实验准备 实验代码:git://g.csail.mit.edu/6.824-golabs-2021/src/raft 如何测试:go test -run 2A -race 相关论文:Raft Extended Section 5.2 实验指导:6.824 Lab 2: Raft (mit.edu) 实验目标 实现Raft算法中Leader Election(RequestVote RPC)和Heartbeats(AppendEntries RPC).确保只有一个Leader被选中,且若无错误该L…

书接上文Raft Part A | MIT 6.824 Lab2A Leader Election. 实验准备 实验代码:git://g.csail.mit.edu/6.824-golabs-2021/src/raft 如何测试:go test -run 2B -race 相关论文:Raft Extended Section 5.3 Section 5.4.1 实验指导:6.824 Lab 2: Raft (mit.edu) 实验目标 在Leader Election的基础上,完成Leader和…

书接上文Raft Part B | MIT 6.824 Lab2B Log Replication. 实验准备 实验代码:git://g.csail.mit.edu/6.824-golabs-2021/src/raft 如何测试:go test -run 2C -race 相关论文:Raft Extended 实验指导:6.824 Lab 2: Raft (mit.edu) 实验目标 完成persist()和readPersist()函数,编码方式参照注释. 优化nextIndex[]回退方式,…

图解Raft领导者选举,这里通过五张图来解答Raft选举的全过程: Raft集群各个节点之间是通过RPC通讯传递消息的,每个节点都包含一个RPC服务端与客户端,初始时启动RPC服务端.状态设置为Follower.启动选举定时器,每个Raft节点的选举定时器超时时间都在100-500毫秒之间且并不一致: Raft节点启动后在一个选举定时器周期内未收到心跳和投票请求,则状态转为候选者candidate状态.term自增.向Raft集群中所有节点发送投票请求并且重置选举定时器: Raft节点收到投票后…

书接上文Raft Part C | MIT 6.824 Lab2C Persistence. 实验准备 实验代码:git://g.csail.mit.edu/6.824-golabs-2021/src/raft 如何测试:go test -run 2D -race 相关论文:Raft Extended Section 7 实验指导:6.824 Lab 2: Raft (mit.edu) 实验目标 实现Snapshot.CondInstallSnapshot.InstallSnapshot RPC…

这是 MIT 6.824 课程 lab1 的学习总结,记录我在学习过程中的收获和踩的坑. 我的实验环境是 windows 10,所以对lab的code 做了一些环境上的修改,如果你仅仅对code 感兴趣,请移步 : github/zouzhitao mapreduce overview 先大致看一下 mapreduce 到底是什么 我个人的简单理解是这样的: mapreduce 就是一种分布式处理用户特定任务的系统.它大概是这样处理的. 用户提供两个函数 mapFunc(k1,v1)-> lis…

首发于公众号:努力学习的阿新 前言 大家好,这里是阿新. MIT 6.824 是麻省理工大学开设的一门关于分布式系统的明星课程,共包含四个配套实验,实验的含金量很高,十分适合作为校招生的项目经历,在文章<2022 双非应届 CS 硕士校招上岸字节跳动(校招总结)>中,我也将其推荐给了各位读者.但由于课程是全英的,实验说明也是全英的,实验过程中还需要阅读相关的英文文献,很多同学(包括曾经的笔者)受困于英语,对其望而却步.因此,笔者决定开启系列文章:MIT 6.824(Spring 2020)实验…

源代码参见我的github:https://github.com/YaoZengzeng/MIT-6.824 Lab 2:Primary/Backup Key/Value Service Overview of lab 2 在本次实验中,我们将使用primary/backup replication 来提供能够容错的key/value service.为了让所有的clients和severs都认同哪个server是primary,哪个server是backup,我们将引入一个master ser…

Leader election Raft采用心跳机制来触发Leader选举.Leader周期性的发送心跳(如果有正常的RPC的请求情况下可以不发心跳)包保持自己Leader的角色(避免集群中其他节点认为没有Leader而开始选举). Follower在收到Leader或者Candidate的RPC请求的情况下一直保持Follower状态.而当一段时间内(election timeout)没有收到请求则认为没有Leader节点而出发选举流程. 选举流程如下: Follower递增自己的任期并设置为…

现在我们准备做第一个作业Lab1啦 wjk大神也在做6.824,可以参考大神的笔记https://github.com/zzzyyyxxxmmm/MIT6824_Distribute_System Part I The Map/Reduce implementation you are given is missing some pieces. Before you can write your first Map/Reduce function pair, you will need to f…

摘要: 源代码参见我的github:https://github.com/YaoZengzeng/MIT-6.824 Lab3: Paxos-based Key/Value Service Introduction 在Lab2中我们依靠单个的master view server来获取primary.如果view server不可用(崩溃了或者有网络问题),那么key/value service就不工作了,即使primary和backup都是可用的.而且它在处理server(primary或者ba…

