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SmartSLURM

能使你像使用本地应用一样方便的管理 SLURM 服务器，可以轻松处理类似于这样的工作流程：

$$ \begin{array}{c} \text{批量生成输入文件}\longrightarrow \text{上传输入文件到服务器}\longrightarrow \text{提交任务}\longrightarrow \\ \text{等待任务执行完成}\longrightarrow \text{从服务器下载输出文件}\longrightarrow \\ \text{对输出文件数据处理}\longrightarrow \text{根据结果生成下一批输入文件}\longrightarrow \cdots \end{array} $$

本程序包含两个部分，ServerSSH 包含基本的管理 ssh 服务器的方法， ServerSLURM 则专门对支持 SLURM 系统的服务器进行了适配

本程序使用 java 编写，使用 jsch 来实现连接 ssh 服务器以及基本的功能， 并在此基础上补充了常用的功能，并对文件传输部分进行了专门的优化

本程序不需要任何第三方库，可以直接使用， demo.m 作为 matlab 使用的基本例子，demo.ipynb 作为在 python 中使用的基本例子

使用方法

从 Release 中下载， SmartSLURM-with-demo.zip 包含了可以运行的使用例子，smartSLURM.jar 则只包含 jar 包

在 matlab 中，首先需要导入 java 类，在使用例子中 jar 包位于 include 目录下：

javaaddpath('include/smartSLURM.jar');

软件包为 com.chanzy.*，如果希望使用方便可以先进行 import：

import com.chanzy.*

最后移除目录：

clear;
javarmpath('include/smartSLURM.jar');

在 python 中，需要使用第三方库来使用调用 java 代码，这里使用 py4j：

from py4j.java_gateway import JavaGateway
GATEWAY = JavaGateway.launch_gateway(classpath='include/smartSLURM.jar')
ServerSSH = GATEWAY.jvm.com.chanzy.ServerSSH
ServerSLURM = GATEWAY.jvm.com.chanzy.ServerSLURM

最后直接关闭 GATEWAY：

GATEWAY.shutdown()

下面统一用 matlab 代码来演示

快速开始

对于上面提到的工作流程，则可以使用这样的脚本实现：

% 导入 jar 包
javaaddpath('include/smartSLURM.jar');
% 导入软件包
import com.chanzy.*
% 获取 slurm 端
slurm = ServerSLURM.get(8, 'path/to/project/in/local', 'path/to/project/in/remote', 'username', 'hostname', 'password');
% 上传输入文件到远程服务器，指定 4 线程并发上传（可选）
slurm.ssh().putDir('path/to/in/file/dir', 4);
% 提交 njobs 个 srun 任务，每个任务使用 40 个核计算，每个节点最多 20 核（没设置分区则会在默认分区执行）
for i = 1:njobs
    slurm.submitSrun(['software/in/remote < path/to/in/file-' num2str(i)], 40, 20);
end
% 等待任务执行完成
slurm.waitUntilDone();
% 也支持 Matlab-JavaThreadPool 中的 waitPools 函数
% waitPools(slurm);
% 也支持 java 线程池常用的方法，由于还有后续操作所以不能 shutdown
% slurm.shutdown();
% slurm.awaitTermination();
% 从服务器下载输出文件，如果输出文件较大则可以设置压缩等级来加速传输
slurm.ssh().setCompressionLevel(4);
slurm.ssh().getDir('path/to/out/file/dir', 4);
slurm.ssh().setCompressionLevel(-1); % 传输完成后取消数据压缩
% 数据处理
% ...
% 提交下一批输入文件，在此之前一般需要先清空旧的输入文件防止相互干扰
slurm.ssh().clearDir('path/to/in/file/dir');
slurm.ssh().putDir('path/to/in/file/dir', 4);
% ...

