MySQL云原生与分布式之:`MySQL Group Replication`:其在分布式一致性中的`Paxos`协议实践。

好的,下面这篇文章将深入探讨MySQL Group Replication及其在分布式一致性中Paxos协议的实践。 MySQL Group Replication与Paxos协议:构建高可用分布式数据库 大家好,今天我们来聊聊MySQL Group Replication (MGR),以及它如何利用Paxos协议的变体来实现分布式一致性。MGR是MySQL官方提供的一种高可用、高容错的解决方案,它通过在多个MySQL实例之间复制数据,并采用分布式一致性算法来保证数据的一致性,从而实现故障自动切换和数据冗余。 Group Replication 的核心概念 在深入Paxos之前,我们先理解一下Group Replication的基本概念: 组成员 (Member): Group Replication集群中的每个MySQL实例都是一个成员。 组 (Group): 由多个成员组成的集合,共同维护一份数据。 单主模式 (Single-Primary Mode): 集群中只有一个成员可以接受写操作,其他成员只进行读操作。写操作必须先经过多数成员的同意才能提交。 多主模式 (Multi-Pri …

MySQL高可用与集群之:`MySQL“Cluster`:其在内存数据库和分布式架构中的应用。

好的,让我们开始吧。 MySQL Cluster:内存数据库与分布式架构的深度剖析 大家好,今天我们来深入探讨MySQL Cluster,一个在内存数据库和分布式架构领域扮演重要角色的技术。我们将从它的架构、配置、使用,以及在实际场景中的应用等方面进行详细讲解,并穿插代码示例,力求让大家对MySQL Cluster有一个全面而深入的理解。 1. MySQL Cluster 架构概述 MySQL Cluster是一个分布式、高可用、高吞吐的数据库解决方案,它使用NDB(Network Database)存储引擎,数据存储在多个数据节点上,并通过MySQL服务器节点提供SQL接口。这种架构允许数据在多个节点间进行共享和复制,从而实现高可用性和可扩展性。 核心组件包括: 管理节点 (MGM): 负责整个集群的管理和配置,存储集群的配置文件,并监控各个节点的状态。 数据节点 (NDBD): 实际存储数据的地方,采用内存数据库的架构,数据可以持久化到磁盘。 SQL节点 (MySQL Server): 提供SQL接口,客户端通过SQL节点访问集群中的数据,可以有多个SQL节点,实现读写分离和负载均 …

MySQL高级讲座篇之:MySQL的分布式锁:`GET_LOCK()`和`Redis`分布式锁的对比。

各位观众老爷们,大家好!今天咱来聊聊分布式锁这档子事儿。锁这玩意儿,单机玩得溜溜的,synchronized、ReentrantLock,哪个不是信手拈来? 可一旦到了分布式环境,就没那么简单了。想象一下,好几个服务器同时抢着修改同一条数据,那场面,简直比双十一零点抢购还激烈! 所以,今天就来掰扯掰扯MySQL自带的GET_LOCK()和咱们常用的Redis分布式锁,看看它们各自的优缺点,以及在什么场景下该用哪个更合适。 开场白:锁,你这磨人的小妖精! 要说锁的重要性,那就好比高速公路上的收费站。没有收费站,大家一窝蜂往前冲,最后的结果就是堵成一锅粥。 锁的作用就是保证在同一时刻,只有一个线程(或者服务器节点)能够访问共享资源,避免数据错乱,保证数据一致性。 第一部分:MySQL的GET_LOCK():简单粗暴,但也够用! 先来说说MySQL自带的GET_LOCK()函数。这玩意儿用起来非常简单,只需要执行一个SQL语句,就能尝试获取一个锁。 获取锁: SELECT GET_LOCK(‘my_lock_name’, 10); 这条语句的意思是:尝试获取名为my_lock_name的锁, …

MySQL高级讲座篇之:构建可扩展的数据库架构:从单机到分布式集群的演进之路。

大家好,我是老码,今天咱们聊聊MySQL的升级打怪之路:从单机小弟到分布式集群大佬的演进。 咱们的目标是,让你的数据库能扛得住双十一,也能陪你一起慢慢变老(数据安全第一!)。 第一关:单机MySQL的甜蜜与忧伤 一开始,咱们都是从单机MySQL开始的。安装简单,配置方便,运行飞快(数据量小的时候)。但这就像初恋,美好但脆弱。 优点: 部署简单,维护方便,成本低廉。 缺点: 性能瓶颈明显,容量有限,单点故障风险高。 咱们先来个简单的MySQL配置(my.cnf/my.ini): [mysqld] port = 3306 datadir = /var/lib/mysql # 数据目录,重要! socket = /var/lib/mysql/mysql.sock character-set-server=utf8mb4 # 字符集,防止乱码 collation-server=utf8mb4_unicode_ci innodb_buffer_pool_size = 128M # 重要的缓存!根据内存调整 max_connections = 100 # 最大连接数,别太小 log-error=/ …

