积聚 TiDB 社区力量,让 Talent Plan 来一次升级吧!

网友投稿 1448 2023-05-04

了解 TiDB 社区的朋友应该都知道 PingCAP Talent Plan 这门课程,它的初衷是希望造一个“梯子”,帮助小伙伴们一步步从 Go/Rust 语言、分布式系统基础,到实操练习,最终踏上分布式数据库“高阶玩家”的平台。

积聚 TiDB 社区力量,让 Talent Plan 来一次升级吧!

目前 PingCAP Talent Plan 诞生 1 年多了,我们想把“梯子”替换成更稳定的“台阶”(未来搞成“自动扶梯”也不一定 ;D),给课程装备来点升级。

现在我们有了一些课程设计雏形,欢迎大家来“试玩”并提供建议、贡献自己的智慧,一起来打造这门课程!希望 Talent Plan 2.0 课程最终成为 TiDB 社区“共建共享”的智慧结晶,帮助更多社区伙伴们学习、成长。

升级版课程规划

下面是我们构思的 PingCAP Talent Plan  2.0 版本的课程结构:

Talent Plan Courses 2.0 Framework如上图所示,我们将 Talent Plan 1.0 的优质资源进行整合,同时增加了一些全新的课程系列,形成了一个更大的 Talent Plan 学习版图。Talent Plan 2.0 将涵盖 4 个课程系列,包括:

Open Source Collaboration:面向零基础开源爱好者的开源协作课程,这是一个全新的模块,下文将详细介绍。

Programming Language:面向各种编程语言爱好者,目前已有的是 Go、Rust 语言课程,后续准备新增其他语言。

Infrastructure Systems:面向爱折腾基础架构系统的同学。

Deep Dive:TiDB 生态项目深度解读课程,课程难度由浅入深、层层递进。在已有的 TiDB/TiKV 课程基础上,计划新增 Cloud TiDB 等其他生态项目的课程。

每个课程系列都将新增更多内容,比如 Infrastructure Systems 课程系列,除了大家喜欢的 Distributed System in Rust 课程之外,还将新增用 Go 语言设计的分布式关系型数据库(TinySQL)课程和分布式 Key-Value 数据库(TinyKV)课程,下面将详细介绍。

Talent Plan 2.0 新亮点

1. 面向开源爱好者的开源协作系列课程

这是我们专门为零基础开源爱好者准备的全新课程,希望即使是技术小白也能进入开源世界玩耍,比如不同开源软件许可协议的差异、知名开源基金会(Linux、Apache、CNCF 等)的运作方式以及开源社区运营的基础知识,快速掌握参与开源项目的小技巧。目前这个课程系列的学习资料已经准备完毕,3 月 2 日将开启为期 10 天的开源协作系列课程体验计划,任何对开源感兴趣的小伙伴都可以加入 Talent Plan Courses Working Group  参与课程体验,体验过程中你可以:

分享学习成果和感受;

补充其他开源相关的有价值的学习资料;

为课程作业的设计贡献 Idea。

无论是以上哪种方式,你都能为这个课程系列贡献自己的一份力量。

2. 用 Go 语言设计的分布式关系型数据库(TinySQL)课程

TinySQL 课程是基于 Go 语言实现的分布式关系型数据库,相比于 Talent Plan 1.0,会更加全面,几乎涵盖了分布式数据库 SQL 层最重要的部分。该课程会按照一个由简单到复杂,由静态到动态的顺序展开:

首先我们将对 SQL 和关系代数有一个简单的了解,为后面的课程做准备;

接下来,我们将聚焦一个只读 SQL 的执行,从 Parser 如何解析语义,到执行器如何执行语义,并在最后去了解优化器如何选出最优的执行计划;

最后,我们将聚焦在那些改变数据状态的 SQL(包括 DML 以及 DDL),以及如何处理它们和只读语句之间的相互影响。

目前课程的代码框架已经完成实现,课程材料也正在准备中,欢迎社区小伙伴参与早期测试或者课程材料的编写。

3. 用 Go 语言设计的分布式 Key-Value 数据库(TinyKV)课程

TinyKV 课程是基于 Go 语言全新设计的分布式 Key-Value 数据库课程。类似已有的 Distributed System in Rust 课程,TinyKV 同样受著名的 MIT 6.824 所启发,但更加接近 TiKV 的实现。我们引入调度相关逻辑,学员可以从 0 到 1 实现一个完整可用的分布式 KV 服务。课程主要分为四个部分:

LAB1:实现单机 KV server;

LAB2:基于 Raft 实现多副本高可用 KV server;

LAB3:实现 Multi-Raft 以及数据均衡调度;

LAB4:基于 Percolator 模型实现分布式事务

当完成课程后,大家将会从实践中对 Raft 协议、Percolator 分布式事务模型有更深刻的理解。同时大家在实现 TinyKV 的过程中,也会更加了解 TiDB + TiKV + PD 的实际框架了,之后深入研究 TiDB/TiKV/PD 的源码会更加游刃有余。目前,我们已经完整实现了一个可用的 TinyKV 和相关测试,接下来会通过不断修剪得到课程需要的框架代码,同时课程材料也在紧锣密鼓地进行编写中。欢迎社区小伙伴参与早期测试反馈建议以及文档的查漏补缺。

4. 作业分发、提交、分数评估及反馈更加自动化

为了给小伙伴们更好的参与体验,并提高作业分发效率,我们调研了国内外大学在教学过程中使用的优秀工具,目前在重点针对 Github Classroom 进行作业分发功能的测试。除此之外,作业评估工作也将采用在工业界被广泛采用的 CI 技术,作业结果反馈会更加快速、高效、自动化。

试玩及反馈通道

以上课程及自动化作业分发工具都还处于调试阶段,大家可以加入 Talent Plan Courses Working Group  参与 2.0 课程体验、交流或吐槽,期待与各位共同打磨这门课程!

另外,在 2.0 课程细节完全敲定对外公布之前,大家依然可以继续学习 Talent Plan 1.0,作业提交与成绩评定规则与之前保持一致,更多细则详见 PingCAP Education 官网 。

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