[源码解析] TensorFlow 分布式环境(2)---Master 静态逻辑

[源码解析] TensorFlow 分布式环境(2)—Master 静态逻辑

在具体介绍 TensorFlow 分布式的各种 Strategy 之前，我们首先需要看看分布式的基础：分布式环境。只有把基础打扎实了，才能在以后的分析工作之中最大程度的扫清障碍，事半功倍。本文梳理下 Master 的静态逻辑。

本系列其他文章是：

[翻译] TensorFlow 分布式之论文篇 “TensorFlow : Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Syst

[翻译] TensorFlow 分布式之论文篇 “Implementation of Control Flow in TensorFlow“

[源码解析] TensorFlow 分布式环境(1) — 总体架构

1. 总述

Server 上运行了两个 RPC 服务，分别是MasterService 和 WorkerService。如果 Client 接入到Server，那么Server 就是 Master 角色，Client 访问的就是 MasterService 服务（MasterService 同时负责协调和控制多个 WorkerService 的执行过程）。

Master 这个角色的具体实现是 Master Service。Master Service是一个GRPC service，用于与一系列远端的分布式设备进行交互来协调多个worker service。

• Master Service 对应了 “//tensorflow/core/protobuf/master_service.proto”，其内部有 CreateSession，RunStep 等接口，所有的 TensorFlow Server 都实现了 Master Service。
• 客户端可以与 Master Service 交互以执行分布式 TensorFlow 计算。
• 一个 Master Service 会跟踪多个 “主会话（master sessions）”。每个 master sessions 封装了一个计算图及其相关状态。
• Master session 运行在 Master 之上，在会话建立后，master 返回一个句柄给客户端，该句柄可用于关联客户端和主会话。
• 每个 Master session 通常对应一个 “客户会话（client session）”。客户端可以通过调用 CreateSession 向 master 发送一个初始图，通过调用 ExtendSession 向图添加节点。
• 这里需要说明下，Master 即是一个概念角色，比如 Master 节点，也有一个具体 Master 类。

2. 接口

2.1 接口规范

Client 通过 GrpcSession 调用 Master Service，既然是 RPC 服务，那么 Client 和 MasterService 之间就需要有一个接口规范。这个规范定义在 master_service.proto 文件中，其定义了各个接口的消息体。

service MasterService {
  // Creates a session.
  rpc CreateSession(CreateSessionRequest) returns (CreateSessionResponse);

  // Extends a session.
  rpc ExtendSession(ExtendSessionRequest) returns (ExtendSessionResponse);

  // Prepares future partial run calls.
  rpc PartialRunSetup(PartialRunSetupRequest) returns (PartialRunSetupResponse);

  // Drives the graph computation.
  rpc RunStep(RunStepRequest) returns (RunStepResponse);

  // Closes a session.
  rpc CloseSession(CloseSessionRequest) returns (CloseSessionResponse);

  // List the devices usable by the master.
  rpc ListDevices(ListDevicesRequest) returns (ListDevicesResponse);

  // Close and abandon all existing sessions.  Ongoing computations
  // will no longer affect fresh ones via the resources in containers listed in
  // the ResetRequest.  See ResetRequest for more details.
  rpc Reset(ResetRequest) returns (ResetResponse);

  // Registers a callable for execution with RunCallable.
  rpc MakeCallable(MakeCallableRequest) returns (MakeCallableResponse);

  // Executes a callable registered with MakeCallable.
  rpc RunCallable(RunCallableRequest) returns (RunCallableResponse);

  // Frees resources associated with a callable registered with MakeCallable.
  rpc ReleaseCallable(ReleaseCallableRequest) returns (ReleaseCallableResponse);
}

2.2 MasterInterface

Client 使用接口 MasterInterface 获取远端 MasterService 的服务。MasterInterface 是接口类，是 Client 与 TensorFlow Master service 进行通信的抽象接口。这个接口既支持基于 RPC 的 master 实现，也支持不需要 RPC 往返的进程内部的 master 实现。MasterInterface 所有接口都是同步接口，这样 Client 就像调用本地函数一样调用远端 MasterService 提供的服务。

MasterInterface有两种实现，都是用来和 Master service 进行通信，

• LocalMaster 用于进程间的直接通信，此时 Client 和 Master 在同一个进程。
• GrpcRemoteMaster 则使用 Grpc 来和 Master service 进行通信，此时 Client 和 Master 分别部署在两个不同进程。
  • 可以调用工厂方法 NewGrpcMaster 生成 GrpcRemoteMaster 实例。
  • GrpcRemoteMaster 其实就实现了 gRPC 客户端，它通过 Stub 访问远端 Master 上的 MasterService 服务，具体服务是 GrpcMasterService。
  • 因为 MasterInterface 都是同步接口，所以 Client 就好像访问本地函数一样访问 MasterService。

class MasterInterface {
 public:
  virtual ~MasterInterface() {}
  virtual Status CreateSession(CallOptions* call_options,
                               const CreateSessionRequest* request,
                               CreateSessionResponse* response) = 0;

  virtual Status ExtendSession(CallOptions* call_options,
                               const ExtendSessionRequest* request,
                               ExtendSessionResponse* response) = 0;

  virtual Status PartialRunSetup(CallOptions* call_options,
                                 const PartialRunSetupRequest* request,
                                 PartialRunSetupResponse* response) {
    return errors::Unimplemented("Partial run not implemented for this master");
  }