进阶用法

可能还会存在以下需求：

  • 超长时间的任务，需要 slurm 端支持保存和读取的功能
  • 上传输入文件以及下载输入文件可能失败，需要重复尝试
  • 上传和下载耗时过久，不希望阻塞主线程

对于超长时间的任务，smartSLURM 支持 setMirror 的功能，可以设置本地的镜像，后续需要可以重新读取镜像继续任务：

% 设置本地镜像
slurm.setMirror('path/to/local/mirror');
% 同样提交任务
for i = 1:njobs
    slurm.submitSrun(['software/in/remote < path/to/in/file-' num2str(i)], 40, 20);
end
% 等待一段时间等待任务提交完成
pause(60);
% 也可通过 getQueueSize 来检测排队的任务数量来等待
% while slurm.getQueueSize() > 0
%     pause(10);
% end
% 然后可以直接 kill 掉这个 slurm 去做其他任务
slurm.kill();
% ...
% 等待需要检测时重新加载镜像来查看任务完成情况
slurm = ServerSLURM.load('path/to/local/mirror');
if slurm.getTaskNumber() > 0
    disp('Jobs not finish yet.');
else
    disp('Jobs finished.');
    % 执行下载输出文件等操作
    slurm.ssh().getDir('path/to/out/file/dir', 4);
    % ...
end

需要注意的几点：

  • 不一定需要等待排队的任务都提交了才能 kill 掉 slurm，镜像文件同样会记录排队的任务， 只是 kill 后正在执行的任务完成后不会继续执行排队的任务，重新 load 镜像文件后会自动执行
  • 一定需要 kill 掉旧的 slurm 再去 load 新的 slurm，否则可能会出现重复提交的问题，程序会对其进行检测并且报出警告来提示
  • 由于提交任务是在另一个线程后台执行的，因此如果 submitSrun 后马上 kill 掉 slurm，这些任务都还会停留在排队阶段

对于上传和下载文件的问题，smartSLURM 支持将基本操作打包成 Task 对象的功能，并且附加到提交任务上一起执行：

% 获取执行任务之前需要上传输入文件的 task
taskBefore = slurm.ssh().task_putDir('path/to/in/file/dir', 4);
% 获取任务完成后需要下载输出文件的 task
taskAfter = slurm.ssh().task_getDir('path/to/out/file/dir', 4);
% 提交任务，将这两个 task 附加上去
for i = 1:njobs
    slurm.submitSrun(taskBefore, taskAfter, ['software/in/remote < path/to/in/file-' num2str(i)], 40, 20);
end
% 等待任务完成...
% ...

这样 slurm 端会自动在执行 srun 命令之前，运行 taskBefore，而在运行完成 srun 之后去执行 taskAfter， 并且 slurm 内部在执行这些时自带了失败重试的功能（默认会重试 3 次，可以通过 setTolerant 来修改）

需要注意的几点：

  • 可以只提交 taskBefore 而不提交 taskAfter：
slurm.submitSrun(taskBefore, 'software/in/remote < path/to/in/file', 40, 20);
  • 多个 task 可以通过 mergeTask 来合并：
task1 = slurm.ssh().task_system('python dataPreprocessing.py path/to/out/file/dir');
task2 = slurm.ssh().task_getDir('path/to/out/file/dir', 4);
taskAfter = code.UT.mergeTask(task1, task2); % 包括了在远程服务器使用 python 脚本预处理数据和下载处理后的数据
  • 可以直接在脚本中运行 task：
task = slurm.ssh().task_putDir('path/to/out/file/dir', 4);
task.run(); % 相当于 slurm.ssh().putDir('path/to/out/file/dir', 4);
% 也可带有尝试次数的运行
suc = code.UT.tryTask(task, 3);
% 相当于
% suc = false;
% for i = 1:3
%     suc = code.UT.tryTask(task);
%     if suc; break; end
% end
  • 不需要在 task 的指令中出现 {，}，:，null 这几个符号，会影响反序列化

