6.824专题

【MIT 6.5840(6.824)学习笔记】GFS

1 分布式存储系统难点在设计大型分布式系统或存储系统时，初衷通常是为了获得显著的性能提升，通过数百台计算机的资源来并行完成大量工作。因此，性能问题成为最初的关注点。一个自然的想法是将数据分片（Sharding），分布到大量服务器上，从而并行读取数据。当你在成百上千台服务器上进行分片时，服务器故障将成为常态。如果你有数千台服务器，每天甚至每小时都可能有服务器宕机。因此，需要自动化的方法来修复

Distributed Transactions Mit 6.824

Topic1：distributed transactions = concurrency control + atomic commit 传统计划：事务程序员标记代码序列的开始/结束作为事务。事务示例 x 和 y 是银行余额——数据库表中的记录。x 和 y 位于不同的服务器上（可能在不同的银行）。x 和 y 开始时都是 $10。T1 和 T2 是事务。 T1: 从 x 向 y 转账

MIT 6.824 MapReduce

笑死，这个实验像是在做需求，不过没钱拿QAQ 仅供参考！测试脚本没完全通过，要求比较严格，这里仅仅把lab的map-reduce功能实现了文章目录知识点总结Lab1：MapReduce需要注意的代码coordinatorworkerrpc 知识点总结简述一下GFS的一致性策略？元数据的写入是加锁串行的无并发写一个chunk的时候，当三个副本全部写成功的时候才会返回

6.824 Spring 2021 -- Lab 1: MapReduce

介绍：https://pdos.csail.mit.edu/6.824/labs/lab-mr.html 前期工作使用windows vscode远程linux来做，这样我们可以在windows debug，也可以直接在remote server运行我们的测试脚本 remote development 开发配置参考： https://www.jianshu.com/p/0f2fb9

6.824 Lab2 PartB实验部分

测试文件内容分析 func TestBasicAgree2B(t *testing.T) {servers := 3cfg := make_config(t, servers, false)defer cfg.cleanup()cfg.begin("Test (2B): basic agreement")iters := 3for index := 1; index < iters+1; ind

6.824 Lab2 PartA实验部分

测试文件测试内容分析 func TestReElection2A(t *testing.T) {servers := 3cfg := make_config(t, servers, false)defer cfg.cleanup()cfg.begin("Test (2A): election after network failure")leader1 := cfg.checkOneLeader

MIT-6.824-Lab2，Raft部分笔记|Use Go

文章目录前记Paper6：RaftLEC5、6：RaftLAB22AtaskHintlockingstructureguide设计与编码 2BtaskHint设计与编码 2CtaskHint question后记 LEC5：GO, Threads, and Raftgo threads技巧raft实验易错点debug技巧前记趁着研一考完期末有点点空余时间，把Raft

MIT 6.824 -- MapReduce Lab

MIT 6.824 -- MapReduce Lab 环境准备实验背景实验要求测试说明流程说明实验实现GoLand 配置代码实现对象介绍协调器启动工作线程启动Map阶段分配任务执行任务 Reduce 阶段分配任务执行任务终止阶段崩溃恢复注意事项并发安全文件转换golang 知识点测试环境准备从官方git仓库拉取分支 git clone git://g.csai

【6.824】分布式lab1 mapReduce

Paper main idea Figure 1 shows the overall flow of a MapReduce operation in our implementation. When the user program calls the MapReduce function, the following sequence of actions occurs (the num

MIT 6.824 Lab1 mapreduce

这学期选了分布式计算这门课。不得不说真的是一门有料的课程。所有的东西讲的都是MIT 6.824上的，Lab也是一样。不过干货太多带来的也就是，需要花费比较多的时间去看资料和写代码。但是我喜欢这种感觉。课程网址是 http://nil.csail.mit.edu/6.824/2016/schedule.html Lab1 是mapreduce的一个实验花了我大概一

MIT 6.824 2A Raft Election

这个Lab吸取了上次的教训，尽量用小粒度的锁。用的是主流的 electionLoop+pingLoop的实现，但是踩了很多坑，主要是Time.timer和term更新的问题。这个链接：演示图像和Raft论文的图2是很有用的，最好一开始就按照这两个做。遇到问题也不要死磕，可以看下别人的，自己漏了哪个地方，因为多线程+选举的程序，debug真的无比困难。文章目录知识点总结Raft

一步一步完成 MIT-6.824-Lab1 : MapReduce 之三

一步一步完成 MIT-6.824-Lab1 : MapReduce 之三 GitHub代码仓库:Mit-6.824-Lab1-MapReduce 接上文一步一步完成 MIT-6.824-Lab1 : MapReduce 之二步骤四目标定期的，这些内存中的中间值会经过一个用户自定义的 Partition 分割函数，分成 N 份，（即 reduce task 的数量）。然后写到本地的

一步一步完成 MIT-6.824-Lab1 : MapReduce 之二

一步一步完成 MIT-6.824-Lab1 : MapReduce 之二 GitHub代码仓库:Mit-6.824-Lab1-MapReduce 接上文一步一步完成MIT-6.824-Lab1:MapReduce 之一步骤三目标被分配了 map 任务的 worker，读取对应的 input 中的内容。通过 Map 函数，完成对输入内容的解析。解析的结果是一系列的 key/val

一步一步完成 MIT-6.824-Lab1 : MapReduce 之二

一步一步完成 MIT-6.824-Lab1 : MapReduce 之二 GitHub代码仓库:Mit-6.824-Lab1-MapReduce 接上文一步一步完成MIT-6.824-Lab1:MapReduce 之一步骤三目标被分配了 map 任务的 worker，读取对应的 input 中的内容。通过 Map 函数，完成对输入内容的解析。解析的结果是一系列的 key/val

一步一步完成 MIT-6.824-Lab1 : MapReduce 之一

一步一步完成 MIT-6.824-Lab1 : MapReduce 之一 GitHub代码仓库:Mit-6.824-Lab1-MapReduce 回顾上一篇博文中提到了 MapReduce 论文，本次的 MIT 的 Lab1-MapReduce，可以根据论文中提到的完成一个 MapReduce 系统的步骤来完成，此处大致列下步骤，当然，当然，没有列出细节部分。本次实验就根据这个步骤来一步一