关于高并发和性能的问题 #14

haswelliris · 2024-04-12T05:35:09Z

评测机只跑seele，但是遇到了很多不合理的问题：

评测机环境

双路EPYC-9654 96核CPU，系统共192核384线程 2.24T内存
Ubuntu22.04系统配合kubernetes

1. WALL_TIME超时但是user和kernel time都很短

问题描述

例如一个简单的hello world C代码，上传文件，编译，运行共三个子任务

# 运行步骤的返回
{'status': 'FAILED',
 'report': {
  'run_at': '2024-04-12T02:39:41.860021413Z', 
  'time_elapsed_ms': 58616, 
  'type': 'run_container', 
  'status': 'WALL_TIME_LIMIT_EXCEEDED', 
  'exit_code': 0, 
  'wall_time_ms': 12045, 
  'cpu_user_time_ms': 65, 
  'cpu_kernel_time_ms': 104, 
  'memory_usage_kib': 21156}, 
'embeds': {'cis_stdout': 'hello,world2\n', 'cis_stderr': ''}}

可以看到它已经正确输出hello,world2了，整个cpu_user+kernel不到200ms，但是wall_time有整整12s，即便如此，整个time_elapsed_ms却来到了58s，超时被强行结束的

复现条件

并发大于400 (也就是大约超过cpu线程数的时候)
是否有编译子任务不影响问题出现（python这些提交文件-执行的也会遇到）（编译子任务启用cache也会遇到）

讨论

在我们评测机上并发200的时候能以30 tasks/s的速度完成这个，但这种简单的helloworld期望应该是200 tasks/s以上的评测速度。其原因都是wall_time太长导致的。
我感觉应该是runj在面对高并发的时候本身成为瓶颈了：启动、退出容器都很慢

2. runj error: cannot start an already running container

问题描述

跟1一样的C helloworld，上传文件-编译-ls编译结果-执行，结果runj报错：
Error initializing the container process: cannot start an already running container

# 运行步骤的返回
{'id': 'F3oBscsWNXF7M6EQ', 'type': 'ERROR', 
'error': 'Error executing the submission: Execution got following internal error(s):\nThe runj process failed: time="2024-04-12T03:04:23Z" level=fatal msg="Error executing the container" error="Error initializing the container process: cannot start an already running container"\n'}
{'id': 'R7W7UmXlrBmQeWRr', 'type': 'ERROR',
'error': 'Error executing the submission: Execution got following internal error(s):\nThe runj process failed: time="2024-04-12T03:04:23Z" level=fatal msg="Error executing the container" error="Error initializing the container process: cannot start an already running container"\n'}

复现条件

600并发的时候约有5%的概率出现

3.compile编译阶段saves的文件无法被run阶段执行

问题描述

跟1一样的C helloworld，共4个子任务：上传文件->编译->ls编译结果->执行
编译和ls编译结果子任务的action都是 "seele/run-judge/compile@1":
编译： source: solution.cpp saves:solution.cpp,solution command: g++ solusion.cpp -i solution
ls编译结果： source: solution.cpp,solution saves:solution.cpp,solution command: ls -la
特别注意ls编译结果子任务的source和saves都是一样的

# 运行步骤的返回
{'status': 'FAILED', 
'report': {
  'run_at': '2024-04-12T05:33:22.452141283Z', 
  'time_elapsed_ms': 2343, 
  'type': 'run_container', 
  'status': 'RUNTIME_ERROR', 
  'exit_code': 1, 'wall_time_ms': 2190, 'cpu_user_time_ms': 16, 'cpu_kernel_time_ms': 50, 'memory_usage_kib': 21408}, 
  'embeds': {
    'cis_stderr': 'exec ./solution: exec format error\n', 
    'cis_stdout': ''
  }
}

复现条件

200并发的时候100%出现
1000并发的时候变成问题1超时和问题2无法执行了
但是，如果ls编译结果步骤 saves改为只有solution（之前是solution和solution.cpp）就能不会出现exec format error