接口说明

  • ServerSSH： 提供基本的管理 ssh 服务器的方法，所有操作都会在连接中断后尝试一次重新连接
    • 保存和加载
      • save(FilePath)： 保存这个 ssh 端到 FilePath，保存为 json 格式， 注意这个保存是没有加密，如果有密码则会保存明文的密码，需要保管好文件，如果在意可以使用密钥连接
      • load(FilePath)： 静态方法，从 FilePath 加载 ssh 端
    • 获取对象
      • get([LocalWorkingDir=""], [RemoteWorkingDir=""], Username, Hostname, [Port=22], [Password])： 静态方法，获取 ssh 终端并且连接到终端，在不提供密码时会使用密钥登录，默认会使用 {user.home}/.ssh/id_rsa 位置的密钥
      • getKey([LocalWorkingDir=""], [RemoteWorkingDir=""], Username, Hostname, [Port=22], KeyPath)： 静态方法，获取 ssh 终端并且连接到终端，使用 KeyPath 位置的密钥进行认证， 注意 jsch 只支持经典格式的 openSSH 密钥，因此在生成密钥时需要加上 -m pem 参数
      • getPassword([LocalWorkingDir=""], [RemoteWorkingDir=""], Username, Hostname, [Port=22], Password)： 静态方法，获取 ssh 终端并且连接到终端，使用密码认证，认为最后一个输入的字符串是密码
    • 参数设置
      • setLocalWorkingDir(LocalWorkingDir)： 设置本地的工作目录，输入 null 或者空字符串则会设置为系统的用户路径 System.getProperty("user.home")
      • setRemoteWorkingDir(RemoteWorkingDir)： 设置远程服务器的工作目录，输入 null 或者空字符串则会设置为连接 ssh 时所在的默认路径
      • setCompressionLevel(CompressionLevel)： 设置 ssh 传输时的压缩等级（1-9），设置小于等于 0 的值会关闭压缩，默认不进行压缩
      • setBeforeSystem(Command)： 设置在执行 system 指令之前永远会附加的指令，例如环境变量的设置等等
      • setPassword(Password)： 修改登录的密码，同时会将认证模式修改为密码认证
      • setKey(KeyPath)： 修改密钥路径，同时会将认证模式修改为密钥认证
    • 基本方法
      • isConnecting()： 检测 ssh 是否正保持着连接
      • connect()： 如果连接被断开则会重新连接，一般不需要手动调用因为基本所有方法都会尝试一次重新连接
      • disconnect()： 手动断开 ssh 的连接，一般不需要手动调用因为基本所有方法都会尝试一次重新连接
      • shutdown()： 断开连接并且关闭此 ssh 终端，不再允许其他操作
      • session()： 返回当前 ssh 的 session，一般不需要使用因为大部分常用功能已经经过了包装
    • 实用方法
      • [task_]system(Command)： 在 ssh 终端上执行指令，类似 matlab 中的 system 函数。可以附加 task_ 来获得此方法的 Task 对象（下同）
      • [task_]putDir(Dir, [ThreadNumber])： 上传目录 Dir 到远程服务器，设置 ThreadNumber 则会开启并发上传，注意设置 ThreadNumber=1 与不设置并不等价。 支持递归子文件夹进行上传，对于大文件可以通过 setCompressionLevel(CompressionLevel) 来开启压缩来加速
      • [task_]getDir(Dir, [ThreadNumber])： 下载远程服务器的目录 Dir 到本地，设置 ThreadNumber 则会开启并发下载，注意设置 ThreadNumber=1 与不设置并不等价。 支持递归子文件夹进行下载，对于大文件可以通过 setCompressionLevel(CompressionLevel) 来开启压缩来加速
      • [task_]clearDir(Dir, [ThreadNumber])： 清空远程服务器的目录 Dir，但是不删除文件夹，设置 ThreadNumber 则会开启并发下载，注意设置 ThreadNumber=1 与不设置并不等价。 支持递归子文件夹进行清空
      • [task_]rmdir(Dir)： 移除远程服务器的目录 Dir，支持递归子文件夹进行删除
      • [task_]mkdir(Dir)： 在创建远程服务器上创建目录 Dir，支持跨文件夹创建文件夹， 如果已经存在文件夹或者创建文件夹成功则返回 true，创建文件夹失败返回 false
      • isDir(Dir)： 判断输入的 Dir 是否在远程服务器上是一个目录
      • [task_]putFile(FilePath)： 上传位于 FilePath 的文件到远程服务器
      • [task_]getFile(FilePath)： 下载远程服务器上位于 FilePath 的文件到本地