  virtual Status RunStep(CallOptions* call_options,
                         RunStepRequestWrapper* request,
                         MutableRunStepResponseWrapper* response) = 0;

  virtual Status RunStep(CallOptions* call_options,
                         const RunStepRequest* request,
                         RunStepResponse* response) {
    std::unique_ptr<RunStepRequestWrapper> wrapped_request(
        new ProtoRunStepRequest(request));
    std::unique_ptr<MutableRunStepResponseWrapper> wrapped_response(
        new NonOwnedProtoRunStepResponse(response));
    return RunStep(call_options, wrapped_request.get(), wrapped_response.get());
  }

  virtual MutableRunStepRequestWrapper* CreateRunStepRequest() {
    MutableProtoRunStepRequest* ret = new MutableProtoRunStepRequest;
    ret->request_.set_request_id(GetUniqueRequestId());
    return ret;
  }

  virtual MutableRunStepResponseWrapper* CreateRunStepResponse() {
    return new OwnedProtoRunStepResponse;
  }

  virtual Status CloseSession(CallOptions* call_options,
                              const CloseSessionRequest* request,
                              CloseSessionResponse* response) = 0;

  virtual Status ListDevices(CallOptions* call_options,
                             const ListDevicesRequest* request,
                             ListDevicesResponse* response) = 0;

  virtual Status Reset(CallOptions* call_options, const ResetRequest* request,
                       ResetResponse* response) = 0;

  virtual Status MakeCallable(CallOptions* call_options,
                              const MakeCallableRequest* request,
                              MakeCallableResponse* response) = 0;
  virtual Status RunCallable(CallOptions* call_options,
                             const RunCallableRequest* request,
                             RunCallableResponse* response) = 0;
  virtual Status ReleaseCallable(CallOptions* call_options,
                                 const ReleaseCallableRequest* request,
                                 ReleaseCallableResponse* response) = 0;

 protected:
  // NOTE: This should only be called by implementations of this
  // interface whose CreateRunStepResponse() method returns a
  // proto-based wrappers for the RunStepResponse message.
  RunStepResponse* get_proto_from_wrapper(
      MutableRunStepResponseWrapper* wrapper) {
    return wrapper->get_proto();
  }
};

具体使用如下，如果 Client 和 Master 在同一个进程，则直接使用 LocalMaster，否则使用 GrpcRemoteMaster 来利用 gRPC 访问远程 GrpcMasterService。图上两个矩形封装的 Master 代表实际的 Master 类，此类实现了具体 Master 功能。

图 1 Master 逻辑结构

2.3 调用

下面的伪代码说明了客户端如何与 master 交互，这其实就是分布式模式之中，使用 GrpcRemoteMaster 来通过 gRPC 与远端 MasterSerivce 服务交互的过程。

stub = NewStub("/job:mnist/replica:0/task:0")
{handle} = stub->CreateSession({graph_def})
  
do {
   stub->RunStep({handle, {feeds}, {fetches}})
   // The client can evaluate a predicate locally, based on the
   // result of fetches, to determine whether to terminate. For
   // example, it might fetch the loss and evaluate whether it is less
   // than some threshold.
} while (!should_stop({fetches}));

stub->CloseSession({handle})

3. LocalMaster

当 Client 调用时候，GrpcSession 使用 LocalMaster 获取本地master，如果没有得到，则才使用 GrpcRemoteMaster。此时 Client 和 master 没有跨节点，LocalMaster 使客户端和master之间能够直接进行进程内通信，这样就可以给同进程内部的Client提供更高效的Master服务。

3.1 定义

LocalMaster 定义如下，主要成员变量就是 master_impl_。LocalMaster 其实就是一个壳而已，直接转发给master_impl_。master_impl_ 是当 Client 和 master 没有跨节点时候，本地直接调用的类。

class LocalMaster : public MasterInterface {
 private:
  Master* master_impl_;  // Not owned.
  const int64 default_timeout_in_ms_;

  // See LocalMaster::Lookup for the factory function that creates
  // objects of this type.
  LocalMaster(Master* master_impl, const int64 default_timeout_in_ms);

  TF_DISALLOW_COPY_AND_ASSIGN(LocalMaster);
};

3.2 注册

LocalMaster 有一个静态变量 local_master_registry_ 用来注册。

typedef std::unordered_map<string, MasterInfo> LocalMasterRegistry;

LocalMasterRegistry* local_master_registry() {
  static LocalMasterRegistry* local_master_registry_ = new LocalMasterRegistry;
  return local_master_registry_;
}

在 GrpcServer 初始化时候，调用如下代码把 target=“grpc://” 生成的 Master 注册到本地 LocalMaster。

LocalMaster::Register(target(), master_impl_.get(), config.operation_timeout_in_ms());

就是把 master 注册到这个static变量 local_master_registry_ 之中。

/* static */
void LocalMaster::Register(const string& target, Master* master,
                           int64 default_timeout_in_ms) {
  mutex_lock l(*get_local_master_registry_lock());
  local_master_registry()->insert(
      {target, MasterInfo(master, default_timeout_in_ms)});
}

