Ray项目核心概念解析：从任务到分布式对象存储

Ray项目核心概念解析：从任务到分布式对象存储

ray ray-project/ray: 是一个分布式计算框架，它没有使用数据库。适合用于大规模数据处理和机器学习任务的开发和实现，特别是对于需要使用分布式计算框架的场景。特点是分布式计算框架、无数据库。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/ray

Ray作为一个分布式计算框架，其核心设计理念围绕几个关键抽象展开。理解这些核心概念对于高效使用Ray至关重要。本文将深入剖析Ray的四大核心组件：任务(Tasks)、执行器(Actors)、对象(Objects)和资源组(Placement Groups)，以及环境依赖管理机制。

1. 任务(Tasks)：分布式计算的基本单元

在Ray框架中，任务是最基础的执行单元。它本质上是一个可以在独立Python工作节点上异步执行的函数。Ray的任务系统有几个显著特点：

• 资源感知调度：每个任务可以声明自己需要的计算资源，包括CPU核数、GPU数量以及自定义资源类型。集群调度器会根据这些声明将任务分发到合适的节点执行。

• 并行化执行：通过将普通Python函数转换为Ray任务，开发者可以轻松实现函数级别的并行化，而无需关心底层的分布式调度细节。

• 异步特性：任务提交后立即返回控制权，不会阻塞主程序的执行流程，这使得构建高效的分布式流水线成为可能。

任务特别适合那些无状态、独立可并行化的计算场景，比如批量数据处理、参数搜索等。

2. 执行器(Actors)：有状态的服务抽象

执行器是Ray对面向对象编程范式的扩展，它将分布式计算从函数级别提升到了类级别。与任务不同，执行器具有以下特点：

• 状态保持：每个执行器实例对应一个专属的工作节点，该节点上的方法可以访问和修改执行器的内部状态。

• 资源隔离：执行器的方法调用会被调度到创建该执行器的特定工作节点上执行，确保状态访问的独占性。

• 资源声明：与任务类似，执行器也可以声明所需的CPU、GPU等资源，确保计算能力与需求匹配。

执行器非常适合构建有状态的分布式服务，如参数服务器、模拟环境、实时数据处理管道等场景。

3. 对象(Objects)：分布式内存抽象

Ray中的对象是任务和执行器之间共享数据的基础媒介，具有以下关键特性：

• 分布式存储：对象可以存储在集群的任何节点上，通过对象引用(Object Refs)进行访问，开发者无需关心数据实际存储位置。

• 共享内存：Ray实现了分布式共享内存对象存储，每个节点维护一个本地对象存储，自动管理对象的创建、传输和回收。

• 透明访问：无论对象实际存储在集群中的哪个位置，持有引用的客户端都能以统一的方式访问，Ray会自动处理跨节点数据传输。

这种设计使得数据可以在不同计算单元间高效共享，避免了传统分布式系统中常见的数据序列化和网络传输开销。

4. 资源组(Placement Groups)：精细化资源调度

资源组是Ray提供的高级调度功能，它允许用户以原子方式在多个节点上预留资源组。主要特性包括：

• 资源预留：可以预先声明一组资源的拓扑结构，确保相关计算能够获得所需资源。

• 调度策略：支持两种主要调度模式：

  • PACK模式：尽量将相关任务/执行器调度到相邻节点，减少通信开销
  • SPREAD模式：将计算单元尽可能分散到不同节点，提高容错性

• 协同调度：特别适合需要"全有或全无"调度保证的场景，如分布式训练中的参数服务器和工作节点组。

5. 环境依赖管理

在分布式环境中，确保所有节点具有一致的计算环境是个挑战。Ray提供了两种解决方案：

1. 预配置环境：通过集群启动工具预先在所有节点上安装所需依赖
2. 运行时环境：动态安装Python包、传输本地文件、设置环境变量等

这种灵活性使得Ray既能适应稳定的生产环境，也能满足快速迭代的开发需求。

总结

Ray通过这些核心概念的有机组合，构建了一个灵活而强大的分布式计算框架。任务提供了基本的并行执行能力，执行器扩展了有状态服务支持，对象存储实现了高效数据共享，资源组实现了精细化调度，而环境管理则确保了计算的可重复性。理解这些概念之间的关系，是掌握Ray分布式编程模型的关键。

ray ray-project/ray: 是一个分布式计算框架，它没有使用数据库。适合用于大规模数据处理和机器学习任务的开发和实现，特别是对于需要使用分布式计算框架的场景。特点是分布式计算框架、无数据库。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/ray