Redis 作为分布式缓存:缓存穿透、雪崩、击穿的解决方案

好的,各位听众,欢迎来到今天的“Redis缓存那些事儿”讲座。今天咱们要聊的是Redis作为分布式缓存时,那些让人头疼的“穿透”、“雪崩”和“击穿”,以及怎么用各种姿势优雅地解决它们。 开场白:缓存,你又爱又恨的小妖精 缓存,这玩意儿就像你家冰箱,放点常用的东西进去,拿的时候嗖嗖快,但用不好,它也能变成细菌滋生的温床。在分布式系统中,Redis就是这个冰箱,它能加速你的数据访问,减轻数据库压力,但如果姿势不对,就会引发各种奇奇怪怪的问题。 第一幕:缓存穿透,查无此人的尴尬 啥是缓存穿透?简单来说,就是用户请求的数据,Redis里没有,数据库里也没有。每次请求都直奔数据库,就像你每次都饿着肚子去超市买菜,冰箱永远是空的! 问题描述: 恶意攻击:黑客故意请求大量不存在的数据,让数据库不堪重负。 数据异常:程序bug导致请求的数据ID永远不存在。 解决方案: 布隆过滤器 (Bloom Filter):事前过滤,防止坏人进门 这玩意儿就像你家门口的保安,能快速告诉你这个人是不是“可疑人员”(可能存在于数据库)。它是一种概率型数据结构,能告诉你某个元素“可能存在”或“绝对不存在”。 优点: 占用 …

DeepSpeed/FairScale:大规模分布式训练与模型并行优化

好的,各位观众老爷们,欢迎来到今天的“DeepSpeed/FairScale:大规模分布式训练与模型并行优化”专场!今天咱们不搞虚的,直接上干货,聊聊如何用DeepSpeed和FairScale这两个神器,把那些动不动就几百亿、几千亿参数的大模型给喂饱,让它们跑得飞起! 一、引言:模型越来越大,显存越来越小? 话说啊,这年头,模型参数量蹭蹭往上涨,恨不得一天一个亿。但咱们手里的显卡,显存就那么点,捉襟见肘啊!单卡训练?那得等到猴年马月!所以,分布式训练是唯一的出路。但是,分布式训练也不是那么容易的,各种问题等着你: 显存不够用? 一个模型几百G,一张卡才几十G,怎么塞得下? 通信开销太大? 几百张卡一起训练,数据传来传去,网络带宽不够啊! 训练效率不高? 卡多了,但效率反而下降了,感觉白花了钱! 别慌!DeepSpeed和FairScale就是来拯救世界的!它们提供了各种模型并行技术,帮你解决这些问题,让你的大模型训练事半功倍。 二、DeepSpeed:微软出品,必属精品? DeepSpeed是微软开源的一个深度学习优化库,专注于大规模分布式训练。它的目标是让每个人都能轻松训练拥有数十 …

Modin:在现有 Pandas 代码上实现分布式加速

好的,各位观众老爷,欢迎来到今天的“Modin:让你的 Pandas 代码飞起来”特别节目!我是你们的老朋友,人称代码界的“加速器”,今天就来跟大家聊聊如何用 Modin 这个神奇的工具,让你的 Pandas 代码瞬间提速,走向人生巅峰(误)。 开场白:Pandas,爱你不容易啊! 话说回来,Pandas 这玩意儿,简直是 Python 数据分析界的扛把子,谁不用 Pandas,都不好意思说自己是搞数据的。但是!But!然而!Pandas 也有个小小的缺点,那就是……慢! 尤其是当你的数据量蹭蹭往上涨的时候,Pandas 就开始力不从心了,CPU 占用率飙升,风扇狂转,甚至电脑直接卡死,让你怀疑人生。 这时候,你可能会想:难道就没有什么办法,能让 Pandas 像吃了炫迈一样,根本停不下来吗? 答案是:有!而且它就叫做——Modin! Modin:Pandas 的超能力外挂 Modin 是一个基于 Ray 或 Dask 的 DataFrame 库,它可以让你只修改一行代码,就能把你的 Pandas 代码变成分布式并行计算,从而大幅提升速度。 简单来说,你可以把 Modin 理解成 Pa …

