课程目标
从 MapReduce 计算模型入门，到实现 Raft 一致性算法，并进一步构建容错的分布式 kvDB
课程结构
6.824 是 MIT 开设的分布式系统课程，主页：https://pdos.csail.mit.edu/6.824/schedule.html，课程共计 22 节，每堂课都有 lecture 讲义、Paper 阅读及 FAQ 答疑。
课程有 4 个 Lab 实验：
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Lab1 MapReduce：熟悉分布式基础概念
阅读论文并梳理 MR 模型的执行流程，实现单机版、分布式版的 word count，最后使用模型来生成倒排索引。
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Lab2 Raft：分三个模块实现 Raft 一致性算法
- 2A Leader Election：实现 leader 选举和心跳通信，处理好网络分区、多节点失效及 split vote
- 2B Log Replication：实现日志复制和一致性检查，在少部分节点失效时依旧能 commit 日志，并解决好日志冲突。
- 2C Network Unavailable：实现节点状态的持久化和重启读取，应对 RPC 请求乱序、延迟甚至丢失的网络环境、节点频繁崩溃和重启的情况。
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Lab3 kvDB：基于 Raft 实现线性一致的分布式容错 kv 数据库
- 3A：基于 Raft 库保证在并发请求下数据的线性一致性，处理 RPC 超时重试，实现请求去重等逻辑。
- 3B：实现 Raft 的日志压缩及数据快照，实时监测日志大小并剪切，切换 RPC 加速日志回放。
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Lab4 Sharded kv：实现 Raft 的 Membership Change 配置更新，构建 kvDB 集群。实现中 …
每个 Lab 的环境代码都有注释提示，都有写好的单元测试，目标是每个测试跑 go test -race -count 多次都能 pass
课程难点
论文阅读
MR、Raft 等 lab 相关的论文要反复阅读，尤其是 Raft 论文的图 2，一定要把每个细节理解透彻。
调试代码
坑真的非常多。所以写代码前认真阅读 Lecture 并思考，参考其中的 Hint 提示，阅读课程对 Raft 结构的解析。此外，课程助教写的 Students' Guide to Raft 值得参考。
课程笔记
目前我只完成前三个 Lab，工作之余耗时近三个月。实验遇到的坑记录在了博客，希望有所帮助：
自己也想在分布式存储方面多折腾，感兴趣的同学可以一起交流，共同进步：aW1hZ2VzLnlpbnppZ2UuY29tL21lLmpwZWc=
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