      • isFile(Path)： 判断输入的 Path 是否在远程服务器上是一个文件
      • [task_]putWorkingDir(ThreadNumber=4)： 上传整个工作目录到远程服务器，忽略 '.'，'_' 开头的 文件和文件夹， 注意如果本地工作目录是默认系统的用户路径则不允许此操作
      • [task_]getWorkingDir(ThreadNumber=4)： 从远程服务器下载整个工作目录到本地，忽略 '.'，'_' 开头的文件和文件夹， 注意如果远程服务器工作目录是 ssh 登录时的默认路径则不允许此操作
      • [task_]clearWorkingDir(ThreadNumber=4)： 移除整个远程服务器的工作区，注意不忽略 '.'，'_' 开头的文件和文件夹，等价于 rmdir(".")， 注意如果远程服务器工作目录是 ssh 登录时的默认路径则不允许此操作
    • pool(ThreadNumber)： 获取一个可以并行执行指令的线程池，ThreadNumber 限制同时执行的数目。此 pool 提供和 Matlab-JavaThreadPool 中 SystemThreadPool 完全相同的接口，因此兼容其中的 waitPools.m
      • submitSystem(Command)： 向线程池中提交指令
      • waitUntilDone()： 挂起程序直到线程池中的任务全部完成
      • getTaskNumber()： 获取线程池中剩余任务数目，即正在执行的任务以及正在排队的任务的总和
      • shutdown()： 关闭内部的线程池，会等待所有任务完成
      • shutdownNow()： 立刻关闭内部的线程池，不会等待任务完成
  • ServerSLURM： 专门对支持 SLURM 系统的服务器进行适配的终端，本身也提供了和 Matlab-JavaThreadPool 中 SystemThreadPool 完全相同的接口，因此兼容其中的 waitPools.m
    • 保存和加载
      • save(FilePath)： 保存整个 slurm 端到 FilePath，包括正在执行的任务以及在排队的任务，保存为 json 格式，为了避免重复提交保存后设置 pause 暂停任务提交， 注意这个保存是没有加密，如果有密码则会保存明文的密码，需要保管好文件，如果在意可以使用密钥连接。 不建议使用，同时 load 单个文件会出现重复提交的问题，并且内部没有进行检测所以难以发现，尽量使用 setMirror 保存
      • load(FilePath)： 静态方法，从 FilePath 加载 slurm 端
      • setMirror(Path)： 设置此对象的本地镜像，之后任何改动都会同步到本地的镜像上。可以通过 load 来重新加载这个镜像来继续操作
    • 获取对象
      • get([SqueueName=username], MaxJobNumber, [MaxThisJobNumber=MaxJobNumber], [LocalWorkingDir=""], [RemoteWorkingDir=""], Username, Hostname, [Port=22], [Password])： 静态方法，获取 slurm 终端并且连接到终端， 指定 MaxJobNumber 来限制在 SLURM 上同时运行的作业数目，指定 MaxThisJobNumber 来限制本对象同时运行的作业个数， 指定 SqueueName 来设置 squeue 时这个用户的名称（部分 SLURM 上和 ssh 登录的用户名不同）
      • getKey([SqueueName=username], MaxJobNumber, [MaxThisJobNumber=MaxJobNumber], [LocalWorkingDir=""], [RemoteWorkingDir=""], Username, Hostname, [Port=22], KeyPath)： 静态方法，获取 slurm 终端并且连接到终端，使用 KeyPath 位置的密钥进行认证
      • getPassword([SqueueName=username], MaxJobNumber, [MaxThisJobNumber=MaxJobNumber], [LocalWorkingDir=""], [RemoteWorkingDir=""], Username, Hostname, [Port=22], Password)： 静态方法，获取 slurm 终端并且连接到终端，使用密码认证，认为最后一个输入的字符串是密码
    • 参数设置
      • setSleepTime(SleepTime)： 设置每轮提交任务或者检测任务完成情况的等待时间，单位 ms，默认为 500
      • setTolerant(Tolerant)： 设置提交任务失败的尝试次数，默认为 3，注意网络连接问题导致的失败不包括在内（即网络连接失败会一直尝试重新连接）。 必须是出现相同的失败情况超过 Tolerant 次后才会取消这个任务的提交，因此有可能出现死循环
      • setMirror(Path)： 设置此对象的本地镜像，之后任何改动都会同步到本地的镜像上。可以通过 load 来重新加载这个镜像来继续操作
    • 基本方法
      • ssh()： 返回内部的 ServerSSH 实例，通过此实现一般的 ssh 操作
      • shutdown()： 断开连接并且关闭此 ssh 终端，不再允许其他操作，在此之前会等待提交的任全部完成