3.3 查找

当调用 GrpcSession::Create 方法时候，如果 Client 和 Master 在同一个进程，Lookup 在本地能够找到注册的 Master，则会生成一个 LocalMaster 返回，同时 LocalMaster 的 master_impl_ 就配置成找到的 Master。如果找不到，就返回空，则 GrpcSession::Create 方法会创建一个 GrpcRemoterMaster，这样就同远端 Master 进行交互。

/* static */
std::unique_ptr<LocalMaster> LocalMaster::Lookup(const string& target) {
  std::unique_ptr<LocalMaster> ret;
  mutex_lock l(*get_local_master_registry_lock());
  auto iter = local_master_registry()->find(target);
  if (iter != local_master_registry()->end()) {
    ret.reset(new LocalMaster(iter->second.master,
                              iter->second.default_timeout_in_ms));
  }
  return ret;
}

以下是同一个进程，Lookup 可以找到的情况，生成 LocalMaster 进行本地操作。

图 2 同进程 master 操作

我们看看不同进程的情况。此时进程 1 之中的 LocalMaster 没有指向任何 Master，因为本地没有启动 Server，所以 GrpcSession::Create 方法第一步 Lookup 调用失败，返回 Null，GrpcSession::Create 方法执行第二步骤，创建 GrpcRemoteMaster，进行远程交互。进程 2 之中，LocalMaster 因为没有客户端调用 GrpcSession::Create 方法，所以也没有指向任何 Master。

图 3 跨进程 master 操作

3.4 功能

LocalMaster 调用到其内部成员变量 master_impl_ 来完成业务功能。

Status LocalMaster::CreateSession(CallOptions* call_options,
                                  const CreateSessionRequest* request,
                                  CreateSessionResponse* response) {
  Notification n;
  Status ret;
  master_impl_->CreateSession(request, response, [&n, &ret](const Status& s) {
    ret.Update(s);
    n.Notify();
  });
  TF_RETURN_IF_ERROR(
      WaitForNotification(call_options, default_timeout_in_ms_, &n));
  return ret;
}

Status LocalMaster::ExtendSession(CallOptions* call_options,
                                  const ExtendSessionRequest* request,
                                  ExtendSessionResponse* response) {
  Notification n;
  Status ret;
  master_impl_->ExtendSession(request, response, [&n, &ret](const Status& s) {
    ret.Update(s);
    n.Notify();
  });
  TF_RETURN_IF_ERROR(
      WaitForNotification(call_options, default_timeout_in_ms_, &n));
  return ret;
}

Status LocalMaster::RunStep(CallOptions* call_options,
                            RunStepRequestWrapper* request,
                            MutableRunStepResponseWrapper* response) {
  Notification n;
  Status ret;
  master_impl_->RunStep(call_options, request, response,
                        [&n, &ret](const Status& s) {
                          ret.Update(s);
                          n.Notify();
                        });
  TF_RETURN_IF_ERROR(
      WaitForNotification(call_options, default_timeout_in_ms_, &n));
  return ret;
}

4. GrpcRemoteMaster

GrpcRemoteMaster 是 gRPC 客户端的一种实现， 其终通过 Stub 调用远端 Master 上的 GrpcMasterService 服务，这样调用行为就犹如本地函数调用一样。远端 GrpcMasterService 实现了 MasterService 服务定义的所有接口，是 MasterService 服务的真正实体。当创建 GrpcRemoteMaster 实例时候，需要通过 target 来指定 Master 服务的地址和端口，并且创建对应的 RPC 通道。GrpcSession 和 GrpcRemoteMaster 从严格意义上讲都是 Client 实现的一部分。

4.1 定义

GrpcRemoteMaster 具体定义如下，主要是使用了MasterServiceStub。

// GrpcRemoteMaster is an implementation of the MasterInterface
// that uses gRPC to talk to the Master service.
class GrpcRemoteMaster : public MasterInterface {
  using MasterServiceStub = grpc::MasterService::Stub;

 public:
  explicit GrpcRemoteMaster(const SharedGrpcChannelPtr& client_channel)
      : stub_(grpc::MasterService::NewStub(client_channel)) {}

  ~GrpcRemoteMaster() override {}

  std::unique_ptr<MasterServiceStub> stub_;
};

4.2 功能

GrpcRemoteMaster 的功能很简单，就是通过 gRPC 的一 个 stub 调用远端 Master 服务的相应接口。

4.2.1 CreateSession

我们使用 CreateSession 为例看看，是使用 CallWithRetry 完成功能。

Status CreateSession(CallOptions* call_options,
                     const CreateSessionRequest* request,
                     CreateSessionResponse* response) override {
  return CallWithRetry(call_options, request, response,
                       &MasterServiceStub::CreateSession);
}

