Node, SFN)出現(xiàn)異常癥狀，計算合適的癥狀接收節(jié)點并發(fā)送。

算法1 TFD算法。

對每個節(jié)點：

輸入：故障定位樹FLT；

WHILE (Job_Finished!=true) DO

IF Find_Symp(SFN) THEN

//檢測到故障癥狀

IF Available_FLN(SFN) THEN

//判斷可疑節(jié)點的FLN是否可用

Send theSymptomto SFN’s FLN;

ELSE

Select the SFN’s SFLN;

Send theSymptomto SFN’s SFLN;

END IF

END IF

IF (Recv_Symp==true) THEN

Store_ Symp (Symptom);

//將接收到的癥狀保存到癥狀集

END IF

END WHILE

TFD算法在一個作業(yè)中的示例如圖2所示，假設(shè)該作業(yè)在一個集群的9個計算節(jié)點上執(zhí)行，圖中的樹形拓撲為邏輯拓撲，與物理連接無關(guān)，即為該作業(yè)的故障定位樹，序號表示了事件發(fā)生的順序：

1)節(jié)點n在與節(jié)點m通信時，發(fā)現(xiàn)來自節(jié)點m的消息錯誤，節(jié)點n將此癥狀報告給節(jié)點m的FLN；同時，當節(jié)點y在給節(jié)點x發(fā)送點對點消息時，發(fā)現(xiàn)節(jié)點x響應(yīng)超時。

2)節(jié)點y試圖將節(jié)點x響應(yīng)超時的癥狀報告給其FLN，但通過可用性探測發(fā)現(xiàn)其FLN已經(jīng)過載，不再接收新癥狀；作業(yè)管理同樣對節(jié)點x的FLN進行了探測并排除，為簡單起見，圖中并未標出。

3)根據(jù)系統(tǒng)配置，節(jié)點y選擇根節(jié)點作為節(jié)點x的SFLN，并將其響應(yīng)超時癥狀發(fā)送到根節(jié)點；同時，作業(yè)管理向根節(jié)點報告節(jié)點x無心跳信息。

TFD算法的優(yōu)勢在于節(jié)點只需負責(zé)局部范圍內(nèi)的故障，并且能夠自適應(yīng)地選擇故障定位節(jié)點，有效緩解了單點瓶頸問題；同時，基于消息傳遞能夠獲取節(jié)點運行時的狀態(tài)，并且支持并行處理多個癥狀報告，提高了故障定位的效率。

圖2 TFD算法的示例

2.3 故障分析算法的設(shè)計

當節(jié)點接收到的癥狀集滿足用戶設(shè)定的觸發(fā)條件時，例如與某一節(jié)點相關(guān)的癥狀數(shù)量達到設(shè)定的閾值時，節(jié)點的故障定位進程將進入分析階段。

高性能計算系統(tǒng)規(guī)模龐大且結(jié)構(gòu)復(fù)雜，為故障分析帶來了許多挑戰(zhàn)：1)相同的癥狀可能是由不同組件的故障引起；2)同一組件的故障也可能引發(fā)多種不同的癥狀；3)某些故障可能導(dǎo)致其余多個故障的發(fā)生，甚至引發(fā)事件風(fēng)暴[11]，即將一個癥狀的發(fā)生稱作一個事件，由于故障的關(guān)聯(lián)性，同一時刻出現(xiàn)大量重復(fù)、冗余的事件導(dǎo)致系統(tǒng)性能嚴重下降。

為應(yīng)對上述挑戰(zhàn)，本文將事件關(guān)聯(lián)與主動探測兩種方法的優(yōu)勢相結(jié)合，在TFD算法的基礎(chǔ)上，提出基于故障定位樹的分析(TFA)算法。圖3描述了TFA算法的結(jié)構(gòu)，首先，故障定位節(jié)點使用基于規(guī)則的事件關(guān)聯(lián)對TFD算法檢測到的癥狀集進行推理，獲得多個不同的候選故障集；然后，利用消息探測分別對不同的候選故障集進一步地分析，最終得到若干個不同的故障。

