k8s 运行深度学习 k8s实现原理

在大型分布式系统中，定会存在大量并发写入的场景。在这种场景下如何进行更好的并发控制，即在多个任务同时存取数据时保证数据的一致性，成为分布式系统必须解决的问题。

悲观并发控制和乐观并发控制是并发控制中采用的主要技术手段，对于不同的业务场景，应该选择不同的控制方法。

悲观锁

悲观并发控制（又名“悲观锁”，Pessimistic Concurrency Control，缩写“PCC”）是一种并发控制的方法。它可以阻止一个事务以影响其他用户的方式来修改数据。如果一个事务执行的操作读某行数据应用了锁，那只有当这个事务把锁释放，其他事务才能够执行与该锁冲突的操作。

在悲观锁的场景下，假设用户 A 和 B 要修改同一个文件，A 在锁定文件并且修改的过程中，B 是无法修改这个文件的，只有等到 A 修改完成，并且释放锁以后，B 才可以获取锁，然后修改文件。由此可以看出，悲观锁对并发的控制持悲观态度，它在进行任何修改前，首先会为其加锁，确保整个修改过程中不会出现冲突，从而有效的保证数据一致性。但这样的机制同时降低了系统的并发性，尤其是两个同时修改的对象本身不存在冲突的情况。同时也可能在竞争锁的时候出现死锁，所以现在很多的系统例如 Kubernetes 采用了乐观并发的控制方法。

乐观锁

乐观并发控制（又名“乐观锁”，Optimistic Concurrency Control，缩写“OCC”）是一种并发控制的方法。它假设多用户并发的事务在处理时不会彼此影响，各事务能够在不请求锁的情况下处理各自的数据。在提交数据更新之前，每个事务会先检查在该事务读取数据后，有没有其他事务又修改