源代码参见我的github: https://github.com/YaoZengzeng/MIT-6.824 Part I: Word count MapReduce操作实际上就是将一个输入文件拆分成M份,交由M个Map task进行操作.每个Map task生成R个包含中间键值对的结果.R个Reduce task执行Reduce操作,其中第i个Reduce task操作每个Map task的第i个输出文件.最终,生成R个结果文件,通过Merge操作,将结果生成一个输出文件. 1.mapred…

Lecture 02 Infrastructure: RPC & threads 一.多线程挑战 共享数据: 使用互斥信号量.或者避免共享 线程间协作: 使用channels 或者 waitgroup 来等待所有map线程结束 并发粒度: 粗粒度: 简单,但是并发性不高 细粒度: 更多的并发,但是处理复杂,可能会有更多的冲突和死锁 以下这段代码就能说明并发的粒度问题: constructTaskArgs := func(phase jobPhase, task int) DoTaskArgs {…

本节内容:Lect 2   RPC and Threads 线程:Threads allow one program to (logically) execute many things at once.The threads share memory. However, each thread includes some per-thread state: program counter, registers, stack. 下面以go语言写一个爬虫作为例子来介绍线程: Go example:…

前言 The Paxos algorithm, when presented in plain English, is very simple. ------ Lamport,<Paxos Made Simple> Unfortunately, Paxos is quite difficult to understand, in spite of numerous attempts to make it more approachable. ------ Diego Ongaro,<In…

Lecture 03 : GFS 一.一致性 1, 弱一致性 可能会读到旧数据 2, 强一致性 读到的数据都是最新的 3, 一致性比较 强一致性对于app的写方便, 但是性能差 弱一致性有良好的性能, 并且容易延伸服务器, 但是出问题难定位 二.系统设计 1, 为什么chunks那么大 为了均摊费用 减小master的保存chunk状态 大小 (chunk handle) 2, master知道文件架构 对于目录, 知道什么文件在里面 对于文件, 知道每个64MB 的chunk 服务器 保存状态…

之前看过一个go语言并发的介绍:https://www.cnblogs.com/pdev/p/10936485.html   但这个太简略啦.下面看点深入的 还记得https://www.cnblogs.com/pdev/p/11095475.html中我们写过一个简单的爬虫.这里面就用到了Go的两种并发方式: 1.    Go routines和Go channels(ConcurrentChannel),这是Go语言特有的一种并发方式,可以简化编程 1.1 Go routines Gorou…

本节内容:Lect 1 MapReduce框架的执行过程: master分发任务,把map任务和reduce任务分发下去 map worker读取输入,进行map计算写入本地临时文件 map任务完成通知master 告知本地中间结果文件的位置大小信息 master通知reduce worker reduce worker从不同的map worker读取自己负责的部分,这个过程称为shuffle reduce worker读取之后会在本地进行排序 调用用户的reduce方法进行计算 最终reduc…

引言 Hyperledger Fabric是当前比较流行的一种联盟链系统,它隶属于Linux基金会在2015年创建的超级账本项目且是这个项目最重要的一个子项目.目前,与Hyperledger的另外几个子项目Hyperledger Iroha,Hyperledger Indy和Hyperledger Sawtooth一样,Hyperledger Fabric正处于生命周期中的活跃(active)阶段,它的架构设计正在不断地完善并持续为开发者和用户提供更强大,更便捷的区块链服务. 与主流的区块链系统…

抄自这里 ************************************************************************************************ 网上找来找去都是zk和etcd的比较,和consul的比较很少,这个感觉还算靠谱,也在别的地方看到过对consul的吐槽,记录下 ***********************************************************************************…

Redis Sentinel:redis集群应用,分布式系统.   多个Sentinal进程之间通过 gossip 协议来接收主服务器是否下线的信息,通过 Raft 一致性协议来决定故障转移及转移服务器.   监控(monitoring):PING消息检查主从服务器运行状态   通知(notification):通知问题服务器信息   故障迁移(automatic failover):提升失效主服务器的从服务器为新的主服务器,其它从属服务器从新的主服务器复制信息,集群向客户端返回新的主服务器地址…

这可能是我看过的写的最详细的关于redis 选举的文章了, 原文链接 Raft协议是用来解决分布式系统一致性问题的协议,在很长一段时间,Paxos被认为是解决分布式系统一致性的代名词.但是Paxos难于理解,更难以实现,诸如Google大牛们开发的分布式锁系统Chubby都遭遇了很多坑.Raft协议设计的初衷就是容易实现,保证对于普遍的人群都可以十分舒适容易的去理解.另外,它必须能够让人形成直观的认识,这样系统的构建者才能够在现实中进行必然的扩展. 本文从Redis Sentinel集群选择Le…

