这是关于K-DB锁技术的最后一部分,此前,陆续介绍了K-DB的演进、基本架构、锁目录的存储以及同数据块映射关系的建立等。本文将介绍K-DB锁包含的信息和运行机制,也就是每条锁到底包含哪些信息,以及每一条锁是如何建立、执行和取消的。
K-DB锁包含的信息
不同数据库产品的锁记录的信息差异不大,通用数据库在集群架构下通常需要的锁信息如下。锁信息的复杂性更多与技术架构相关。集群架构的数据库锁,需要记录的信息远远超过了Active-Standby架构的数据库产品,K-DB锁纪录的信息主要包含以下几点:
K-DB锁的运行及测试数据
数据库锁的运行可分为申请、使用和取消三个环节,其中申请环节最为复杂,其他环节较为简单。
CWLS——锁管理的核心
CWLS(Cluster Wait-lock Service)模块负责系统锁的批准、生成和执行,是系统锁管理的核心模块。当一个instacne 向数据块的master 节点申请锁时,master 节点通过cluster wait-lock service查看当前锁的使用情况。申请进程主要一共有2个队列,一个是已经分配的队列,一个是等待转换队列。分配成功的队列上的锁模式的兼容性,必然是兼容的,与之相反的是,等待转换队列的锁模式是不兼容的,需要等待。例如,2个节点同时申请对用一个数据块进行读取操作。那么它们需要申请的是读共享锁。这2个锁是兼容的,可以同时放在分配列表中。GLD 中会记录下这两个节点的锁信息——共享锁。之后第三个节点想要修改这个数据块,它需要申请的独占锁。master节点的CWS发现该模式与当前分配链表中的锁信息不兼容,此时它需要等待。先把它放在conver queue中等待。向grant queen中的正在持有锁的实例发送请求,要求它们将当前的锁进行降级为与他兼容的模式。
好文章,需要你的鼓励
Lumen Technologies对美国网络的数据中心和云连接进行重大升级,在16个高连接城市的70多个第三方数据中心提供高达400Gbps以太网和IP服务。该光纤网络支持客户按需开通服务,几分钟内完成带宽配置,最高可扩展至400Gbps且按使用量付费。升级后的网络能够轻松连接数据中心和云接入点,扩展企业应用,并应对AI和数据密集型需求波动。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
RtBrick研究警告,运营商面临AI和流媒体服务带宽需求"压倒性"风险。调查显示87%运营商预期客户将要求更高宽带速度,但81%承认现有架构无法应对下一波AI和流媒体流量。84%反映客户期望已超越网络能力。尽管91%愿意投资分解式网络,95%计划五年内部署,但仅2%正在实施。主要障碍包括领导层缺乏决策支持、运营转型复杂性和专业技能短缺。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。