配置分发池的步骤

要通过 Linux 上的命令行启动实验设计、优化或流道平衡方案，需要在将启动方案的计算机上告知 Simulation Job Manager (SJM) 其分发池。可以使用 sjmServer.py 实用程序完成此操作。

注： 不要从节点之间共享的位置启动瘦客户端 SJM。如果在节点之间共享 SJM，请在启动前将其复制到本地计算机（即 /tmp）。

1. 为确保 SJM 在要启动 runstudy 命令的 Linux 计算机（主要执行节点）上运行，请键入：

   $ /sbin/pidof dssp_jobserver

   如果 SJM 在该计算机上运行，此命令将返回进程标识描述符。

2. 确认不存在任何防火墙阻止所需的 TCP 端口（43911、43921 和 42911）。
3. 使用 sjmServer.py 实用程序，确认在其子方案将分发到的所有 Windows 和 Linux 计算机上安装了正确的应用程序，例如 Moldflow Insight 2019。从主要执行节点中，键入：

   $ sjmServer.py query –s <hostname>

4. 此外，在 localhost 上执行上述命令，以建立现有批处理队列的大小、应用程序名称和所有配置的分发池。
5. 要通知 SJM 其分发池的主要执行节点，请创建包含每个分发节点的主机名或 IP 地址的文本文件。每节点使用一行。使用字词“LOCALHOST”（而不是按其 IP 地址或主机名）指定主要执行节点。例如，名为 pool.txt 的文件（如下所示）使用两个子节点指定分发池：

   LOCALHOST
   192.168.2.3
   fred.computer.domain.com
   

6. 要设置 SJM 的分发池，请键入：

   $ sjmServer.py set –a <Application name> -d pool.txt

   执行之后，将显示服务器状态，并列出在分发池文本文件中指定的主机名。

7. 使用 runstudy 命令启动分析。
8. 要调整批处理队列限制（可并行运行的作业数量），请键入：

   $ sjmServer.py set –a <Application name> -n 5

   这针对每个计算机执行，并按需从下限 5 更改整数。