1)基于規(guī)則的事件關(guān)聯(lián)。

基于規(guī)則的實現(xiàn)是事件關(guān)聯(lián)應(yīng)用最為廣泛的一種方式，這種方式預(yù)先建立規(guī)則庫，每條規(guī)則包含控制邏輯，規(guī)則形式為：IF condition A THEN action B，在進行分析時，采用前向鏈推理機制，選擇滿足條件的規(guī)則并執(zhí)行相應(yīng)的動作。

根據(jù)文獻[12]對高性能計算系統(tǒng)的故障概率、故障位置、時間分布等特征的分析與論述，結(jié)合文獻[13]對事件壓縮、聚類以及泛化等規(guī)則的分類和總結(jié)，TFA算法的事件關(guān)聯(lián)主要包括3個步驟：

a)排重。排除事件集合中大量重復(fù)、相似及冗余的事件，有效地減少事件的數(shù)量。

b)組合。將具備關(guān)聯(lián)性的不同事件歸并為同一事件組，事件集被劃分為互不相交的事件組，充分增強事件語義。

c)分析。對各事件組分別進行推理，得到相應(yīng)的候選故障集，每個候選故障集中包含所有可能的事件原因。

圖3 TFA算法結(jié)構(gòu)

2)消息探測。

TFA算法中的消息探測借鑒了主動探測的思想，并結(jié)合高性能計算系統(tǒng)天然的節(jié)點通信優(yōu)勢，可以視作基于消息傳遞設(shè)計實現(xiàn)的輕量級主動探測。

消息探測的主要目標是針對候選故障集主動獲取更多的節(jié)點狀態(tài)信息，以對多個故障假設(shè)進行篩選，進一步地確定故障。消息探測主要包括三類消息探針：

a)響應(yīng)探測。判斷與目標節(jié)點是否能夠正常通信，即探測目標節(jié)點的可用性。

b)狀態(tài)探測。負責(zé)獲取目標節(jié)點的特定性能指標，如帶寬、CPU利用率等；狀態(tài)探測常用于節(jié)點的SFLN選擇。

c)日志探測。要求目標節(jié)點返回某個時間范圍內(nèi)的消息日志[14]，消息日志通常包含了消息的類型、標記、時間戳以及完成狀態(tài)等信息。

在消息探測階段，故障定位節(jié)點需要針對候選故障集使用不同的探測策略，包括不同的消息探針組合及其執(zhí)行順序。消息探測的優(yōu)勢在于探針實現(xiàn)簡單，每個計算節(jié)點都可作為探測站發(fā)送探針，并且探針的執(zhí)行不會增加過大的網(wǎng)絡(luò)負載，也無需占用計算資源。

無論是基于規(guī)則的事件關(guān)聯(lián)中的三個分析步驟，還是消息探測中探針的組合及其執(zhí)行順序的選擇，都需要得到相關(guān)性規(guī)則庫的支持。相關(guān)性規(guī)則庫通常是根據(jù)系統(tǒng)歷史故障記錄中的關(guān)聯(lián)性建立的，與TFA算法的分析效率緊密相關(guān)，可基于關(guān)聯(lián)規(guī)則、頻繁序列模式等算法充分挖掘事件記錄間的關(guān)聯(lián)性。同時，相關(guān)性規(guī)則庫也為用戶提供了接口，支持用戶動態(tài)部署和更新規(guī)則。以節(jié)點的停機故障為例，表2給出了部分相關(guān)規(guī)則。

TFA算法的描述見算法2。特別地，雖然針對不同的候選故障集，消息探測分別執(zhí)行相應(yīng)的探測策略并根據(jù)探測結(jié)果確定故障，但從不同候選故障集推導(dǎo)出的故障可能相同。

算法2 TFA算法。

輸入：癥狀集Symp_Set。

輸出：故障集Fault_Set。

Initialization:Fault_Set=?;

Purify_Set=Event_Purify(Symp_Set);

//排重

Grouping_Set=Event_Grouping(Purify_Set);

//組合

FORi=0 to |Grouping_Set| DO

//對每個事件組進行分析，得到相應(yīng)候選故障集

Candidate_Faultsi=Event_Reasoning(Groupi);

