4、Ray 远程函数与远程参与者的深入解析

Ray 远程函数与远程参与者的深入解析

1. Ray 远程函数特性

1.1 多值返回与容错性

Ray 远程函数和常规 Python 函数一样，不仅可以返回单个值，还能返回多个值。在分布式环境中运行时，容错性是一个重要考量。若执行任务的工作进程意外死亡（如进程崩溃或机器故障），Ray 会在延迟后重新运行任务，直至任务成功或超过最大重试次数。

1.2 远程函数组合

Ray 远程函数可通过组合变得更强大，常见的组合方法有流水线（pipelining）和嵌套并行（nested parallelism）。
- 流水线 ：可以使用早期 ray.remote 的 ObjectRef 对象作为新远程函数调用的参数来构建流水线函数。Ray 会自动获取 ObjectRef 对象，并将底层对象传递给函数，这种方法便于函数调用之间的协调，还能减少数据传输。例如：

import random
import time
import ray

@ray.remote
def generate_number(s: int, limit: int, sl: float) -> int :
    random.seed(s)
    time.sleep(sl)
    return random.randint(0, limit)

@ray.remote
def sum_values(v1: int, v2: int, v3: int) -> int :