本篇博客为著名的 RAFT 一致性算法论文的中文翻译,论文名为<In search of an Understandable Consensus Algorithm (Extended Version)>(寻找一种易于理解的一致性算法). Raft 是一种用来管理日志复制的一致性算法.它和 Paxos 的性能和功能是一样的,但是它和 Paxos 的结构不一样:这使得 Raft 更容易理解并且更易于建立实际的系统.为了提高理解性,Raft 将一致性算法分为了几个部分,例如领导选取(leader…

上一篇讲述了什么是分布式一致性问题,以及它难在哪里,liveness和satefy问题,和FLP impossibility定理.有兴趣的童鞋可以看看分布式系统一致性问题与Raft算法(上). 这一节主要介绍raft算法是如何解决分布式系统中一致性问题的.说起raft大家可能比较陌生,但zookeeper应该都比较熟悉了,zookeeper的ZAB协议可以说和raft算法是非常相似的. 再PS:本篇的重点是介绍raft算法的逻辑,所以有些细节会选择性得忽略,不然就太长了.对具体实现细节有兴趣的童…

Raft 实现日志复制同步 本篇文章以 John Ousterhout(斯坦福大学教授) 和 Diego Ongaro(斯坦福大学获得博士学位,Raft算法发明人) 在 Youtube 上的讲解视频及 ppt 为蓝本,深入分析 Raft 的内部机制,并以日志复制同步(Replicated Logs)为背景,详细介绍使用 Raft 协议实现日志复制的共识性问题. 目标:日志复制同步 Raft 的目标是将日志完整地复制到集群内的所有服务器,这些复制的日志会被状态机所使用.假设我们希望程序或应用能可靠…

Raft 算法是可以用来替代 Paxos 算法的分布式一致性算法,而且 raft 算法比 Paxos 算法更易懂且更容易实现.本文对 raft 论文进行翻译,希望能有助于读者更方便地理解 raft 的思想.如果对 Paxos 算法感兴趣,可以看我的另一篇文章:分布式系列文章--Paxos算法原理与推导 摘要 Raft 是用来管理复制日志(replicated log)的一致性协议.它跟 multi-Paxos 作用相同,效率也相当,但是它的组织结构跟 Paxos 不同.这使得 Raft 比 Pa…

什么是分布式一致性? 我们先来看一个例子: 我们有一个单节点node,这个节点可以是数据库,也可以是一台服务器,当client向node发送data时,X节点收到data,记录下来 由此可见对于单个节点,一致性是很容易实现的. 然而对于多个节点,我们如何来实现一致性,这就是分布式一致性的问题. Raft就是一个实现分布式一致性的协议 下面让我们来看看它是如何工作的? node介绍: 每一个节点有三种state (1) follower state (2) leader state (3) can…

本文主要讲述2PC及3PC,以及Paxos以及Raft协议. 两类一致性(操作原子性与副本一致性) 2PC协议用于保证属于多个数据分片上的操作的原子性.这些数据分片可能分布在不同的服务器上,2PC协议保证多台服务器上的操作要么全部成功,要么全部失败. Paxos协议用于保证同一个数据分片的多个副本之间的数据一致性.当这些副本分布到不同的数据中心时,这个需求尤其强烈. 一.2PC(阻塞.数据不一致问题.单点问题) Two-Phase Commit,两阶段提交 1.阶段一:提交事务请求(投票阶段)…

转自:https://www.cnblogs.com/davidwang456/articles/9001331.html 区块链技术中,共识算法是其中核心的一个组成部分.首先我们来思考一个问题:什么是共识?对于现实世界,共识就是一群人对一件或者多件事情达成一致的看法或者协议.那么在计算机世界当中,共识是什么呢? 我的理解包含两个层面,第一个层面是点的层面,即多个节点对某个数据达成一致共识.第二个层面是线的层面,即多个节点对多个数据的顺序达成一致共识.这里的节点可以是任意的计算机设备,比如pc电…

介绍 Raft是一种为了管理复制日志的一致性算法.为了提升可理解性,Raft 将一致性算法分解成了几个关键模块,例如领导人选举.日志复制和安全性.同时它通过实施一个更强的一致性来减少需要考虑的状态的数量.同时,raft还提供了集群变更的应对方法. Raft独有特性: 强领导者:日志条目只从领导者发送给其他的服务器 领导选举:Raft 算法使用一个随机计时器来选举领导者 关系调整:Raft 使用一种共同一致的方法来处理集群成员变换的问题 Raft一致性算法 Raft 基础 一个 Raft 集群包含…