一把健

GFS 论文笔记Google 三驾马车之一1. 介绍列出了设计 GFS 的三大基本假设首先，组件故障是一种常态，而不是例外。因此，持续监控、错误检测、容错和自动恢复必须与系统集成在一起。其次，文件大小很大 ，因此，设计假设和参数(如I/O操作和块大小)必须重新考虑。第三，大多数文件是通过追加新数据而不是覆盖现有数据来改变的2. 设计摘要系统由大量廉价的普通服务器组成，需要容错负载基本是 大量的流式读取和小量随机读高持续带宽比低延迟更重要。此外，GFS还有快照和记录追加操作。2.3

论文笔记《Improving Docker Registry Design based on Production Workload Analysis》会议：File and Storage Technologies（FAST）时间：2018-12-15思维导图梗概为了更好地研究 docker 注册表服务对 docker 的作用，本文基于75天的时间内从五个托管生产级注册表的IBM数据中心收集的跟踪信息，对注册表工作进行分析。本文编写了一个跟踪重播器来进行分析，推断出许多关于容器工作负载的

《论文笔记》：Wharf: Sharing Docker Images in a Distributed File System会议：SoCC’ 18原文：https://doi.org/10.1145/3267809.3267836梗概Wharf：通过分布式文件系统进行 Docker 镜像文件的共享，而不是一个物理机一个镜像文件。 Wharf将Docker的运行时状态划分为本地和全局部分，并有效地同步对全局状态的访问。思维导图1. 介绍四个问题现状：在Docker中，每个守护进程都是

论文笔记：《Slacker:_Fast_Distribution_with_Lazy_Docker_Containers》会议：Conference on File and Storage Technologies(FAST’16)时间：February 22-25, 2016参考文献：Harter T, Salmon B, Liu R, et al. Slacker: Fast distribution with lazy docker containers[C]//14th {USENIX} C

论文笔记：《FID:_A_Faster Image_Distribution_System_for_Docker_Platform》会议：FAS*W@SASO/ICCAC 2017梗概大规模容器平台进行镜像拉取时容易使得流量泛滥，给 docker 仓库导致负担或失败；继而推出 P2P 大规模镜像分布式系统。通过充分利用Docker Registry以及群集中其他节点的带宽，能够加快Docker映像分发的速度。实验表明，FID 能有效减少网络流量和减少镜像分配时间笔记思维导图：1. 介绍腾

论文笔记《Understanding_Real-World_Concurrency_Bugs_in_Go》论文会议：ASPLOS年份：2019论文概述该论文主要针对 Go 语言中的并发编程，对开源市场上的 6 款主流程序包括 Docker、Kubernetes 和 gRPC 等做了 bug 分析和重现，并分析了他们的 bug fix commit。通过对这些 bug 进行分类和源码分析与修复，得出未来Go 语言可进行工作的方向和需要注意的编程点。重点bug 分类论文将 bug 从两个正交维

《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》论文笔记dapper，大型分布式系统跟踪设施1. 概述通篇论文介绍了 Dapper 作为一款内部使用的应用级别监控系统，其低开销，应用程序级透明性以及在大规模系统上普遍部署的设计目标和抽象的实现概念的介绍；并针对应用场景与其他跟踪系统进行对比，和它们在概念上具有相似之处，但是做出了某些设计选择，例如使用概率采样和二次采样；最终介绍了这两年来的构建，部署和使用经验，讲述了目