CallWithRetry 代码如下，其又是调用 s = FromGrpcStatus((stub_.get()->*pfunc)(&ctx, *request, response)) 获取 Stub 来完成功能。

template <typename Request, typename Response>
Status CallWithRetry(CallOptions* call_options, const Request* request,
                     Response* response,
                     ::grpc::Status (MasterServiceStub::*pfunc)(
                         ::grpc::ClientContext*, const Request&, Response*),
                     string trace_string = {}) {
  absl::Duration timeout = absl::Milliseconds(call_options->GetTimeout());
  absl::Time expired_time = absl::FromUnixMicros(Env::Default()->NowMicros());
  if (timeout > absl::ZeroDuration()) {
    expired_time += timeout;
  }
  Status s;
  for (int num_retries = 0;; ++num_retries) {
    ::grpc::ClientContext ctx;
    std::unique_ptr<profiler::TraceMe> trace;
    if (!trace_string.empty()) {
      trace.reset(NewTraceRpc(trace_string, &ctx));
    }
    ctx.set_fail_fast(false);
    if (timeout > absl::ZeroDuration()) {
      // We do not modify the timeout here to match legacy behavior. However,
      // this could violate the contract of tensorflow::Session. If we retry
      // an RPC just before the deadline is exceeded, we will still set the
      // timeout to the original value. This leads to the overall timeout
      // being double what was expected.
      ctx.set_deadline(absl::ToChronoTime(absl::Now() + timeout));
    }
    s = FromGrpcStatus((stub_.get()->*pfunc)(&ctx, *request, response));
    if (!errors::IsUnavailable(s)) {
      return s;
    }
    // TODO(b/117162170): we may want to make this configurable.
    constexpr int kMaxRetries = 10;
    if (num_retries >= kMaxRetries) {
      return s;
    }
    absl::Time now = absl::FromUnixMicros(Env::Default()->NowMicros());
    const absl::Time deadline_with_backoff =
        now + absl::Microseconds(ComputeBackoffMicroseconds(num_retries));
    // Wait for a short period of time before retrying the RPC.  If our
    // backoff would put us past the RPC deadline, we truncate it to ensure
    // our RPC starts before the deadline.
    const auto backoff_until = (timeout <= absl::ZeroDuration() ||
                                expired_time > deadline_with_backoff)
                                   ? deadline_with_backoff
                                   : expired_time;
    Env::Default()->SleepForMicroseconds(
        absl::ToInt64Microseconds(backoff_until - now));
    now = absl::FromUnixMicros(Env::Default()->NowMicros());
    if (now > expired_time && timeout > absl::ZeroDuration()) {
      // If timeout_in_ms is set, exit the retry loop on timeout.
      return errors::DeadlineExceeded(ctx.debug_error_string());
    }
  }
}

4.2.2 Master Service Stub

接下来我们看看 Stub，这是依据 “//tensorflow/core/protobuf/master_service.proto” 来使用 grpc 实现的。

class Stub final : public StubInterface {
 public:
  Stub(const std::shared_ptr< ::grpc::ChannelInterface>& channel);
  ::grpc::Status CreateSession(::grpc::ClientContext* context,
                               const CreateSessionRequest& request,
                               CreateSessionResponse* response) override;
  ::grpc::Status ExtendSession(::grpc::ClientContext* context,
                               const ExtendSessionRequest& request,
                               ExtendSessionResponse* response) override;
  ::grpc::Status PartialRunSetup(::grpc::ClientContext* context,
                                 const PartialRunSetupRequest& request,
                                 PartialRunSetupResponse* response) override;
  ::grpc::Status RunStep(::grpc::ClientContext* context,
                         const RunStepRequest& request,
                         RunStepResponse* response) override;
  ::grpc::Status CloseSession(::grpc::ClientContext* context,
                              const CloseSessionRequest& request,
                              CloseSessionResponse* response) override;
  ::grpc::Status ListDevices(::grpc::ClientContext* context,
                             const ListDevicesRequest& request,
                             ListDevicesResponse* response) override;
  ::grpc::Status Reset(::grpc::ClientContext* context,
                       const ResetRequest& request,
                       ResetResponse* response) override;
  ::grpc::Status MakeCallable(::grpc::ClientContext* context,
                              const MakeCallableRequest& request,
                              MakeCallableResponse* response) override;
  ::grpc::Status RunCallable(::grpc::ClientContext* context,
                             const RunCallableRequest& request,
                             RunCallableResponse* response) override;
  ::grpc::Status ReleaseCallable(::grpc::ClientContext* context,
                                 const ReleaseCallableRequest& request,
                                 ReleaseCallableResponse* response) override;

 private:
  std::shared_ptr< ::grpc::ChannelInterface> channel_;
  const ::grpc::internal::RpcMethod rpcmethod_CreateSession_;
  const ::grpc::internal::RpcMethod rpcmethod_ExtendSession_;
  const ::grpc::internal::RpcMethod rpcmethod_PartialRunSetup_;
  const ::grpc::internal::RpcMethod rpcmethod_RunStep_;
  const ::grpc::internal::RpcMethod rpcmethod_CloseSession_;
  const ::grpc::internal::RpcMethod rpcmethod_ListDevices_;
  const ::grpc::internal::RpcMethod rpcmethod_Reset_;
  const ::grpc::internal::RpcMethod rpcmethod_MakeCallable_;
  const ::grpc::internal::RpcMethod rpcmethod_RunCallable_;
  const ::grpc::internal::RpcMethod rpcmethod_ReleaseCallable_;
};