AddCandidate_FaultsitoCandidate_Fault_Sets;

END FOR

FORi=0 to |Candidate_Fault_Sets| DO

//對每個候選故障集進行消息探測

FORj=0 to |Candidate_Faultsi| DO

//對候選故障集中的多個故障假設(shè)進行分析

IF Msg_Probing(Candidate_Faultsij) THEN

AddCandidate_FaultsijtoFault_Set;

break;

END IF

END FOR

END FOR

Return(Fault_Set);

TFA算法有效緩解了事件關(guān)聯(lián)的效率下降問題；同時，消息探測在高性能計算系統(tǒng)中適應(yīng)性強，主動、及時且有針對性地獲取節(jié)點的運行時狀態(tài)，能夠避免癥狀延遲或丟失對故障定位準確度的影響。

表2 與節(jié)點停機故障相關(guān)的規(guī)則示例

3 實驗評價

本章通過模擬實驗對MPFL框架的故障定位能力及其對應(yīng)用程序的性能影響進行評價。

本實驗的平臺是一個具有10個計算節(jié)點的典型集群，每個節(jié)點擁有64 GB內(nèi)存，2個8核心Intel Xeon處理器，節(jié)點使用InfiniBand高速網(wǎng)絡(luò)互連；操作系統(tǒng)為Red Hat Enterprise Linux Server release 6.3；消息庫的版本為MVAPICH2- 2.2。

3.1 功能評價

高性能計算系統(tǒng)的故障模式主要有通信網(wǎng)絡(luò)故障、計算節(jié)點故障及存儲節(jié)點故障[15]，其中計算節(jié)點的停機故障是影響并行程序運行穩(wěn)定性，甚至引發(fā)系統(tǒng)失效的主要原因[16]，因此，本實驗以定位節(jié)點的停機故障為目標，以證明MPFL框架的故障定位能力。

為模擬節(jié)點的停機故障，本文對消息傳遞接口(Message Passing Interface, MPI)的典型開源實現(xiàn)，即MVAPICH源碼進行簡單的修改：在作業(yè)初始化時，所有進程從配置文件獲取模擬節(jié)點停機故障的進程號，并且進程在執(zhí)行消息發(fā)送操作前需滿足要求：

1)若本進程模擬故障，不執(zhí)行任何動作，直接結(jié)束。

2)若目標進程模擬故障，對于探測消息，默認本次探測超時并結(jié)束發(fā)送操作；否則不執(zhí)行任何動作，結(jié)束操作。

3)本進程與目標進程均正常，正常發(fā)送消息。

這些要求保證了模擬故障進程不發(fā)送任何消息，也不可能接收到消息。此外，節(jié)點無心跳、帶寬下降、CPU利用率過高等多個癥狀在程序運行時被注入，以模擬其余系統(tǒng)組件的行為，從而達到模擬節(jié)點停機故障的效果。

通常，一個節(jié)點的停機故障將導(dǎo)致運行在該節(jié)點上的所有程序都終止，因此運行一個測試程序且僅有一個進程模擬節(jié)點停機故障即可。同時，為滿足進程間的通信量需求，測試程序需進行多次全交換(all-to-all)通信，并且基于多線程實現(xiàn)癥狀信息的收集與分析。

假設(shè)程序的進程規(guī)模為P，實驗分為N組，每組實驗的進程規(guī)模不同，且重復(fù)測試M次，每次實驗隨機選擇1個進程Pf模擬節(jié)點停機故障。本實驗的參數(shù)如表3所示。

表3 功能評價的實驗參數(shù)

實驗結(jié)果表明，進程Pf總是在幾秒的時間內(nèi)被找到，與通常情況相比，不再需要提供冗長的運行狀態(tài)上下文給用戶進行人工分析，用戶只需要關(guān)心故障定位的結(jié)果，這極大地減輕了用戶的負擔(dān)，因此，可以認為MPFL框架是有效的。