      • shutdownNow()： 立刻断开连接并且关闭此 ssh 终端，不再允许其他操作，不会等待任务完成且会强行取消掉正在执行的任务
      • pause()： 暂停 slurm 端的任务提交以及任务完成情况的检测，如果正在提交任务会挂起程序直到提交完成，保证之后 slurm 端的任务队列不会发生改变
      • unpause()： 解除暂停
      • kill(Warning=true)： 直接杀死这个 slurm 端，类似于通过系统层面直接杀死（但是更加安全可控），会保留内部记录的正在执行的任务以及任务队列， 在没有设置镜像时执行会提示警告，关闭 Warning 可以抑制这个警告
    • 任务提交
      • [task_]submitSystem([BeforeSystem], [AfterSystem], Command, [Partition], NodeNumber=1, OutputPath='.temp/slurm/out-%j')： 向 SLURM 服务器提交指令，相当于此指令写入了一个 bash 脚本并且使用 sbatch 来提交， 输入 Task 对象来指定 BeforeSystem 和 AfterSystem，分别会在执行任务前和完成任务后执行这个 Task
      • [task_]submitBash([BeforeSystem], [AfterSystem], BashPath, [Partition], NodeNumber=1, OutputPath='.temp/slurm/out-%j')： 向 SLURM 服务器直接提交 bash 脚本，相当于将本地的处于 BashPath 的脚本上传到远程服务器，然后使用 sbatch 来提交
      • [task_]submitSrun([BeforeSystem], [AfterSystem], Command, [Partition], TaskNumber=1, MaxTaskNumberPerNode=20, OutputPath='.temp/slurm/out-%j')： 向 SLURM 服务器直接提交 srun 指令，相当于在指令前增加一个 srun 并且写入 bash 脚本然后用sbatch 来提交，会根据输入自动计算需要的节点数目
      • [task_]submitSrunBash([BeforeSystem], [AfterSystem], BashPath, [Partition], TaskNumber=1, MaxTaskNumberPerNode=20, OutputPath='.temp/slurm/out-%j')： 向 SLURM 服务器直接提交 srun 运行的脚本，首先会将本地的处于 BashPath 的脚本上传到远程服务器，然后使用 srun 实行这个脚本， 并且将此操作写入 bash 脚本然后使用 sbatch 来提交，会根据输入自动计算需要的节点数目
    • 实用方法
      • jobNumber()： 获取此用户在 SLURM 服务器上正在执行的任务数目
      • jobIDs()： 获取此用户在 SLURM 服务器上正在执行的任务的编号
      • [task_]cancelAll()： 取消此用户在 SLURM 服务器上正在执行的所有任务，即使这个任务不是通过这对象提交的。同时会清空此对象中排队的任务（如果有的话）
      • [task_]cancelThis()： 取消这个对象提交的所有任务并且清空排队的任务
      • undo()： 尝试取消最后一次提交的任务，如果在排队则取消成功返回对应的指令，如果已经提则取消失败，返回 null
      • getActiveCount()： 获取正在执行的任务数目（仅限本对象提交的）
      • getQueueSize()： 获取正在排队的任务数目
      • waitUntilDone()： 挂起程序直到任务全部完成
      • getTaskNumber()： 获取剩余任务数目，即 getActiveCount() + getQueueSize()
      • awaitTermination()： 挂起直到内部线程池关闭（结合 shutdown() 使用）
      • getActiveJobIDs()： 获取正在执行的任务编号（仅限本对象提交的）
      • getQueueCommands()： 获取正在排队的指令列表
  • code.UT： 实用工具类
    • Pair： 在 java 中实现的类似于 c++ STL 中的 Pair 类
    • Task： 通过重写 run 方法将 ServerSSH 或 ServerSLURM 中的一些操作封装成这个类，run 返回 false 或者报错都代表执行失败
    • mergeTask(Task1, Task2)： 静态方法，将两个 Task 合并成一个 Task，先执行 Task1 后执行 Task2，其中出现任何执行失败都会中断后续执行
    • tryTask(Task, [Tolerant])： 静态方法，尝试执行 Task，失败会返回 false 而不是报错，设置 Tolerant 会在失败后重新尝试执行 Tolerant 次

代码部分

本项目使用 Gradle 进行管理，在这里可以不安装 Gradle

在 include/java 目录下，运行 ./gradlew build 即可进行编译，默认会将 jar 文件输出到上级目录中

需要系统拥有 jdk，可以从 这里 下载 jdk（建议使用 jdk11 或者 jdk8 ）

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