用 Go 跑的更快：使用 Golang 为机器学习服务
因此，我们的要求是用尽可能少的资源完成每秒300万次的预测。值得庆幸的是，这是一种比较简单的推荐系统模型，即多臂老虎机（MAB）。多臂老虎机通常涉及从 Beta 分布 等分布中取样。这也是花费时间最多的地方。如果我们能同时做尽可能多的采样，我们就能很好地利用资源。最大限度地提高资源利用率是减少模型所需总体资源的关键。
我们目前的预测服务是用 Python 编写的微服务，它们遵循以下一般结构：
请求->功能获取->预测->后期处理->返回
一个请求可能需要我们对成千上万的用户、内容对进行评分。带有 GIL 和多进程的 Python 处理性能很鸡肋，我们已经实现了基于 cython 和 C++ 的批量采样方法，绕过了GIL，我们使用了许多基于内核数量的 workers 来并发处理请求。
目前单节点的 Python 服务可以做192个 RPS ，每个大约400对。平均 CPU 利用率只有20%左右。现在的限制因素是语言、服务框架和对存储功能的网络调用。
为什么是 Golang?
Golang 是一种静态类型的语言，具有很好的工具性。这意味着错误会被及早发现，而且很容易重构代码。Golang 的并发性是原生的，这对于可以并行运行的机器学习算法和对 Featurestore 的并发网络调用非常重要。它是 这里 基准最快的服务语言之一。它也是一种编译语言，所以它在编译时可以进行很好的优化。
移植现有的 MAB 到 Golang 上
基本思路，将系统分为3个部分:
用于预测和健康的基本 REST API 与存根
Featurestore 的获取，为此实现一个模块
使用 cgo 提升和转移 c++ 的采样代码
第一部分很容易，我选择了 Fiber 框架用于REST API。它似乎是最受欢迎的，有很好的文档，类似 Expressjs 的API。而且它在基准测试中的表现也相当出色。
早期代码:
func main() {
// setup fiber
app := fiber.New()
// catch all exception
app.Use(recover.New())
// load model struct
ctx := context.Background()
md, err := model.NewModel(ctx)
if err != nil {
fmt.Println(err)
}
defer md.Close()
// health API
app.Get("/health", func(c *fiber.Ctx) error {
if err != nil {
return fiber.NewError(
fiber.StatusServiceUnavailable,
fmt.Sprintf("Model couldn't load: %v", err))
}
return c.JSON(&fiber.Map{
"status": "ok",
})
})
// predict API
app.Post("/predict", func(c *fiber.Ctx) error {
var request map[string]interface{}
err := json.Unmarshal(c.Body(), &request)
if err != nil {
return err
}
return c.JSON(md.Predict(request))
})就这样，任务一完成了。花了不到一个小时。
在第二部分中，需要稍微学习一下如何编写 带方法的结构 和 goroutines 。与 C++ 和 Python 的主要区别之一是，Golang 不支持完全的面向对象编程，主要是不支持继承。它在结构体上的方法的定义方式也与我遇到的其他语言完全不同。
我们使用的 Featurestore 有 Golang 客户端 ，我所要做的就是在它周围写一个封装器来读取大量并发的实体。
我想要的基本结构是:
type VertexFeatureStoreClient struct {
//client reference to gcp's client
}
func NewVertexFeatureStoreClient(ctx context.Context,) (*VertexFeatureStoreClient, error) {
// client creation code
}
func (vfs *VertexFeatureStoreClient) GetFeaturesByIdsChunk(ctx context.Context, featurestore, entityName string, entityIds []string, featureList []string) (map[string]map[string]interface{}, error) {
// fetch code for 100 items
}
func (vfs *VertexFeatureStoreClient) GetFeaturesByIds(ctx context.Context, featurestore, entityName string, entityIds []string, featureList []string) (map[string]map[string]interface{}, error) {
const chunkSize = 100 // limit from GCP
// code to run each fetch concurrently
featureChannel := make(chan map[string]map[string]interface{})
errorChannel := make(chan error)
var count = 0
for i := 0; i < len(entityIds); i += chunkSize {
end := i + chunkSize
if end > len(entityIds) {
end = len(entityIds)
}
go func(ents []string) {
features, err := vfs.GetFeaturesByIdsChunk(ctx, featurestore, entityName, ents, featureList)
if err != nil {
errorChannel <- err
return
}
