Python 代码实现高性能异构分布式性能测试系统
主控模块（Master Controller）：
负责管理和协调整个分布式系统。 分配任务到各个工作节点。 收集和汇总结果。
from mpi4py import MPI
def master_controller():
comm = MPI.COMM_WORLD
size = comm.Get_size()
num_workers = size - 1 # 除去主控节点
tasks = generate_tasks()
# 分配任务
for i, task in enumerate(tasks):
worker_rank = i % num_workers + 1
comm.send(task, dest=worker_rank, tag=0)
# 收集结果
results = []
for _ in range(len(tasks)):
result = comm.recv(source=MPI.ANY_SOURCE, tag=MPI.ANY_TAG)
results.append(result)
# 分析结果
analyze_results(results)
def generate_tasks():
# 生成测试任务
return ["task1", "task2", "task3", ...]
def analyze_results(results):
# 分析结果
print("Results:", results)
if __name__ == "__main__":
master_controller()
工作节点模块（Worker Node）：
接收并执行来自主控模块的任务。 测量性能指标（如浮点数计算能力、内存带宽等）。 将结果返回给主控模块。
from mpi4py import MPI
def worker_node():
comm = MPI.COMM_WORLD
rank = comm.Get_rank()
while True:
task = comm.recv(source=0, tag=0)
if task is None: # 结束信号
break
result = execute_task(task)
comm.send(result, dest=0, tag=1)
def execute_task(task):
# 执行具体的性能测试任务
# 这里假设是一个简单的浮点数计算
if task == "task1":
result = perform_float_computation()
elif task == "task2":
result = measure_memory_bandwidth()
# 增加更多任务类型
return result
def perform_float_computation():
# 测量浮点数计算能力的示例
import time
start_time = time.time()
for _ in range(1000000):
a = 3.1415 * 2.7182
end_time = time.time()
return end_time - start_time
def measure_memory_bandwidth():
# 测量内存带宽的示例
import numpy as np
import time
array = np.random.rand(1000000)
start_time = time.time()
sum_array = np.sum(array)
end_time = time.time()
return end_time - start_time
if __name__ == "__main__":
worker_node()
任务调度模块（Task Scheduler）：
负责任务的分配和调度。 确保任务均匀分布在各个工作节点上。
# 在主控模块中嵌入任务调度逻辑
def master_controller():
comm = MPI.COMM_WORLD
size = comm.Get_size()
num_workers = size - 1
tasks = generate_tasks()
task_queue = tasks[:]
results = []
# 初始化所有worker
for rank in range(1, num_workers + 1):
if task_queue:
task = task_queue.pop(0)
comm.send(task, dest=rank, tag=0)
# 循环收集结果并发送新任务
while task_queue or len(results) < len(tasks):
result = comm.recv(source=MPI.ANY_SOURCE, tag=MPI.ANY_TAG)
results.append(result)
if task_queue:
next_task = task_queue.pop(0)
comm.send(next_task, dest=result['rank'], tag=0)
else:
comm.send(None, dest=result['rank'], tag=0) # 发送结束信号
analyze_results(results)
通信模块（Communication Layer）：
实现主控模块与工作节点之间的通信。 确保消息的可靠传递和同步。
性能测量模块（Performance Measurement）：
实现具体的性能测试逻辑。 测量计算能力和内存带宽等性能指标。
结果分析模块（Result Analysis）：
汇总和分析从各个工作节点收集到的性能数据。 生成报告和可视化结果。
扩展功能
上述代码实现了基本的异构分布式性能测试系统，可以根据需求进一步扩展，例如：
增加更多类型的性能测试任务。 优化任务调度策略，考虑任务的优先级和资源使用情况。 实现更复杂的结果分析和可视化功能。 引入容错机制，确保系统在出现故障时能够继续运行。 这种模块化设计有助于逐步扩展和优化系统，满足不同场景下的性能测试需求。
C++ 代码实现高性能异构分布式性能测试系统
主控模块（Master Controller）：
负责管理和协调整个分布式系统。 分配任务到各个工作节点。 收集和汇总结果。
#include <mpi.h>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
void masterController(int numTasks) {
int size;
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);
