架构¶

Mars 提供了一套分布式执行 Tensor 的库。该库使用 mars.actors 实现的 Actor 模型编写，包含 Scheduler、Worker 和 Web 服务。

用户向 Mars Web Service 提交的是由 Tensor 组成的 Graph。Web Service 接收这些图并提交到一台 Scheduler。在提交作业到各个 Worker 之前，Mars Scheduler 先将 Tensor 图编译成一张由 Chunk 和 Operand 组成的图，此后对图进行分析和切分。此后，Scheduler 在所有 Scheduler 中根据一致性哈希创建一系列控制单个 Operand 执行的 OperandActor。Operand 以符合拓扑序的顺序进行调度，当所有 Operand 完成执行，整张图将被标记为已完成，客户端能够从 Web 中拉取结果。整个执行过程如下图所述。

作业提交¶

用户端通过 RESTful API 向 Mars 服务提交作业。用户通过编写 Tensor 上的代码，此后通过 tensor.execute(session=session) 将 Tensor 操作转换为 Tensor 构成的 Graph 并提交到 Web API。此后，Web API 将作业提交到 SessionActor 并在集群中创建一个 GraphActor 用于图的分析和管理。用户端则开始查询图的执行状态，直至执行结束。

在 GraphActor 中，我们首先根据 chunks 设置将 Tensor 图转换为 Operand 和 Chunk 组成的图，这一过程使得图可以被进一步拆分并能够并行执行。此后，我们在图上进行一系列的分析以获得 Operand 的优先级，同时向起始 Operand 指派 Worker，关于这一部分的细节可以参考准备执行图章节。此后，每个 Operand 均建立一个 OperandActor 用于控制该 Operand 的具体执行。当 Operand 处于 ``READY``状态（如同在 :ref:`Operand 状态 <operand_states>`章节描述的那样），Scheduler 将会为 Operand 选择目标 Worker，随后作业被提交 Worker 进行实际的执行。

执行控制¶

当一个 Operand 被提交到 Worker，OperandActor 等待 Worker 上的回调。如果 Operand 执行成功，Operand 的后继将被调度。如果 Operand 执行失败，OperandActor 将会尝试数次，如果仍失败则将此次执行标记为失败。

取消作业¶

用户端可以使用 RESTful API 取消运行中的作业。取消请求将被写入 Graph 的状态存储中，同时 GraphActor 上的取消接口将被调用。如果作业在准备阶段，它将在检测到停止请求后立即结束，否则请求将被下发到每个 OperandActor，并设置状态为 CANCELLING。如果此时 Operand 没有运行，Operand 状态将被直接置为 CANCELLED。如果 Operand 正在运行，停止请求将被下发到 Worker 中并导致一个 ExecutionInterrupted 错误，该错误将返回给 OperandActor，此时 Operand 的状态将被标记为 CANCELLED。