Ray：UCBerkeley的高性能分布式计算框架

高性能分布式执行框架——Ray Ray是由UC Berkeley RISELab开发的一款新兴的分布式计算框架，其设计目标是提供比传统系统如Spark更为高效的计算性能，尤其适用于人工智能（AI）应用。尽管它最初定位为AI应用的框架，但其通用的分布式计算抽象使其在更广泛的场景下也表现出色。Ray采用了一种与传统分布式计算系统不同的架构，它的核心在于`@ray.remote` Python注解，通过这个注解定义的远程函数（remote function）实现了分布式任务的异步执行。 在Ray中，开发者可以动态定制计算依赖，构建任务有向无环图（DAG），如例子所示，函数C的执行会根据A和B的结果来决定，这种灵活性允许开发者控制任务之间的依赖关系。Ray支持Python函数的多返回值特性，进一步增强了其DAG节点的交互能力。 Ray的系统架构基于经典的Master-Slave模型，但在Master角色上进行了创新。它引入了Global Scheduler，这是一个运行在主节点上的组件，负责全局任务调度和状态管理。在集群模式下，除了Master，Ray还包括以下关键组件： 1. **Global Scheduler**: 负责全局的任务调度和资源分配，确保任务按照依赖关系正确执行。 2. **LocalSchedulers**: 每个Worker节点上都有一个Local Scheduler，它们与Global Scheduler协作，处理分配到的任务。 3. **Object Store**: 存储所有分布式任务的结果和数据，提供跨节点的数据共享。 4. **Raylet**: Worker节点上的轻量级进程，执行实际的计算任务。 Ray采用了混合任务调度策略，允许动态平衡任务负载，提高系统吞吐量。这种设计使得Ray不仅适合于大数据处理，还可以应对实时性要求高的任务，因为它能够快速响应任务提交并保持良好的性能表现。 Ray以其独特的分布式计算抽象、灵活的任务调度和高效的性能，为开发者提供了强大的工具，能够在各种分布式计算场景中实现高效、可扩展的应用。随着Ray的不断发展和优化，预计将在AI和机器学习领域扮演重要角色。对于希望探索分布式计算的开发者来说，学习和利用Ray框架无疑将有助于提升应用程序的性能和可维护性。