tritonserver学习之七：cache管理器

tritonserver学习之一：triton使用流程

tritonserver学习之二：tritonserver编译 

tritonserver学习之三：tritonserver运行流程

tritonserver学习之四：命令行解析

tritonserver学习之五：backend实现机制

tritonserver学习之六：自定义c++、python custom backend实践

tritonserver学习之八：redis_caches实践

tritonserver学习之九：tritonserver grpc异步模式

1、概念

       triton中cache的设计，主要是用来提升推理性能，实现机制为缓存不同的推理请求，当相同的请求到达triton，则可以直接从缓存中获取结果，而不再经过推理，这样不仅降低了整个过程的耗时，同时也节省了算力。

       缓存中key的生成，是根据模型名称、版本、输入tensor名称及模型输入进行hash而成，唯一的标识了一个推理请求。

       triton支持的cache有两种，一种为内存(local cache)，另外一种为redis(redis cache)，在启动triton时，通过不同的命令行参数进行设置。

2、cache实现机制

开启cache命令行：

tritonserver --model-repository=/models --log-verbose=1 --cache-config=local,size=1048576 --log-file=1.txt
 
tritonserver --model-repository=/models --log-verbose=1 --cache-config=redis,host=172.17.0.1 --cache-config redis,port=6379 --cache-config redis,password=“xxx”

triton中，cache的技术方案，和backend类似，在triton与cache之间约定了四个api：

TRITONSERVER_Error*
TRITONCACHE_CacheInitialize(TRITONCACHE_Cache** cache, const char* cache_config)
 
TRITONSERVER_Error*
TRITONCACHE_CacheFinalize(TRITONCACHE_Cache* cache)
 
TRITONSERVER_Error*
TRITONCACHE_CacheLookup(
    TRITONCACHE_Cache* cache, const char* key, TRITONCACHE_CacheEntry* entry,
    TRITONCACHE_Allocator* allocator)
 
TRITONSERVER_Error*
TRITONCACHE_CacheInsert(
    TRITONCACHE_Cache* cache, const char* key, TRITONCACHE_CacheEntry* entry,
    TRITONCACHE_Allocator* allocator)

 这四个api分别为初始化、析构、查找缓存、插入缓存，每种cache都需要实现这四个api，triton在enable缓存后，会相应的调用这四个api，这种机制的好处是解耦triton与cache的设计，两者之间通过上述4个标准的api进行交互。

3、redis cache

github地址：GitHub - triton-inference-server/redis_cache: TRITONCACHE implementation of a Redis cache

3.1 TRITONCACHE_CacheInitialize

该函数位于：redis_cache/src/cache_api.cc，该函数实现主要功能：根据输入的配置，创建redis_cache类对象。

TRITONSERVER_Error*
TRITONCACHE_CacheInitialize(TRITONCACHE_Cache** cache, const char* cache_config)
{
  if (cache == nullptr) {
    return TRITONSERVER_ErrorNew(
        TRITONSERVER_ERROR_INVALID_ARG, "cache was nullptr");
  }
  if (cache_config == nullptr) {
    return TRITONSERVER_ErrorNew(
        TRITONSERVER_ERROR_INVALID_ARG, "cache config was nullptr");
  }
 
  std::unique_ptr<RedisCache> rcache;
  RETURN_IF_ERROR(RedisCache::Create(cache_config, &rcache));
  *cache = reinterpret_cast<TRITONCACHE_Cache*>(rcache.release());
  return nullptr;  // success
}

其中，Redis::Create函数创建RedisCache对象，为静态函数，这种写法为triton的常用写法，类中设计静态函数:Create，创建类对象，这样代码更易读，是一个很好的设计，该函数如下：

TRITONSERVER_Error*
RedisCache::Create(
    const std::string& cache_config, std::unique_ptr<RedisCache>* cache)
{
  rapidjson::Document document;
 
  document.Parse(cache_config.c_str());
  if (!document.HasMember("host") || !document.HasMember("port")) {
    return TRITONSERVER_ErrorNew(
        TRITONSERVER_ERROR_INVALID_ARG,
        "Failed to initialize RedisCache, didn't specify address. Must at a "
        "minimum specify 'host' and 'port' in the configuration - e.g. "
        "tritonserver --cache-config redis,host=redis --cache-config "
        "redis,port=6379 --model-repository=/models ...");
  }
 
  sw::redis::ConnectionOptions options;
  sw::redis::ConnectionPoolOptions poolOptions;
 
