Alchemi试用手记

Alchemi是一个Grid的.net实现框架。有关Grid，个人理解，就是将很多闲置和一般计算机集合起来，共同通过并行计算，完成一个大的计算任务。每个计算机这时就相当于一个大计算机的CPU，那么很多很普通的计算机集合起来，就可以聚集非常可观的计算能力。其实也就是并行计算概念的深化。如下图：



安装和运行

需求：.net 1.1，SQL Server 2000或者MSDE

安装Alchemi Manager，可以作为普通的应用程序或者Windows Service。安装过程需要安装数据库。安装完成后启动Manager，需要设置数据库，然后启动之。启动Console可以查看Log，设置User等。

安装Executor，Executor可以安装为普通的应用程序或者Windows Service。启动Executor，在Console就可以查看资源。下图是笔者计算机运行界面。



具体的软件说明和安装有很详细的文档。下面我们试着写一个应用。

Alchemi SDK

解压SDK，其中有2个目录，Bin目录为其需要的库和2个可执行文件。Console (Alchemi.Console.exe)是一个管理工具，和安装了的Manager的是一个工具。Alchemi.Core.dll则是创建Grid程序的核心库。

Pi求解示例

我们打开Pi求解程序，编译，然后执行之，首先需要登录Grid，然后就可以执行，执行过程中从Console可以看到可用资源的变化。执行结果：



前边说过，Grid可以看做是一系列计算机的集合，对于应用程序，此集合表现为一个具有多“处理器”的“虚拟机”。

Alchemi和其他Grid平台的差别在于，其他平台一般是把“进程”作为基本的运行单位，运行在不同的计算机，而Alchemi可以以类似“多线程”程序的方式编程，其运行单位更小，更具可控制性，称为“Grid Threads”。

在本地计算机安装了Manager和Executor后，就可以模拟只有一个节点的Grid实现，如同我们可以在单CPU计算机上写多线程程序一样。

一个Grid程序必须先完成Grid Thread，首先需要添加需要的引用，然后从GThread继承自己的类，Override方法Start：

[Serializable]
public class PiCalcGridThread : GThread
{
      public override void Start()
      {
      }
}

写好此Class后，可以写一个Console程序启动程序，这时就需要使用GApplication类了，定义一个GApplication的实例，然后使用GApplication.Threads.Add方法添加GTread，然后需要初始化连接，订阅事件，接着调用GApplication.Start启动计算，最后调用Stop结束。

App = new GApplication();

for (int i = 0; i < N; i++)
{
      ...
      App.Threads.Add(thread);
}

// 定义事件
App.ThreadFinish += new GThreadFinish(ThreadFinished);
App.ApplicationFinish += new GApplicationFinish(ApplicationFinished);

App.Start();

这就是其基本的编程模式，具体代码可以看其例子。因此，Grid程序设计之主要难点和任务类似于多线程程序，或者说，就是一个多线程程序，首要需要解决的是解决一个问题的并行算法。

总结如下：

第一，从GThread继承自己的GThread类，实现具体的计算代码；
第二，使用GApplication实现主程序：
（1）通过GApplication.Threads.Add添加线程；
（2）通过GApplication.Connection初始化连接和Grid平台；
（3）GApplication.Start启动计算；
（4）必须订阅事件以获知线程结束和计算结束。

感想

以前也看过其他一些Grid的资料，不管其他功能（个人认为诸如数据共享，分布式数据集之类有很多解决方案，网格的精髓在于虚拟计算），最基础的计算Alchemi应该算完善了，而其安装、编程和使用的易用性都是其他Grid平台所不具备的。对于.net程序员，如果有这方面的需求（例如GIS、科学计算等），Alchemi无疑是最好的选择。

另外，例如一些大计算量的程序，如果使用Alchemi这样的技术来实现是否比集群这样的方法更高效和易于部署，也硬件平台无关呢？

至于Grid宣传的，所谓的与用户无关或透明的按需计算，无限的计算能力和存储空间，至少在暂时还是遥远的共产主义。