具体远端的对应方法是：

static const char* grpcMasterService_method_names[] = {
    "/tensorflow.MasterService/CreateSession",
    "/tensorflow.MasterService/ExtendSession",
    "/tensorflow.MasterService/PartialRunSetup",
    "/tensorflow.MasterService/RunStep",
    "/tensorflow.MasterService/CloseSession",
    "/tensorflow.MasterService/ListDevices",
    "/tensorflow.MasterService/Reset",
    "/tensorflow.MasterService/MakeCallable",
    "/tensorflow.MasterService/RunCallable",
    "/tensorflow.MasterService/ReleaseCallable",
};

std::unique_ptr<MasterService::Stub> MasterService::NewStub(
    const std::shared_ptr< ::grpc::ChannelInterface>& channel,
    const ::grpc::StubOptions& options) {
  std::unique_ptr<MasterService::Stub> stub(new MasterService::Stub(channel));
  return stub;
}

Stub 内部调用 grpc 完成发送功能。

::grpc::Status MasterService::Stub::CreateSession(
    ::grpc::ClientContext* context, const CreateSessionRequest& request,
    CreateSessionResponse* response) {
  return ::grpc::internal::BlockingUnaryCall(
      channel_.get(), rpcmethod_CreateSession_, context, request, response);
}

所以，如果是 GrpcRemoteMaster，则调用流程应该是：GrpcRemoteMaster 接收到 grpc session 的请求，转交给 grpc master service，这期间经历了 GrpcSession -> GrpcRemoteMaster -> GrpcMasterService -> Master -> MasterSession 一系列流程。

4.3 创建

当建立 GrpcSession 时候，create 方法之中会先查找有没有 Master。如果找到了就直接返回 LocalMaster，这部分我们前面介绍过。如果 Lookup 找不到。所以会调用 NewGrpcMaster 生成一个 GrpcRemoteMaster。

/* static */
Status GrpcSession::Create(const SessionOptions& options,
                           std::unique_ptr<GrpcSession>* out_session) {
  std::unique_ptr<GrpcSession> session(new GrpcSession(options));
  std::unique_ptr<MasterInterface> master;
  // For testing, we enable the client to disable the use of the local
  // master registry, so that the RPC stack is exercised.
  if (!options.config.rpc_options().use_rpc_for_inprocess_master()) {
    master = LocalMaster::Lookup(options.target); 
  }
  if (!master) {
    SharedGrpcChannelPtr master_channel;
    TF_RETURN_IF_ERROR(
        NewHostPortGrpcChannel(options.target.substr(kSchemePrefixLength),
                               &options.config.rpc_options(), &master_channel));
    // 建立 GrpcRemoteMaster，与远端 Master 交互
    master.reset(NewGrpcMaster(master_channel));
  } else {
    session->is_local_ = true;
  }
  session->SetRemoteMaster(std::move(master));
  *out_session = std::move(session);
  return Status::OK();
}

NewGrpcMaster 方法具体如下：

MasterInterface* NewGrpcMaster(const SharedGrpcChannelPtr& channel) {
  return new GrpcRemoteMaster(channel);
}

5. GrpcMasterService

GrpcMasterService 实现了 RPC 对应的 MasterService。GrpcMasterService 会：

• 预先了解有哪些本地设备可以给客户使用，也会发现远端设备并且跟踪其统计数据。
• 维护/管理实时计算图会话（MasterSession），这些会话将调用本地或者远端设备来对收到的计算图进行计算。
• 会话功能是：对收到的计算图进行分析，剪枝，把节点放到可用设备上，通过调用 RunGraph 在工作者上进行图计算。

5.1 创建

GrpcServer 之中，master_service_ 是 GrpcMasterService 类型的变量。

  // 创建 Master 以及对应的 GrpcMasterService
  master_impl_ = CreateMaster(&master_env_);
  master_service_ = NewGrpcMasterService(master_impl_.get(), config, &builder);

GrpcServer 使用 master_thread_ 线程来执行 GrpcMasterService 的 HandleRPCsLoop方法。

master_thread_.reset(
    env_->StartThread(ThreadOptions(), "TF_master_service",
                      [this] { master_service_->HandleRPCsLoop(); }));

5.2 定义

GrpcMasterService 定义如下，master_impl_ 是 Server 传入的 master 指针，是一个 Master 类的实例：

class GrpcMasterService : public AsyncServiceInterface {
  Master* master_impl_ = nullptr;  // Not owned.
  std::unique_ptr<::grpc::ServerCompletionQueue> cq_;
  grpc::MasterService::AsyncService master_service_;

  mutex mu_;
  bool is_shutdown_ TF_GUARDED_BY(mu_);
  const ConfigProto default_session_config_;
  ::grpc::Alarm* shutdown_alarm_ = nullptr;

  template <class RequestMessage, class ResponseMessage>
  using MasterCall = Call<GrpcMasterService, grpc::MasterService::AsyncService,
                          RequestMessage, ResponseMessage>;
}

GrpcMasterService 初始化时候，会得到 grpc 的消息队列 cq_。

GrpcMasterService(Master* master, const ConfigProto& default_session_config,
                  ::grpc::ServerBuilder* builder)
    : master_impl_(master),
      is_shutdown_(false),
      default_session_config_(default_session_config) {
  builder->RegisterService(&master_service_);
  cq_ = builder->AddCompletionQueue();
}