讨论

上面的问题1、2应该是runj对系统资源依赖导致并发上不去，这个问题我是真的不懂了
以及它在高并发的时候又不会出现，只是变成超时，太迷惑了

The text was updated successfully, but these errors were encountered:

darkyzhou · 2024-04-12T08:27:53Z

可以提供三个问题下的 Submission 任务描述吗
对于第一和第二个问题，seele 提供了 OpenTelemetry 的 tracing 数据导出，可否麻烦你搭建一个 Grafana 和 Grafana Tempo 收集 seele 在执行评测任务过程中产生的 tracing 数据，这样可以查看每个提交（特别是 TLE 提交）的具体执行和耗时情况

haswelliris · 2024-04-22T02:51:07Z

关于tracing和metrics，配置项collector_url只有一个，url填到tempo之后似乎查不到metrics信息了

在用tempo收集trace的时候，怎么才能同时拿到https://github.com/darkyzhou/seele/blob/main/docs/public/grafana.png 这样的metrics呢？

haswelliris · 2024-04-22T03:03:03Z

三个问题的示例，这里用plain提交了，原始代码为：

#include<iostream>
using namespace std;
int main() {
    cout<<"hello,world2"<<endl;
    return 0;
}

第一个示例

上传文件，编译，运行共三个子任务

steps:
  prepare:
    action: "seele/add-file@1"
    files:
      - path: "solution.cpp"
        base64: "I2luY2x1ZGU8aW9zdHJlYW0+CnVzaW5nIG5hbWVzcGFjZSBzdGQ7CmludCBtYWluKCkgewogICAgaW50IGk9MDsKICAgIHdoaWxlKGk8MTAwMDAwMDAwKSB7CiAgICAgICAgaSsrOwogICAgfQogICAgY291dDw8ImhlbGxvLHdvcmxkMiI8PGVuZGw7CiAgICByZXR1cm4gMDsKfQ"
 
  compile:
    action: "seele/run-judge/compile@1"
    image: "gcc:11-bullseye"
    command: "g++ solution.cpp -o solution"
    container_uid: 65534
    container_gid: 65534
    sources: ["solution.cpp",]
    saves: ["solution.cpp","solution",]
    paths: []
    fd:
      stdout: "compile_stdout.txt"
      stderr: "compile_stderr.txt"
    report:
      embeds:
        - path: "compile_stdout.txt"
          field: compile_stdout
          truncate_kib: 16384
        - path: "compile_stderr.txt"
          field: compile_stderr
          truncate_kib: 16384
    cache:
      enabled: true
      extra: ["cache1",]

  run:
    action: "seele/run-judge/run@1"
    image: "gcc:11-bullseye"
    command: "./solution"
    container_uid: 65534
    container_gid: 65534
    paths: []
    files: ["solution.cpp","solution",]
    fd:
      stdout: "cis_stdout.txt"
      stderr: "cis_stderr.txt"
    report:
      embeds:
        - path: "cis_stdout.txt"
          field: cis_stdout
          truncate_kib: 4096
        - path: "cis_stderr.txt"
          field: cis_stderr
          truncate_kib: 4096
    limits:
      time_ms: 10000
      memory_kib: 262144
      pids_count: 32
      fsize_kib: 65536

第二、三个示例

上传文件，编译，"ls -la"编译结果-运行共4个子任务

steps:
  prepare:
    action: "seele/add-file@1"
    files:
      - path: "solution.cpp"
        base64: "I2luY2x1ZGU8aW9zdHJlYW0+CnVzaW5nIG5hbWVzcGFjZSBzdGQ7CmludCBtYWluKCkgewogICAgaW50IGk9MDsKICAgIHdoaWxlKGk8MTAwMDAwMDAwKSB7CiAgICAgICAgaSsrOwogICAgfQogICAgY291dDw8ImhlbGxvLHdvcmxkMiI8PGVuZGw7CiAgICByZXR1cm4gMDsKfQ"
 
  compile:
    action: "seele/run-judge/compile@1"
    image: "gcc:11-bullseye"
    command: "g++ solution.cpp -o solution"
    container_uid: 65534
    container_gid: 65534
    sources: ["solution.cpp",]
    saves: ["solution.cpp","solution",]
    paths: []
    fd:
      stdout: "compile_stdout.txt"
      stderr: "compile_stderr.txt"
    report:
      embeds:
        - path: "compile_stdout.txt"
          field: compile_stdout
          truncate_kib: 16384
        - path: "compile_stderr.txt"
          field: compile_stderr
          truncate_kib: 16384
    cache:
      enabled: true
      extra: ["cache1",]