  // try pulling user/password from environment fist
  // override if present in the config
  setOptionFromEnv(USERNAME_ENV_VAR_NAME, options.user);
  setOptionFromEnv(PASSWORD_ENV_VAR_NAME, options.password);
 
  setOption("host", options.host, document);
  setOption("port", options.port, document);
  setOption("user", options.user, document);
  setOption("password", options.password, document);
  setOption("db", options.db, document);
  setOption("connect_timeout", options.connect_timeout, document);
  setOption("socket_timeout", options.socket_timeout, document);
  setOption("pool_size", poolOptions.size, document);
  setOption("wait_timeout", poolOptions.wait_timeout, document);
  if (!document.HasMember("wait_timeout")) {
    poolOptions.wait_timeout = std::chrono::milliseconds(1000);
  }
 
  // tls options
  if (document.HasMember("tls_enabled")) {
    options.tls.enabled =
        strcmp(document["tls_enabled"].GetString(), "true") == 0;
    setOption("cert", options.tls.cert, document);
    setOption("key", options.tls.key, document);
    setOption("cacert", options.tls.cacert, document);
    setOption("cacert_dir", options.tls.cacertdir, document);
    setOption("sni", options.tls.sni, document);
  }
 
  try {
    cache->reset(new RedisCache(options, poolOptions));
  }
  catch (const std::exception& ex) {
    return TRITONSERVER_ErrorNew(
        TRITONSERVER_ERROR_INTERNAL,
        ("Failed to initialize RedisCache: " + std::string(ex.what())).c_str());
  }
  return nullptr;  // success
}

这个函数最核心的功能只有几行代码：

try {
    cache->reset(new RedisCache(options, poolOptions));
  }
  catch (const std::exception& ex) {
    return TRITONSERVER_ErrorNew(
        TRITONSERVER_ERROR_INTERNAL,
        ("Failed to initialize RedisCache: " + std::string(ex.what())).c_str());
  }

解析输入的配置json串，创建RedisCache对象，该类的构造函数非常简单，使用redis++库，创建redis连接客户端，并调用成员函数：ping()，确认redis是否连接成功。

核心函数：

std::unique_ptr<sw::redis::Redis>
init_client(
    const sw::redis::ConnectionOptions& connectionOptions,
    sw::redis::ConnectionPoolOptions poolOptions)
{
  std::unique_ptr<sw::redis::Redis> redis =
      std::make_unique<sw::redis::Redis>(connectionOptions, poolOptions);
  const auto msg = "Triton RedisCache client connected";
  if (redis->ping(msg) != msg) {
    throw std::runtime_error("Failed to ping Redis server.");
  }
 
  LOG_VERBOSE(1) << "Successfully connected to Redis";
  return redis;
}

3.2 TRITONCACHE_CacheFinalize

该函数类似类的析构函数，在退出时调用，删除相关的资源。

TRITONSERVER_Error*
TRITONCACHE_CacheFinalize(TRITONCACHE_Cache* cache)
{
  if (cache == nullptr) {
    return TRITONSERVER_ErrorNew(
        TRITONSERVER_ERROR_INVALID_ARG, "cache was nullptr");
  }
 