5.3 主循环

前面提到了，master_thread_ 线程来执行 GrpcMasterService 的 HandleRPCsLoop 方法。HandleRPCsLoop 会调用 GrpcMasterService 内部函数来进行处理RPC消息。主循环 HandleRPCsLoop 代码如下：

void HandleRPCsLoop() override {
  ENQUEUE_REQUEST(CreateSession, true);
  ENQUEUE_REQUEST(ExtendSession, false);
  for (int i = 0; i < 100; ++i) {
    ENQUEUE_REQUEST(PartialRunSetup, false);
    ENQUEUE_REQUEST(RunStep, true);
  }
  ENQUEUE_REQUEST(CloseSession, false);
  ENQUEUE_REQUEST(ListDevices, false);
  ENQUEUE_REQUEST(Reset, false);
  ENQUEUE_REQUEST(MakeCallable, false);
  for (int i = 0; i < 100; ++i) {
    ENQUEUE_REQUEST(RunCallable, true);
  }
  ENQUEUE_REQUEST(ReleaseCallable, false);

  void* tag;
  bool ok;
  while (cq_->Next(&tag, &ok)) {
    UntypedCall<GrpcMasterService>::Tag* callback_tag =
        static_cast<UntypedCall<GrpcMasterService>::Tag*>(tag);
    if (callback_tag) {
      callback_tag->OnCompleted(this, ok);
    } else {
      // NOTE(mrry): A null callback_tag indicates that this is
      // the shutdown alarm.
      cq_->Shutdown();
    }
  }
}

上面代码之中有一些最佳实践，具体就是围绕 ENQUEUE_REQUEST 做了一些处理：

• this->cq_ 是 grpc 队列。
• ENQUEUE_REQUEST 宏会为给定的 RPC 方法名称创建一个新请求（比如 ENQUEUE_REQUEST(GetStatus, false) 就会生成一个 GetStatus 请求），这些请求将在 this->cq_ 之上进行排队。
• 预先把一定数量的要处理的任务放入 cq_，如果任务被任务响应 handler 调用，则 handler 会调用ENQUEUE_REQUEST() 往队列之中补充一个同样的调用，这样可以确保完成队列 cq_ 有足够的任务来处理传入的请求，这样处理将不会阻塞，整体处理速度会提高。
• 代码最后的 while 循环将读取 gRPC 队列中的内容，就是 gRPC 调用之后的收尾工作。

#define ENQUEUE_REQUEST(method, supports_cancel)                              \
  do {                                                                        \
    mutex_lock l(mu_);                                                        \
    if (!is_shutdown_) {                                                      \
      Call::                               \
          EnqueueRequest(&master_service_, cq_.get(),                         \
                         &grpc::MasterService::AsyncService::Request##method, \
                         &GrpcMasterService::method##Handler,                 \
                         (supports_cancel));                                  \
    }                                                                         \
  } while (0)

5.4 消息处理

在具体消息响应之中，会调用 master_impl_ 进行处理，当 Master 处理完成之后，处理函数将回调一个 lambda 表达式，向 Client 返回的响应消息。可以看到，代码在最后会使用 ENQUEUE_REQUEST 再插入一个同样类型的请求，比如下面最后会返回给 Client 一个 CreateSessionResponse。

// RPC handler for creating a session.
void CreateSessionHandler(
    MasterCall<CreateSessionRequest, CreateSessionResponse>* call) {
  CreateSessionRequest* rewritten_req = new CreateSessionRequest;
  rewritten_req->mutable_config()->MergeFrom(default_session_config_);
  rewritten_req->MergeFrom(call->request);
  master_impl_->CreateSession(rewritten_req, &call->response,
                              [call, rewritten_req](const Status& status) {
                                call->SendResponse(ToGrpcStatus(status));
                                delete rewritten_req;
                              });
  ENQUEUE_REQUEST(CreateSession, true);
}

5.5 功能

GrpcMasterService 提供的 API 如下：

static const char* grpcMasterService_method_names[] = {
    "/tensorflow.MasterService/CreateSession",
    "/tensorflow.MasterService/ExtendSession",
    "/tensorflow.MasterService/PartialRunSetup",
    "/tensorflow.MasterService/RunStep",
    "/tensorflow.MasterService/CloseSession",
    "/tensorflow.MasterService/ListDevices",
    "/tensorflow.MasterService/Reset",
    "/tensorflow.MasterService/MakeCallable",
    "/tensorflow.MasterService/RunCallable",
    "/tensorflow.MasterService/ReleaseCallable",
};

我们举出三个具体功能分析一下：

5.5.1 CreateSession

CreateSessionRequest 消息之中会带有 Client 设定的计算图和配置信息。Master 接收到请求之后，为这个 Client 建立一个 MasterSession 实例，并建立一个唯一地标识该 MasterSession 实例的 session_handle。这是通过 Master 类成员变量 std::unordered_map sessions_ 来完成的，session_handle 就是 string 类型。

Master 返回消息 CreateSessionResponse 给 Client。CreateSessionResponse 消息中携带：

• session_handle。Client 的 GrpcSession 据此和 Master 端的 MasterSession 建立关联，后续交互之中，Client 在消息内均会携带此 session_handle，随后，Client 与 Master 的所有交互中，在请求 消息中通过携带 session_handle，Master 通过它在 std::unordered_map sessions_ 会找到相对应的 MasterSession 实例。
• 初始 graph_version。用于后续发起 ExtendSession 操作，往原始的计算图中追加新的节点。