實際上，故障定位的準確性與相關(guān)性規(guī)則緊密相關(guān)，但規(guī)則庫往往無法覆蓋所有的系統(tǒng)異常，故障定位不可能做到100%正確。例如，表2的組合規(guī)則將時間窗口T內(nèi)的事件劃分為一個事件組，若T值過小，由于消息存在延遲性，某些癥狀可能在T之外到達，導(dǎo)致故障信息不足；若T值過大，事件之間的關(guān)聯(lián)性將降低，影響故障分析的準確性。

3.2 性能評價

本節(jié)使用美國航空航天局在NAS(Numerical Aerodynamic Simulation)項目中開發(fā)的面向高性能計算的并行基準測試集(NAS Parallel Benchmark, NPB)[17]中的兩個核心程序：快速傅里葉變換(NPB Fast Fourier Transformation, NPB-FT)與整數(shù)排序(NPB Integer Sort, NPB-IS)對MPFL的性能進行測試：

1)NPB-FT利用快速傅里葉變換來解決三維的偏微分方程，其初始階段包含大量的迭代，每次迭代包含大量的all-to-all通信。

2)NPB-IS用于求解基于桶排序的二維大整數(shù)排序，同樣包含大量的all-to-all通信。

實驗分別對部署MPFL前后的NPB-FT、NPB-IS計算性能進行比較。與3.1節(jié)類似，為了模擬各系統(tǒng)組件發(fā)布癥狀的行為，當測試部署MPFL的NPB-FT和NPB-IS時，在運行時周期性地注入不同的癥狀。不同的是，本實驗注入的癥狀不會使得TFA算法推導(dǎo)出故障。

此外，NPB-FT要求進程規(guī)模為2的冪次，本實驗將沿用表3所示的參數(shù)設(shè)置，Pf除外，即無需模擬故障。

實驗結(jié)果如圖4～5所示，本文進行了4組對比實驗，測試程序規(guī)模(CLASS)選擇A規(guī)模，進程規(guī)模依次為16，32，64以及128。可以看出，MPFL部署前后的NPB-FT、NPB-IS計算性能無明顯差距，在圖中用程序的每秒百萬次浮點運算(Million Floating-point Operations per Second, MFLOPS)進行表示。究其原因，這是由于在正常程序的運行過程中不會觸發(fā)完整的故障分析過程。同時，測試程序的性能減速沒有隨著進程規(guī)模的持續(xù)增加而呈上升趨勢。經(jīng)過統(tǒng)計分析，部署MPFL僅僅分別給NPB-FT和NPB-IS帶來了5.68%和2.12%的運行開銷，這說明MPFL對系統(tǒng)的性能影響較小，具備較強的可擴展性。

圖4 NPB-FT測試結(jié)果(CLASS=A)

圖5 NPB-IS測試結(jié)果(CLASS=A)

4 結(jié)語

故障定位作為故障管理的核心，對提高系統(tǒng)可靠性有重要意義，但當前的故障定位技術(shù)難以有效地直接應(yīng)用于高性能計算系統(tǒng)。本文首次將故障定位問題與消息庫緊密聯(lián)系起來，且考慮充分利用各系統(tǒng)組件獨立獲取的異常信息，提出一種基于消息傳遞的故障定位框架MPFL，并設(shè)計實現(xiàn)基于故障定位樹的故障檢測與分析算法，能夠為高性能計算系統(tǒng)提供實時的輕量級分布式故障定位服務(wù)。本文通過定位模擬的節(jié)點停機故障對MPFL的功能進行了原型實驗驗證，并分別利用NPB-FT與NPB-IS基準測試程序?qū)PFL進行了性能評價。實驗結(jié)果表明，MPFL框架是有效的，并且具備較強的可擴展性。

下一步的工作重點包括：1)對歷史故障經(jīng)驗進行更深度的挖掘以提高故障定位的準確性；2)除消息庫外，開發(fā)網(wǎng)絡(luò)管理、操作系統(tǒng)等系統(tǒng)組件對MPFL框架的支持；3)針對MPFL框架的故障定位準確率、性能開銷、可擴展性等方面進行更全面的評價。

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This work is partially supported by the National Key Research and Development Program of China (2016YFB0200502).

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