featureChannel <- features
}(entityIds[i:end])
count++
}
results := make(map[string]map[string]interface{}, len(entityIds))
for {
select {
case err := <-errorChannel:
return nil, err
case res := <-featureChannel:
for k, v := range res {
results[k] = v
}
}
count--
if count < 1 {
break
}
}
return results, nil
}
func (vfs *VertexFeatureStoreClient) Close() error {
//close code
}关于 Goroutine 的提示
尽量多使用通道，有很多教程使用 Goroutine 的 sync workgroups。那些是较低级别的 API，在大多数情况下你都不需要。通道是运行Goroutine 的优雅方式，即使你不需要传递数据，你可以在通道中发送标志来收集。goroutines 是廉价的虚拟线程，你不必担心制造太多的线程并在多个核心上运行。最新的 golang 可以为你跨核心运行。
关于第三部分，这是最难的部分。花了大约一天的时间来调试它。所以，如果你的用例不需要复杂的采样和 C++，我建议直接使用 Gonum ，你会为自己节省很多时间。
我没有意识到，从 cython 来的时候，我必须手动编译 C++ 文件，并将其加载到 cgo include flags 中。
头文件:
#ifndef BETA_DIST_H
#define BETA_DIST_H
#ifdef __cplusplus
extern "C"
{
#endif
double beta_sample(double, double, long);
#ifdef __cplusplus
}
#endif
#endif注意 extern C ，这是 C++ 代码在 go 中使用的需要，由于 mangling ，C 不需要。另一个问题是，我不能在头文件中做任何#include语句，在这种情况下 cgo 链接失败（原因不明）。所以我把这些语句移到 .cpp 文件中。
编译它:
g++ -fPIC -I/usr/local/include -L/usr/local/lib betadist.cpp -shared -o libbetadist.so一旦编译完成，你就可以使用它的 cgo。
cgo 包装文件:
/*
#cgo CPPFLAGS: -I${SRCDIR}/cbetadist
#cgo CPPFLAGS: -I/usr/local/include
#cgo LDFLAGS: -Wl,-rpath,${SRCDIR}/cbetadist
#cgo LDFLAGS: -L${SRCDIR}/cbetadist
#cgo LDFLAGS: -L/usr/local/lib
#cgo LDFLAGS: -lstdc++
#cgo LDFLAGS: -lbetadist
#include
*/
import "C"
func Betasample(alpha, beta float64, random int) float64 {
return float64(C.beta_sample(C.double(alpha), C.double(beta), C.long(random)))
} 注意 LDFLAGS 中的 -lbetadist 是用来链接 libbetadist.so 的。你还必须运行 export DYLD_LIBRARY_PATH=/fullpath_to/folder_containing_so_file/ 。然后我可以运行 go run . ，它能够像 go 项目一样工作。
将它们与简单的模型结构和预测方法整合在一起是很简单的，而且相对来说花费的时间更少。
结果
| Metric | Python | Go |
|---|---|---|
| Max RPS | 192 | 819 |
| Max latency | 78ms | 110ms |
| Max CPU util. | ~20% | ~55% |
这是对 RPS 的4.3倍的提升，这使我们的最低节点数量从80个减少到19个，这是一个巨大的成本优势。最大延迟略高，但这是可以接受的，因为 python 服务在192点时就已经饱和了，如果流量超过这个数字，就会明显下降。
我应该把我所有的模型转换为 Golang 吗？
简短的答案：不用。
长答案。Go 在服务方面有很大的优势，但 Python 仍然是实验的王道。我只建议在模型简单且长期运行的基础模型中使用 Go，而不是实验。Go 对于复杂的 ML 用例来说尚不是很成熟。
所以房间里的大象，为什么不是 Rust ？
嗯，希夫做到了。看看吧。它甚至比 Go 还快。
相关链接：
Beta分布：https://en.wikipedia.org/wiki/Beta_distribution
这里：https://www.techempower.com/benchmarks/
cgo: https://pkg.go.dev/cmd/cgo
Fiber: https://gofiber.io/
带方法的结构：https://gobyexample.com/methods
goroutines: https://gobyexample.com/methods
Golang客户端：https://cloud.google.com/go/docs/reference/cloud.google.com/go/aiplatform/latest/apiv1#cloud_google_com_go_aiplatform_apiv1_FeaturestoreOnlineServingClient
Gonum: https://www.gonum.org/
mangling: https://en.wikipedia.org/wiki/Name_mangling
尚：https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning#go
希夫做到了：http://shvbsle.in/serving-ml-at-the-speed-of-rust/
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