  delete reinterpret_cast<RedisCache*>(cache);
  return nullptr;  // success
}

3.3 TRITONCACHE_CacheInsert

这个函数是实现cache的核心函数，将要缓存的内容保存到redis中，函数原型：

TRITONSERVER_Error*
TRITONCACHE_CacheInsert(
    TRITONCACHE_Cache* cache, const char* key, TRITONCACHE_CacheEntry* entry,
    TRITONCACHE_Allocator* allocator)
{
  RETURN_IF_ERROR(CheckArgs(cache, key, entry, allocator));
  const auto redis_cache = reinterpret_cast<RedisCache*>(cache);
  CacheEntry redis_entry;
  size_t numBuffers = 0;
  RETURN_IF_ERROR(TRITONCACHE_CacheEntryBufferCount(entry, &numBuffers));
  std::vector<std::shared_ptr<char[]>> managedBuffers;
  for (size_t i = 0; i < numBuffers; i++) {
    TRITONSERVER_BufferAttributes* attrs = nullptr;
    RETURN_IF_ERROR(TRITONSERVER_BufferAttributesNew(&attrs));
    std::shared_ptr<TRITONSERVER_BufferAttributes> managed_attrs(
        attrs, TRITONSERVER_BufferAttributesDelete);
    void* base = nullptr;
    size_t byteSize = 0;
    int64_t memoryTypeId;
    TRITONSERVER_MemoryType memoryType;
    RETURN_IF_ERROR(TRITONCACHE_CacheEntryGetBuffer(entry, i, &base, attrs));
    RETURN_IF_ERROR(TRITONSERVER_BufferAttributesByteSize(attrs, &byteSize));
    RETURN_IF_ERROR(
        TRITONSERVER_BufferAttributesMemoryType(attrs, &memoryType));
    RETURN_IF_ERROR(
        TRITONSERVER_BufferAttributesMemoryTypeId(attrs, &memoryTypeId));
 
    if (!byteSize) {
      return TRITONSERVER_ErrorNew(
          TRITONSERVER_ERROR_INTERNAL, "Buffer size was zero");
    }
    // DLIS-2673: Add better memory_type support - SL - keeping this in place,
    // presumably we're going to have to pull out the other bits that are
    // important some day.
    if (memoryType != TRITONSERVER_MEMORY_CPU &&
        memoryType != TRITONSERVER_MEMORY_CPU_PINNED) {
      return TRITONSERVER_ErrorNew(
          TRITONSERVER_ERROR_INVALID_ARG,
          "Only input buffers in CPU memory are allowed in cache currently");
    }
 
    std::shared_ptr<char[]> managedBuffer(new char[byteSize]);
 
    // Overwrite entry buffer with cache-allocated buffer.
    // No need to set new buffer attrs for now, will reuse the one we got above.
    TRITONCACHE_CacheEntrySetBuffer(
        entry, i, static_cast<void*>(managedBuffer.get()), nullptr /* attrs */);
 
    managedBuffers.push_back(managedBuffer);
    redis_entry.items.insert(std::make_pair(
        getFieldName(i, fieldType::bufferSize), std::to_string(byteSize)));
    redis_entry.items.insert(std::make_pair(
        getFieldName(i, fieldType::memoryType), std::to_string(memoryType)));
    redis_entry.items.insert(std::make_pair(
        getFieldName(i, fieldType::memoryTypeId),
        std::to_string(memoryTypeId)));
  }
 
  // Callback to copy directly from Triton buffers to RedisCache managedBuffers
  TRITONCACHE_Copy(allocator, entry);
  for (size_t i = 0; i < numBuffers; i++) {
    auto bytesToCopy =
        std::stoi(redis_entry.items.at(getFieldName(i, fieldType::bufferSize)));
    redis_entry.items.insert(std::make_pair(
        getFieldName(i, fieldType::buffer),
        std::string(managedBuffers.at(i).get(), bytesToCopy)));
  }
 
  // sanity check to make sure we are inserting items into the cache that are
  // comprised of the right number of fields to allow us to marshal
  // the buffer back from Redis later on.
  if (redis_entry.items.size() % FIELDS_PER_BUFFER != 0) {
    return TRITONSERVER_ErrorNew(
        TRITONSERVER_ERROR_INVALID_ARG,
        "Attempted to add incomplete entry to cache");
  }
 
  RETURN_IF_ERROR(redis_cache->Insert(key, redis_entry));
  return nullptr;  // success
}

在这个函数中，需要注意entry这个参数，其实际类型为：class CacheEntry对象(定义位于cache_entry.cc)，是triton对缓存内容的组织形式，这个概念是区别于cache的内容管理的，可以简单的这样理解，当tritonserver拿到要缓存的内容后，需要将内容进行统一的管理，最后的结果就是一个CacheEntry，而TRITONCACHE_CacheInsert函数的功能就是解析CacheEntry，将要缓存的内容解析到redis cache中的CacheEntry中，在redis cache中，CacheEntry的定义如下：

struct CacheEntry {
  size_t numBuffers = 0;
  std::unordered_map<std::string, std::string> items;
};

该函数的主流程如下：

中间还有一步：

TRITONCACHE_Copy(allocator, entry);