  compile2:
    action: "seele/run-judge/compile@1"
    image: "gcc:11-bullseye"
    command: "ls -la"
    container_uid: 65534
    container_gid: 65534
    sources: ["solution.cpp","solution",]
    saves: ["solution.cpp","solution",]
    paths: []
    fd:
      stdout: "compile_stdout.txt"
      stderr: "compile_stderr.txt"
    report:
      embeds:
        - path: "compile_stdout.txt"
          field: compile_stdout
          truncate_kib: 16384
        - path: "compile_stderr.txt"
          field: compile_stderr
          truncate_kib: 16384
    cache:
      enabled: true
      extra: ["cache2",]

  run:
    action: "seele/run-judge/run@1"
    image: "gcc:11-bullseye"
    command: "./solution"
    container_uid: 65534
    container_gid: 65534
    paths: []
    files: ["solution.cpp","solution",]
    fd:
      stdout: "cis_stdout.txt"
      stderr: "cis_stderr.txt"
    report:
      embeds:
        - path: "cis_stdout.txt"
          field: cis_stdout
          truncate_kib: 4096
        - path: "cis_stderr.txt"
          field: cis_stderr
          truncate_kib: 4096
    limits:
      time_ms: 10000
      memory_kib: 262144
      pids_count: 32
      fsize_kib: 65536

haswelliris · 2024-04-22T03:15:36Z

另外根据tracing结果来看，耗时长的（已经去除本身死循环那些代码）,主要长在event: {
"value": "Bound the runj container to cpu 338",
"key": "message"
}

不过不知道这里算上了等待时间吗？如果并发太大，等待时间被算进去的话倒是合理

darkyzhou · 2024-04-22T06:30:06Z

Tempo 是用来查询 Tracing 数据的，Metrics 需要使用其它方案，例如使用 opentelemetry-collector 收集 seele 的 Metrics 数据导出至 Prometheus，再使用 Grafana 查询。当然也可以使用 Grafana 自家的 Metrics 方案。参见： https://seele.darkyzhou.net/configurations/file#telemetry-%E9%85%8D%E7%BD%AE
第三个问题可能和 cache 有关，你可以尝试关掉每个步骤的缓存再尝试一下
从 Tracing 结果来看，4m19s 发生 Bound the runj container to cpu 338 说明直到此时，当前提交才排队排到能用的 CPU，正式开始执行 runj。4m43s 发生 Run container completed，说明 runj 花了二十秒才将容器执行完毕，这里看上去就是 runj 花了太长时间执行容器导致了问题。

印象里，高并发下 runj 底层的 runc 确实可能遇到性能问题，或许与 runc exec is 5x slower than crun exec opencontainers/runc#3181 有关。
对于 Linux 内核，高并发地创建容器所需的各种命名空间（尤其是用户命名空间）会带来较大的性能负担。或许你可以尝试转而在这台机器上运行 2 个或 4 个虚拟机实例来分辨运行 seele（为了公平性考虑，需要对每台虚拟机使用的 CPU 进行绑核操作）。
我近期有空也会看一下 runj 在高并发下的表现

你可以尝试一下 seele 0.3.0 版本，这个版本中 runj 升级到了最新的 1.1.12。

haswelliris · 2024-04-22T08:43:23Z

非常感谢建议。
我在试用k8s先拉起多个kata容器，然后在kata容器里面跑seele。不过使用kata(或者虚拟机)，导致系统要开虚拟化，要弹性扩容得其他机器都开虚拟化，对我们现阶段架构不是很友好。但隔离kernel的方案目前除了虚拟机和kata container我想不到什么其他更好的了。
更进一步讨论：如果使用kata的话，是不是可以把底层runj改成用kata了，相对于设置namespace带来的问题，kata只有启动阶段固定的秒级别的开销，其他时候安全性也更高(攻击要同时击穿低权限限制和虚拟化限制），启动评测线程也变成调用k8s api启动kata container，这样seele自身要求的权限就变低了。不过问题是要求整个k8s支持kata架构，而云上大概率会面临嵌套虚拟化的问题，裸金属又会面临要不要开虚拟化的问题

darkyzhou · 2024-04-26T13:33:28Z

其实 Seele 能够支持在 Kubernetes 上使用 runj 创建容器，只需要将文档中提到的 docker 参数修改为对应的 Pod 配置项，同时配置 Seele 所在 Pod 的 CPU 和内存资源分配即可。

除了云原生的路径，其实还有一种比较传统的办法，就是利用虚拟化平台管理多台虚拟机，利用 Ansible 在每台虚拟机上运行 Seele

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