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我想实现每秒 0.5-1 百万次远程函数调用。假设我们有一Central台开始计算的计算机和一Worker台进行计算的计算机。实际配置中会有很多 Worker 计算机。

让我们假设我们的任务是计算一个sum of [(random int from 0 to MAX_VAL)*2], PROBLEM_SIZE times 非常天真的原型是

Worker:

//The real function takes 0.070ms to compute.
int compute(int input) {
    return input * 2;
}

void go() {
    try {
        ServerSocket ss = new ServerSocket(socketNum);

        Socket s = ss.accept();
        System.out.println("Listening for " + socketNum);

        DataInput di = new DataInputStream(s.getInputStream());
        OutputStream os = s.getOutputStream();
        byte[] arr = new byte[4];
        ByteBuffer wrap = ByteBuffer.wrap(arr);

        for (; ; ) {
            wrap.clear();

            di.readFully(arr);
            int value = wrap.getInt();
            int output = compute(value);

            wrap.clear();
            byte[] bytes = wrap.putInt(output).array();
            os.write(bytes);
        }

    } catch (IOException e) {
        System.err.println("Exception at " + socketNum);
        e.printStackTrace();
    }
}

Central:

void go(){    
    try {

        Socket s = new Socket(ip, socketNum);
        s.setSoTimeout(2000);
        OutputStream os = s.getOutputStream();
        DataInput di = new DataInputStream(s.getInputStream());

        System.out.println("Central socket starting for " + socketNum);

        Random r = new Random();

        byte[] buf = new byte[4];
        ByteBuffer wrap = ByteBuffer.wrap(buf);

        long start = System.currentTimeMillis();
        long sum = 0;

        for(int i = 0; i < n; i++) {
            wrap.clear();
            int value = r.nextInt(10000);

            os.write(wrap.putInt(value).array());

            di.readFully(buf);
            wrap.clear();

            int answer = wrap.getInt();
            sum += answer;
        }

        System.out.println(n + " calls in " + (System.currentTimeMillis() - start) + " ms");
    } catch(SocketTimeoutException ste) {
        System.err.println("Socket timeout at " + socketNum);
    }

    catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }

如果 ping 为 0.150 毫秒，并且我们运行 1 线程 Worker 和 1 线程 Central，则每次迭代将花费约 0.150 毫秒。为了提高性能，我N在 Worker 和 Central 上运行线程，n-th 线程监听 port 2000+n。每个线程停止后，我们对结果进行总结。

基准

首先，我在我同事的学校网络中运行了上面的程序。其次，我在两个 Amazon EC2 集群实例上运行它。结果差距非常大。

CHUNK_SIZE = 100_000在所有运行中。

同学网络：

我认为 3 年前它是可用的顶级配置（至强 E5645）。我相信它针对并行计算进行了高度优化，并且具有简单的 LAN 拓扑，因为它只有 20 台机器。

操作系统：Ubuntu

平均ping：~0.165ms

N=1 total time=6 seconds 
N=10 total time=9 seconds
N=20 total time=11 seconds
N=32 total time=14 seconds
N=100 total time=21 seconds
N=500 total time=54 seconds

亚马逊网络：

我在同一个置放群组中启动的两个 Cluster Compute Extra Large Instance (cc2.8xlarge) 上运行了该程序。

操作系统是一些亚马逊的 linux

平均 ping：~0.170 毫秒。

结果有点令人失望：

N=1 total time=16 seconds 
N=10 total time=36 seconds
N=20 total time=55 seconds
N=32 total time=82 seconds
N=100 total time=250 seconds
N=500 total time=1200 seconds

我对每个配置运行了 2-4 次，结果相似，大多为 +-5%

Amazon N=1 结果是有意义的，因为每个函数调用 0.170 毫秒 = 每秒 6000 次调用 = 每 16 秒 100_000 次调用。6秒对于Fellow的网络来说，其实是令人惊讶的。

我认为现代网络每秒的最大 TCP 数据包约为每秒 40-70k。它对应于 N=100, time=250 秒：N*CHUNK_SIZE / time = 100 * 100_000packets / 250sec = 10_000_000packets / 250sec = 40_000packets/second。

问题是，我的研究员的网络/计算机配置如何做到如此出色，尤其是在 N 值较高的情况下？

我的猜测：将每个 4 字节请求和 4 字节响应放入单个数据包是很浪费的，因为有大约 40 字节的开销。明智的做法是将所有这些微小的请求集中起来，例如 0.010 毫秒，并将它们放入一个大数据包中，然后将请求重新分配到相应的套接字。可以在应用程序级别实现池化，但似乎 Fellow 的网络/操作系统已配置为执行此操作。

更新：我玩过 java.net.Socket.setTcpNoDelay()，它没有改变任何东西。

最终目标：我使用非常大的树来近似具有数百万个变量的方程。目前，具有 200_000 个节点的树适合 RAM。但是，我对需要具有数百万个节点的树的近似方程很感兴趣。这将需要几 TB 的 RAM。算法的基本思想是从节点到叶子的随机路径，并沿着它改进值。当前程序是 32 线程的，每个线程每秒执行 15000 次迭代。我想将它移动到具有相同每秒迭代次数的集群。

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您可能希望启用 Nagle 算法：wikipedia entry。

这是一个关于禁用它的链接，它可能会有所帮助：在 linux 中禁用 Nagle 算法

于 2013-02-22T14:57:17.277 回答