图 4 CreateSession

具体响应代码如下：

// RPC handler for creating a session.
void CreateSessionHandler(
    MasterCall<CreateSessionRequest, CreateSessionResponse>* call) {
  CreateSessionRequest* rewritten_req = new CreateSessionRequest;
  rewritten_req->mutable_config()->MergeFrom(default_session_config_);
  rewritten_req->MergeFrom(call->request);
  master_impl_->CreateSession(rewritten_req, &call->response,
                              [call, rewritten_req](const Status& status) {
                                call->SendResponse(ToGrpcStatus(status));
                                delete rewritten_req;
                              });
  ENQUEUE_REQUEST(CreateSession, true);
}

5.5.2 ExtendSession

当建立 Session 之后，Client 可以通过 ExtendSession 告诉 Master 我需要拓展原有计算图的规模 (只能追加子图，不能修改或删除)。

在请求消息 ExtendSessionRequest 中有：

• session_handle ：用来查找哪一个 MasterSession 实例；
• graph_def ：需要加到计算图上的节点；
• current_graph_version ：需要拓展的计算图版本号；

在在响应消息 ExtendSessionResponse 中返回 new_graph_version，其用于下一此 ExtendSession 操作。

图 5 ExtendSession

具体代码如下：

// RPC handler for extending a session.
void ExtendSessionHandler(
    MasterCall<ExtendSessionRequest, ExtendSessionResponse>* call) {
  master_impl_->ExtendSession(&call->request, &call->response,
                              [call](const Status& status) {
                                call->SendResponse(ToGrpcStatus(status));
                              });
  ENQUEUE_REQUEST(ExtendSession, false);
}

5.5.3 RunStep

客户端会迭代执行 RunStep，请求消息 RunStepRequest 的变量较多，比如：

• session_handle ：用来查找哪一个 MasterSession 实例；
• feed ：输入的 NamedTensor 列表；
• fetch ：待输出 Tensor 的名称列表；
• target ：执行节点列表；

响应消息 RunStepResponse 主要携带：

• tensor ：输出的 Tensor 列表；

图 6 RunStep

消息定义具体如下：

message RunStepRequest {
  // REQUIRED: session_handle must be returned by a CreateSession call
  // to the same master service.
  string session_handle = 1;

  // Tensors to be fed in the step. Each feed is a named tensor.
  repeated NamedTensorProto feed = 2;

  // Fetches. A list of tensor names. The caller expects a tensor to
  // be returned for each fetch[i] (see RunStepResponse.tensor). The
  // order of specified fetches does not change the execution order.
  repeated string fetch = 3;

  // Target Nodes. A list of node names. The named nodes will be run
  // to but their outputs will not be fetched.
  repeated string target = 4;

  // Options for the run call.
  RunOptions options = 5;

  // Partial run handle (optional). If specified, this will be a partial run
  // execution, run up to the specified fetches.
  string partial_run_handle = 6;

  // If true then some errors, e.g., execution errors that have long
  // error messages, may return an OK RunStepResponse with the actual
  // error saved in the status_code/status_error_message fields of the
  // response body. This is a workaround since the RPC subsystem may
  // truncate long metadata messages.
  bool store_errors_in_response_body = 7;

  // Unique identifier for this request. Every RunStepRequest must
  // have a unique request_id, and retried RunStepRequest must have
  // the same request_id. If request_id is zero, retry detection is disabled.
  int64 request_id = 8;
}

message RunStepResponse {
  // NOTE: The order of the returned tensors may or may not match
  // the fetch order specified in RunStepRequest.
  repeated NamedTensorProto tensor = 1;

  // Returned metadata if requested in the options.
  RunMetadata metadata = 2;

  // If store_errors_in_response_body is true in the request, then
  // optionally the server may return an OK status for the RPC and
  // fill the true status into the fields below, to allow for messages
  // that are too long to fit in metadata.
  error.Code status_code = 3;
  string status_error_message = 4;
}

具体代码如下：

// RPC handler for running one step in a session.
void RunStepHandler(MasterCall<RunStepRequest, RunStepResponse>* call) {
  auto* trace = TraceRpc("RunStep/Server", call->client_metadata());
  CallOptions* call_opts = new CallOptions;
  if (call->request.options().timeout_in_ms() > 0) {
    call_opts->SetTimeout(call->request.options().timeout_in_ms());
  } else {
    call_opts->SetTimeout(default_session_config_.operation_timeout_in_ms());
  }
  RunStepRequestWrapper* wrapped_request =
      new ProtoRunStepRequest(&call->request);
  MutableRunStepResponseWrapper* wrapped_response =
      new NonOwnedProtoRunStepResponse(&call->response);
  call->SetCancelCallback([call_opts]() { call_opts->StartCancel(); });
  master_impl_->RunStep(
      call_opts, wrapped_request, wrapped_response,
      [call, call_opts, wrapped_request, trace](const Status& status) {
        call->ClearCancelCallback();
        delete call_opts;
        delete wrapped_request;
        delete trace;
        if (call->request.store_errors_in_response_body() && !status.ok()) {
          call->response.set_status_code(status.code());
          call->response.set_status_error_message(status.error_message());
          call->SendResponse(ToGrpcStatus(Status::OK()));
        } else {
          call->SendResponse(ToGrpcStatus(status));
        }
      });
  ENQUEUE_REQUEST(RunStep, true);
}