DeepSpeed/FairScale:大规模分布式训练与模型并行优化

好的,各位观众老爷,欢迎来到今天的“DeepSpeed/FairScale:大规模分布式训练与模型并行优化”专场脱口秀!我是你们的老朋友,Bug终结者,代码段子手,今天要跟大家唠唠嗑,聊聊怎么用DeepSpeed和FairScale这两个神器,把那些动辄几十亿、几千亿参数的大模型,像玩泥巴一样轻松训练出来。 开场白:模型太大,钱包太瘪?分布式训练来救场! 话说,现在AI圈流行“大力出奇迹”,模型参数一个比一个多,动不动就几百GB,单张显卡根本塞不下。就算勉强塞进去,训练起来慢得像蜗牛爬,电费都够你买辆小汽车了! 这时候,分布式训练就显得尤为重要了。简单来说,就是把一个大模型切成小块,分给多张显卡甚至多台机器去训练。大家齐心协力,共同进步,效率嗖嗖的! 但是,分布式训练也不是那么容易的。数据怎么分?梯度怎么同步?通信开销怎么优化?一不小心就掉坑里了。好在,DeepSpeed和FairScale这两个好基友,帮我们填平了这些坑。 第一幕:DeepSpeed:微软出品,必属精品? DeepSpeed是微软搞出来的,号称“让深度学习更深、更快、更省”。它主要解决了以下几个问题: 模型并行性: …

Ray 分布式强化学习:构建大规模并发 RL 实验

各位观众老爷们,大家好!今天咱们来聊聊怎么用 Ray 这个神器,搞定分布式强化学习,让你的 RL 实验跑得飞起,并发量嗖嗖地往上涨! 开场白:为啥要搞分布式 RL? 各位可能要问了,单机跑 RL 不是挺好的吗?为啥要费劲搞分布式? 这个问题问得好!单机跑 RL,就像用小马拉大车,数据量一大,神经网络一复杂,立马就歇菜了。训练速度慢得让人怀疑人生,调参调到怀疑世界。 想象一下,你要训练一个机器人玩 Atari 游戏,需要成千上万局的游戏数据。单机跑,可能要跑好几天甚至几个星期。这时间,够你把游戏机都玩穿了! 所以,为了解决这些问题,我们就需要分布式 RL。它可以把训练任务分解到多个机器上,并行执行,大大缩短训练时间,提高效率。就像雇了一群小弟帮你搬砖,速度自然快多了! Ray:分布式 RL 的瑞士军刀 说到分布式 RL,就不得不提 Ray。Ray 是一个开源的分布式计算框架,它简单易用,功能强大,是构建大规模并发 RL 实验的利器。 你可以把 Ray 想象成一个超级调度员,它可以把你的 RL 任务分配到不同的机器上执行,并负责收集结果。你只需要关注你的 RL 算法本身,而不用操心底层的分 …

联邦学习 (Federated Learning):隐私保护下的分布式训练

联邦学习:当数据“宅”起来,还能一起变聪明 想象一下,你是一个美食家,想研究出一道独门秘方。你走访了全国各地的小餐馆,每家都有自己的拿手好菜,但老板们都非常“护犊子”,不愿意把配方透露给你,生怕你抢了他们的生意。怎么办呢? 联邦学习,就有点像解决这个难题的“妙手厨神”。它让各个餐馆(也就是我们常说的数据拥有者)不用把自己的菜谱(也就是数据)交给你,而是各自在自己的厨房(本地数据)里,按照你给的“烹饪指南”(模型算法)进行训练,然后把“心得体会”(模型更新)告诉你。你综合大家的“心得体会”,不断改进“烹饪指南”,让大家再根据新的“烹饪指南”继续训练。就这样,大家在保护自己独门配方的前提下,一起把菜做得越来越好吃! 这就是联邦学习的核心思想:在保护数据隐私的前提下,让多个参与者共同训练一个机器学习模型。 听起来是不是有点科幻?但实际上,联邦学习已经悄悄地渗透到我们生活的方方面面,比如: 手机上的“智能推荐”: 你的手机会根据你的使用习惯,推荐你可能喜欢的App、新闻或者商品。这些推荐背后,就可能用到了联邦学习。各个手机厂商不用收集你的个人数据,而是让你的手机在本地进行模型训练,然后把训练结 …