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ValueStore

MATLAB 客户端和工作单元共享的数据存储

自 R2022a 起

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说明

ValueStore 是存储特定作业所拥有的数据的对象。对象的每个条目由一个值及其对应的键组成。当所属作业被删除时，ValueStore 对象也会被删除。使用 ValueStore 存储来自 MATLAB® 工作单元的数据，这些数据可以在作业执行期间由 MATLAB 客户端检索（即使作业仍在运行）。

  • 任何 MATLAB 进程客户端或工作单元都可以随时将条目写入 ValueStore。任何 MATLAB 进程客户端或工作单元都可以随时从 ValueStore 读取此条目。然而，不同进程执行操作的顺序并不能保证。

  • ValueStore 不保存在系统内存中，因此可用于存储大量结果。

创建对象

当您创建以下内容时，会自动创建 ValueStore 对象：

  • 集群上的作业，它是一个 parallel.Job 对象。要创建作业，请使用 batch、createJob 或 createCommunicatingJob 函数。

  • 本地计算机上的进程工作单元并行池，它是一个 ProcessPool 对象。要创建进程池，请使用 parpool 函数。

  • 本地计算机上线程式工作单元的并行池，它是一个 ThreadPool 对象。要创建线程池，请使用 parpool 函数。 (自 R2023b 起)

  • 计算机集群上的并行工作单元池，它是一个 ClusterPool 对象。要创建集群池，请使用 parpool 函数。

您可以使用 getCurrentValueStore 函数访问工作单元上的 ValueStore 对象。然后，您可以使用与作业或并行池关联的 ValueStore 属性在客户端上检索 ValueStore 对象。例如，请参阅运行批处理作业并从工作单元中检索数据。

属性

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添加或替换条目时执行的回调，指定为函数句柄。当添加或替换条目时，函数句柄必须接受两个输入参量，分别代表 ValueStore 对象及其键。

当条目被删除时执行的回调，指定为函数句柄。当条目被删除时，函数句柄必须接受两个输入参量，它们代表 ValueStore 对象及其键。

对象函数

isKey确定 ValueStore 或 FileStore 对象是否包含键
keys返回 ValueStore 或 FileStore 对象的所有键
put向 ValueStore 对象添加键值对
get从 ValueStore 对象获取值
remove从 ValueStore 或 FileStore 对象中删除条目

示例

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打开脚本

对工作单元运行仿真并在客户端上检索作业的数据存储。数据存储是一个具有键值条目的 ValueStore 对象。

以下仿真查找随机矩阵的奇异值并将结果存储在 ValueStore 对象中。

type workerSvdCode

function workerSvdCode(models)
% Get the ValueStore of the current job
store = getCurrentValueStore;
for i = 1:numel(models)
    % Store simulation results in the ValueStore object
    pause(1)
    key = strcat("result_",num2str(i));
    store(key) = svd(rand(models(i)));
    store("progress") = i/numel(models);
end
end

当向 ValueStore 对象添加条目时，将执行以下回调函数。

type handleNewEntry

function handleNewEntry(store,key)
if strcmp(key,"progress")
    fprintf("Progress update: %.2f %%\n",store(key)*100);
else
    fprintf("Result %s added\n",key);
end
end

使用默认集群配置文件在工作单元上运行批处理作业。

models = [8,16,32,20];
c = parcluster;
job = batch(c,@workerSvdCode,0,{models});

在作业仍在运行时检索客户端上的 ValueStore 对象。显示作业的进度。

store = job.ValueStore;
store.KeyUpdatedFcn = @handleNewEntry;
wait(job);

Result result_1 added
Progress update: 25.00 %
Result result_2 added
Progress update: 50.00 %
Result result_3 added
Progress update: 75.00 %
Result result_4 added
Progress update: 100.00 %

从对象中获取键 "result_1" 指定的条目值。

val1 = store("result_1")

val1 =

    4.3318
    1.2988
    1.1040
    0.8813
    0.5711
    0.3991
    0.2092
    0.1048
打开脚本

