如何实现一个图化框架?代码已开源!
作者 Chunel Feng,编程爱好者,阿里巴巴引擎开发工程师。
个人微信:ChunelFeng
个人博客:一面之猿网[1]
个人项目:CGraph 图计算框架[2]
大家好,我是不会写代码的纯序员——Chunel Feng[3]。俗话说,人生如码,码如人生。人生中,有些事情是可以同时进行的,有些事情又必须是前后依次进行的;有些事情是可以刚开始就做的,有些事情又必须等待某个时机成熟了才可以开始。
我给大家举个例子:
人必须「出生」后,然后才能「上学」和「工作」。
同样的,「出生」后还可以「恋爱」,然后「结婚」,「生娃」。
你可以「上学」的时候「恋爱」,也可以「工作」的时候再「撩妹」。但是,你必须先完成「上学」之后,才能开始「工作」。
同样的,你必须「恋爱」后,才能「结婚」,然后再「生娃」(好吧,这个顺序,你想咋样我都支持你,哈哈)。
最终,我们都会「被辞退」,我想大概是 35 岁左右吧。
看上面这个例子,和程序开发中常用的图化框架(比如:TensorFlow)是不是很像。
今天,纯序员给大家提供一种思路,可以轻松实现一套属于自己的轻量级图化框架。
分析
这个问题乍一看很难。但是我们来拆解一下,其实一共只有几步:
1,构建图框架,把node(图中的节点)和node的依赖信息注册到图中
2,对图进行分析,找出其中没有任何依赖的node,放入一个queue中
3,依次执行queue中的节点,直到queue中所有node被执行完毕
4,搜集依赖queue中node执行的节点(称为newNode)
5,清空queue,然后将newNode中所有未被运行且依赖的节点均被执行的节点,放入queue中
6,重复3、4、5步骤,直到queue中无node插入,则结束
举例
看着看着就晕了?没关系,看举个例子来,就比较容易理解了。
我们来看上图这个例子,然后对照上面的步骤,开始我们的流程。
•执行 A 的内容,直到全部结束•执行 B 和 C 节点的内容,直到全部结束•执行 D 和 E 的内容,直到全部结束•执行 F 的内容,直到全部结束•执行 G 的内容
所以说,最终的执行顺序,应该是 A->B->C->E->D->F->G。这样下来,是不是就是比较清楚了。
优化
你以为就这样就结束了?很多朋友应该已经看出来了,上图中 B 和 C 的执行顺序,应该是没有任何先后依赖的。所以,为了加速整体流程,B 和 C 应该并发执行,而不是先执行 B,结束后再执行 C。
再继续看,D、E、F 这三个节点。如果按照上面的说法,应该是 D 和 E 并发执行,都结束后再执行 F。我们假设,D、E、F 的流程的耗时,分别为 D=3s(秒),E=1s,F=2s 。那这个子流程结束,就需要 max(3s,1s)+2s,也就是 5s。但是 F 虽然依赖 E,但是并不依赖 D 啊。
于是,优化点又来了,把 E 和 F 当做一个簇(cluster),簇内部依次执行。同时簇作为一个整体,与 D 并发执行。这样下来,这个子流程的最终耗时就应该是 max(3s, 1s+2s),也就是 3s。
当然了,还有很多优化思路我没有提到,或者我压根不知道的。也欢迎大家来一起讨论。
实现
懂了,但是不知道代码应该如何下手?至于代码实现,纯序员早已贴心的为你写了一套通用组件——CGraph。仅需要自己实现一下节点的功能函数,然后调用一个注册接口,并且设定依赖节点,就可以轻松的 run 起来上面提到的所有功能了。
就以上面画的那个图来举例吧,代码实现一共就这么几句话:
#include "/src/GraphCtrl/GraphInclude.h"
class MyNode1 : public GraphNode {
public:
CSTATUS run () override {
CSTATUS status = STATUS_OK;
std::cout << "enter node1 run function. sleep for 1 second ... " << std::endl;
this_thread::sleep_for(chrono::milliseconds(1000));
return status;
}
};
#include "/src/GraphCtrl/GraphInclude.h"
class MyNode2 : public GraphNode {
public:
CSTATUS run () override {
CSTATUS status = STATUS_OK;
std::cout << "enter node1 run function. sleep for 2 second ... " << std::endl;
this_thread::sleep_for(chrono::milliseconds(2000));
return status;
}
};
#include "MyGraphNode/MyNode1.h"
#include "MyGraphNode/MyNode2.h"
void graph_demo() {
/* 创建图化 */
Graphic* graphic = new Graphic();
GraphNode* A = nullptr;
GraphNode* B = nullptr;
GraphNode* C = nullptr;
GraphNode* D = nullptr;
GraphNode* E = nullptr;
GraphNode* F = nullptr;
GraphNode* G = nullptr;
/* 注册节点,其中MyNode1和MyNode2必须为GraphNode的子类 */
graphic->registerGraphNode<MyNode1>(&A); // 注册MyNode1类型的A节点,执行的时候,没有任何依赖信息
graphic->registerGraphNode<MyNode1>(&B, {A}); // B节点执行,依赖A节点执行完毕
graphic->registerGraphNode<MyNode2>(&C, {A});
graphic->registerGraphNode<MyNode1>(&D, {B}); // D节点执行,依赖B节点执行完毕
graphic->registerGraphNode<MyNode2>(&E, {B});
graphic->registerGraphNode<MyNode1>(&F, {E});
graphic->registerGraphNode<MyNode1>(&G, {C, D, F}); // G节点执行,依赖C、E、F节点执行完毕
/* 图信息初始化,准备开始计算 */
graphic->init();
/* 运行图计算。初始化后,支持多次循环计算 */
graphic->run();
/* 图信息逆初始化,准备结束计算 */
graphic->deinit();
delete graphic;
}
写在最后
这没有理由说看不懂图计算引擎框架了吧。当然了,CGraph 自身也在不断的迭代和演进过程中,我们也会不断的借(co)鉴(py)行业中比较先进和成熟的一些实现方法。这个过程也需要大家大力的参与、鼓励和拍砖。
目前 CGraph 源码已经开源至 GitHub,地址:https://github.com/ChunelFeng/CGraph
点击阅读原文可直达! 欢迎大家前来帮忙 review,star and fork 哦。如果能帮忙找到几个 bug,或者做一些功能和性能上优化,那当然就更好了,哈哈哈哈!!!!!
引用链接
[1]
一面之猿网: http://www.chunel.cn[2]
CGraph 图计算框架: https://github.com/ChunelFeng/CGraph[3]
Chunel Feng: https://github.com/ChunelFeng
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