int numWorkers = size - 1;
std::vector<std::string> tasks = generateTasks(numTasks);
// 分配任务
for (int i = 0; i < tasks.size(); ++i) {
int workerRank = i % numWorkers + 1;
MPI_Send(tasks[i].c_str(), tasks[i].size() + 1, MPI_CHAR, workerRank, 0, MPI_COMM_WORLD);
}
// 收集结果
for (int i = 0; i < tasks.size(); ++i) {
char result[100];
MPI_Recv(result, 100, MPI_CHAR, MPI_ANY_SOURCE, MPI_ANY_TAG, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);
std::cout << "Result from worker: " << result << std::endl;
}
// 发送结束信号
for (int i = 1; i <= numWorkers; ++i) {
MPI_Send(nullptr, 0, MPI_CHAR, i, 0, MPI_COMM_WORLD);
}
}
std::vector<std::string> generateTasks(int numTasks) {
std::vector<std::string> tasks;
for (int i = 0; i < numTasks; ++i) {
tasks.push_back("task" + std::to_string(i + 1));
}
return tasks;
}
int main(int argc, char** argv) {
MPI_Init(&argc, &argv);
int rank;
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
if (rank == 0) {
masterController(10); // 例如生成10个任务
} else {
workerNode();
}
MPI_Finalize();
return 0;
}
工作节点模块（Worker Node）：
接收并执行来自主控模块的任务。 测量性能指标（如浮点数计算能力、内存带宽等）。 将结果返回给主控模块。
#include <mpi.h>
#include <iostream>
#include <string>
#include <chrono>
#include <thread>
void workerNode() {
while (true) {
char task[100];
MPI_Recv(task, 100, MPI_CHAR, 0, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);
std::string taskStr(task);
if (taskStr.empty()) {
break; // 结束信号
}
std::string result = executeTask(taskStr);
MPI_Send(result.c_str(), result.size() + 1, MPI_CHAR, 0, 1, MPI_COMM_WORLD);
}
}
std::string executeTask(const std::string& task) {
if (task == "task1") {
return performFloatComputation();
} else if (task == "task2") {
return measureMemoryBandwidth();
}
// 增加更多任务类型
return "Unknown task";
}
std::string performFloatComputation() {
auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
for (int i = 0; i < 1000000; ++i) {
volatile double a = 3.1415 * 2.7182;
}
auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
std::chrono::duration<double> elapsed = end - start;
return "Float computation time: " + std::to_string(elapsed.count());
}
std::string measureMemoryBandwidth() {
std::vector<double> array(1000000);
auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
double sum = 0;
for (double value : array) {
sum += value;
}
auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
std::chrono::duration<double> elapsed = end - start;
return "Memory bandwidth measurement time: " + std::to_string(elapsed.count());
}
任务调度模块（Task Scheduler）：
负责任务的分配和调度。 确保任务均匀分布在各个工作节点上。
通信模块（Communication Layer）：
实现主控模块与工作节点之间的通信。 确保消息的可靠传递和同步。
性能测量模块（Performance Measurement）：
实现具体的性能测试逻辑。 测量计算能力和内存带宽等性能指标。
结果分析模块（Result Analysis）：
汇总和分析从各个工作节点收集到的性能数据。 生成报告和可视化结果。
扩展功能
可以根据需求进一步扩展，例如：
增加更多类型的性能测试任务。 优化任务调度策略，考虑任务的优先级和资源使用情况。 实现更复杂的结果分析和可视化功能。 引入容错机制，确保系统在出现故障时能够继续运行。 这种模块化设计有助于逐步扩展和优化系统，满足不同场景下的性能测试需求。