6. 业务实现 Master 类

6.1 创建

前面提到了，GrpcServer 之中建立的是 Master 类的实例。

std::unique_ptr<Master> GrpcServer::CreateMaster(MasterEnv* master_env) {
  return std::unique_ptr<Master>(new Master(master_env, 0.0));
}

这样，在收到 Client 的消息后，在具体消息响应之中，GrpcMasterService 的线程会调用 master_impl_ 进行处理，就是把业务逻辑委托给 Master 类来实现。所以我们接下来就看看 Master 如何处理。

// RPC handler for creating a session.
void CreateSessionHandler(
    MasterCall<CreateSessionRequest, CreateSessionResponse>* call) {
  CreateSessionRequest* rewritten_req = new CreateSessionRequest;
  rewritten_req->mutable_config()->MergeFrom(default_session_config_);
  rewritten_req->MergeFrom(call->request);
  master_impl_->CreateSession(rewritten_req, &call->response,
                              [call, rewritten_req](const Status& status) {
                                call->SendResponse(ToGrpcStatus(status));
                                delete rewritten_req;
                              });
  ENQUEUE_REQUEST(CreateSession, true);
}

6.2 定义

Master 其实不是 MasterInterface 的派生类，其定义在tensorflow/core/distributed_runtime/master.cc。可以从成员变量 sessions_ 上看出来，主要就是管理 MasterSession。

class Master {

 private:
  typedef Master ME;

  // Not owned.
  MasterEnv* env_ = nullptr;

  // Owned.
  mutex mu_;

  // shutdown_ is set to true by the dtor.
  condition_variable shutdown_cv_;
  bool shutdown_ TF_GUARDED_BY(mu_) = false;
  Thread* gc_thread_;

  // Maps session handles to sessions.
  std::unordered_map<string, MasterSession*> sessions_ TF_GUARDED_BY(mu_);

  // Moving average of step times.
  MovingAverage last_1000_steps_ TF_GUARDED_BY(mu_);

  // Cumulative number of steps executed.
  int64 step_count_ TF_GUARDED_BY(mu_);

  // If a session is not active for this many seconds, it will be
  // closed automatically.
  const double session_gc_seconds_;

  // Used to track ids for incoming requests so we can detect duplicates.
  RecentRequestIds recent_request_ids_;
};

6.3 功能

我们回忆一下之前提到的。

分布式运行的核心是如何操作计算图，但是计算功能被拆分为 Client，Master 和 Worker 三个角色。

Client 负责构造计算图，Worker 负责执行具体计算，但是 Worker 怎么知道应该计算什么？TensorFlow 在两者之间插入了一个 Master 角色来负责协调，调度。

虽然 Master 不是 MasterInterface 的派生类，但时其实现了 MasterService 的具体业务。Master 具体负责：

• Master 预先知道本地有哪些设备可以作为客户使用的设备，也会发现远程设备，并跟踪这些远程设备的统计数据。
• 一个 Master 包含多个 “主会话（master sessions）”。每个 master sessions 封装了一个计算图及其相关状态。
• 主会话将:
  • 精简优化计算图，比如剪枝/分割/插入发送和接受算子。
  • 协调/调度资源。比如哪个计算应该在哪个设备运行，具体就是按照 graph -> Partition -> Device 这个策略把子图划分到硬件设备之上。
  • 把分割之后的各个子图发送给各个 worker，具体每一个子图对应一个 MasterSession。并最终通过在工作者上启动 RunGraph 来驱动图的计算。
• Master 维护实时图计算会话的状态。

至此，Master 的静态结构我们已经介绍完毕，具体 Master 功能我们将在后文 Session 部分进行具体介绍。

推荐

最后，强烈推荐两个大神：

• [TensorFlow Internals] (https://github.com/horance-liu/tensorflow-internals)，虽然其分析的不是最新代码，但是建议对 TF 内部实现机制有兴趣的朋友都去阅读一下，绝对大有收获。
• https://home.cnblogs.com/u/deep-learning-stacks/ 西门宇少，不仅仅是 TensorFlow，其公共号还有更多其他领域，业界前沿。

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★★★★★★关于生活和技术的思考★★★★★★

微信公众账号：罗西的思考

如果您想及时得到个人撰写文章的消息推送，或者想看看个人推荐的技术资料，敬请关注。

0xFF 参考

TensorFlow Internals

TensorFlow架构与设计：概述

TensorFlow内核剖析

TensorFlow架构与设计：OP本质论

[译] TensorFlow 白皮书

2017TensorFlow开发者峰会

https://jcf94.com/2018/02/28/2018-02-28-tfunpacking3/

TensorFlow 拆包（五）：Distributed

TensorFlow Architecture

『深度长文』Tensorflow代码解析（五）

什么是in-graph replication和between-graph replication?

[腾讯机智] TensorFlow源码解析(1): 创建会话

05tensorflow分布式会话

第八节，配置分布式TensorFlow

TensorFlow 分布式（Distributed TensorFlow）

tensorflow源码解析之distributed_runtime

Distributed TensorFlow: A Gentle Introduction

一文说清楚Tensorflow分布式训练必备知识

TensorFlow中的Placement启发式算法模块——Placer

TensorFlow的图切割模块——Graph Partitioner

TensorFlow中的通信机制——Rendezvous（一）本地传输

TensorFlow分布式采坑记

TensorFlow技术内幕（九）：模型优化之分布式执行

Tensorflow架构流程]