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mit6.824 笔记 一
分布式是复杂的系统再考虑分布式系统前应该尽可能尝试其他方法。 人们使用大量的相互协作的计算机驱动力是： 人们需要获得更高的计算性能。可以这么理解这一点，（大量的计算机意味着）大量的并行运算，大量CPU、大量内存、以及大量磁盘在并行的运行。 提供容错（tolerate faults）mit6.824lab1
环境 指导书，认真看 https://pdos.csail.mit.edu/6.824/labs/lab-mr.html 要求golang1.15 那就用那个版本 我开始尝试使用1.17发现gobuild不通过 在windows的goland上编代码， 在远程linux服务器（或者虚拟机）上执行。没有mac的可以尝试远程目录挂载。 windows挂载远程目录 实验是DS | MIT6.824 | Raft
1. 复制状态机 一致性算法是在复制状态机的背景下产生的。在这种方法下，一组服务器的状态机计算相同状态的相同副本，即使某些服务器宕机，也可以继续运行。 复制状态机通常使用复制日志实现，每个服务器存储一个包含一系列命令的日志，每个日志中命令相同并且顺序也相同。因此每个状态机可MIT6.824 spring21 Lab2D总结记录
写在前面 lab2D是今年新添加的部分，网上很难找到博客资源。 这一部分要求我们为raft添加log compaction功能：在运行一段时间后，raft的上层service可以生成一个snapshot，并通知raft。在这之后，raft就可以丢弃snapshot包含的log entries，起到节约空间的作用。 这部分难度不大，但是细节略多MIT6.824 2020 Lab1 MapReduce 实现
准备工作 实验地址：http://nil.csail.mit.edu/6.824/2020/labs/lab-mr.html 论文地址：mapreduce 实验环境可以在实验地址里面找到具体的搭建方式。 系统总览 MapReduce 系统是由一个 master 进程和多个 worker 进程组成。 Master 负责任务状态的记录以及任务的分发。 Worker 负责不[译]MIT6.824_1.1分布式系统介绍——驱动力与挑战
这是6.824分布式系统课程，我会开始用简明的介绍我所认为的分布式系统。 分布式系统的核心是通过网络以完成一致任务的一组协作计算机。 因此我们将在本课程中重点介绍各种实例，例如大型网站的存储或MapReduce等大数据计算之类的东西，还有一些更奇特的事情，例如点对点文件共享，这些都只