在进程工作单元的并行池上运行仿真并检索客户端上的数据存储。

以下仿真寻找随机矩阵的逆并将结果存储在 ValueStore 对象中。

type workerInvCode

function workerInvCode(models)
% Get the ValueStore of the current job
store = getCurrentValueStore;
for i = 1:numel(models)
    % Store simulation results in the ValueStore object
    pause(1);
    key = strcat("result_",num2str(i));
    store(key) = inv(rand(models(i)));
end
end

当向 ValueStore 对象添加条目时，将执行以下回调函数。

type handleUpdatedEntry

function handleUpdatedEntry(store,key)
    fprintf("Result %s added\n",key);
end

启动一个进程工作单元的并行池。

pool = parpool('Processes');

Starting parallel pool (parpool) using the 'Processes' profile ...
Connected to parallel pool with 6 workers.

获取此池的 ValueStore 并分配在添加条目时执行的回调函数。

store = pool.ValueStore;
store.KeyUpdatedFcn = @handleUpdatedEntry;

在池上运行仿真。

models = [4,8,32,20];
future = parfeval(@workerInvCode,0,models);
wait(future);

Result result_1 added
Result result_2 added
Result result_3 added
Result result_4 added
打开实时脚本

运行一项独立任务的作业。然后，在客户端上检索该作业的数据和文件存储。

下面的仿真找到向量的排列和组合，并将结果存储在 ValueStore 和 FileStore 对象中。

type taskFunction
function taskFunction(dataset,keyname)
% Get the ValueStore and FileStore of the current job
valueStore = getCurrentValueStore;
fileStore = getCurrentFileStore;
% Run the simulation to find permutation and combination
[result,logFile] = runSimulation(dataset);
% Store results in ValueStore to release system memory
valueStore(keyname) = result;
% Copy file to FileStore to retrieve the file from non-shared file system
copyFileToStore(fileStore,logFile,keyname);
end

function [result,logFile] = runSimulation(dataset)
    permutations = perms(dataset{1});
    combinations = nchoosek(dataset{1},dataset{2});
    result.N_perm = length(permutations);
    result.N_comb = length(combinations);
    logFile = strcat(tempname("C:\myLogFolder"),".mat");
    save(logFile,"permutations","combinations")
end

使用默认集群配置文件创建作业。

c = parcluster;
job = createJob(c);

为作业创建独立的任务。每个任务使用给定的输入运行仿真。

set_1 = {[12,34,54],2};
set_2 = {[45,33],1};
set_3 = {[12,12,12,13,14],3};
tasks = createTask(job,@taskFunction,0,{{set_1,"sim_1"},{set_2,"sim_2"},{set_3,"sim_3"}});

运行该作业并等待其完成。

submit(job);
wait(job);

检索作业的数据和文件存储。

valueStore = job.ValueStore;
fileStore = job.FileStore;

显示存储在 ValueStore 对象中的第三个任务的结果。

result_3 = valueStore("sim_3")
result_3 = struct with fields:
    N_perm: 120
    N_comb: 10

将文件从相应键 "sim_1" 和 "sim_2" 指定的文件存储复制到本地文件 "analysis_1.mat" 和 "analysis_2.mat"。

copyFileFromStore(fileStore,["sim_1" "sim_2"],["analysis_1.mat" "analysis_2.mat"]);

显示存储在本地文件中的变量的所有信息。

whos -file 'analysis_1.mat'
  Name              Size            Bytes  Class     Attributes

  combinations      3x2                48  double              
  permutations      6x3               144  double              

whos -file 'analysis_2.mat'
  Name              Size            Bytes  Class     Attributes

  combinations      2x1                16  double              
  permutations      2x2                32  double

限制

  • 当使用 parallel.cluster.Generic 集群并将 'HasSharedFileSystem' 设置为 false 时，作业运行时对 ValueStore 所做修改的可见性取决于您的具体实现。如果 MATLAB 客户端和工作单元 JobStorageLocation 之间没有额外的同步，那么只有在作业完成后才能看到更改。

版本历史记录

在 R2022a 中推出

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