将缓存内容，从triton的缓存中拷贝到cache_manager类定义的缓存中。

3.4 TRITONCACHE_CacheLookup

该函数主要实现从redis hash表中查找并读取数据，同时将缓存数据拷贝到triton的cache_entry以及cache_manager的allocator中。

4、redis_cache实现

redis_cache的实现相对local_cache来说比较简单，对内容的缓存，使用了redis中hash表数据结构，这部分代码主要三个模块：初始化、insert、lookup。

4.1 redis初始化

对redis的操作使用了redis++库，初始化部分，主要实现在redis_cache类的构造函数中：

std::unique_ptr<sw::redis::Redis>
init_client(
    const sw::redis::ConnectionOptions& connectionOptions,
    sw::redis::ConnectionPoolOptions poolOptions)
{
  std::unique_ptr<sw::redis::Redis> redis =
      std::make_unique<sw::redis::Redis>(connectionOptions, poolOptions);
  const auto msg = "Triton RedisCache client connected";
  if (redis->ping(msg) != msg) {
    throw std::runtime_error("Failed to ping Redis server.");
  }
 
  LOG_VERBOSE(1) << "Successfully connected to Redis";
  return redis;
}

还是老样子，triton中每个类，都会设计一个静态的create函数，用于创建本类的对象，reids_cache也一样，create函数完成对象的创建并赋值给入参【cache】，同时建立与redis的链接。

static TRITONSERVER_Error* Create(
      const std::string& cache_config, std::unique_ptr<RedisCache>* cache);

 4.2 insert

insert的核心即为将缓存内容插入到redis的hash表中，代码最重要的也就一行：

TRITONSERVER_Error*
RedisCache::Insert(const std::string& key, CacheEntry& entry)
{
  try {
    _client->hmset(key, entry.items.begin(), entry.items.end());
  }
  catch (const sw::redis::TimeoutError& e) {
    return handleError("Timeout inserting key: ", key, e.what());
  }
  catch (const sw::redis::IoError& e) {
    return handleError("Failed to insert key: ", key, e.what());
  }
  catch (const std::exception& e) {
    return handleError("Failed to insert key: ", key, e.what());
  }
  catch (...) {
    return handleError("Failed to insert key: ", key, "Unknown error.");
  }
 
  return nullptr;  // success
}

_client->hmset(key, entry.items.begin(), entry.items.end());这行代码的含义是，将entry结构中items这个map中的内容全部插入到hash表中。

4.3 lookup

lookup的功能可以简单的理解为redis的命令hgetall，通过该命令将redis hash表中某个key的所有内容放入entry结构的items字段中。

std::pair<TRITONSERVER_Error*, CacheEntry>
RedisCache::Lookup(const std::string& key)
{
  // CacheEntry结构体，成员map+int
  CacheEntry entry;
 
  try {
    // 获取 hash 表的所有字段和值
    this->_client->hgetall(
        key, std::inserter(entry.items, entry.items.begin()));
 
    // determine the number of buffers by dividing the size by the number of
    // fields per buffer
    entry.numBuffers = entry.items.size() / FIELDS_PER_BUFFER;
    return {nullptr, entry};
  }
  catch (const sw::redis::TimeoutError& e) {
    return {handleError("Timeout retrieving key: ", key, e.what()), {}};
  }
  catch (const sw::redis::IoError& e) {
    return {handleError("Failed to retrieve key: ", key, e.what()), {}};
  }
  catch (const std::exception& e) {
    return {handleError("Failed to retrieve key: ", key, e.what()), {}};
  }
  catch (...) {
    return {handleError("Failed to retrieve key: ", key, "Unknown error."), {}};
  }
}

5、问题求助

在使用triton的过程中，我尝试使用一下cache，但是一直没有看到推理的结果缓存到redis中，不知道是什么原因，我在两个地方使能了cache功能：

第一个，启动triton时增加使能cache功能：

tritonserver --model-repository=/models --log-verbose=1 --cache-config=redis,host=172.17.0.1 --cache-config redis,port=6379 --cache-config redis,password="xxxx" --log-file=1.txt

第二，在模型配置文件中，使能response cache：

response_cache {
  enable: true
}

之后通过client请求模型进行推理，但是在redis中一直看不到缓存，至今没有找到原因，如果有同学使用过这个功能，欢迎留言指教，非常感谢。

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