MIT6.824lab-4A学习

最新推荐文章于 2025-12-20 19:18:59 发布
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#学习 #分布式

博客提供了两个学习链接，可作为学习资源。虽未提及具体学习内容，但能为学习者提供一定帮助。
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MIT 6.824分布式 LAB4A：ShardCtrler
MarksSa的博客
01-29 732
lab 4要求实现一个使用raft共识算法的分片存储系统。而在lab 4a中，我们仅需实现分片控制器的功能。lab4中的分片存储系统有多个分片，这些数据分布在众多分片上，而每个分片都对应着一个集群组，可能一个集群组负责多个分片，一个集群组内的所有服务器都会使用raft共识算法进行状态的复制。而本实验的重点为分片控制器，主要负责的工作是对集群组和分片之间关系的管理，我们仅需在/src/shardctrler文件夹中对client.go,server.go,common.go这三个文件进行修改即可。注意事项（实
2020 6.824 的 Raft Lab 4A
Bokk的博客
12-30 720
目录前言一、Overview1.1 架构图1.2 架构细节二、client三、Master server3.1 属性3.2 构造函数3.3 Join/Move/Leave3.4 Query3.5 serverMonitor3.6 Load balance四、总结 前言 做2020的MIT6.824，完成了实验 Lab4A，通过了测试，对于之前的Raft实现的实验请参考Lab 2A， Lab 2B 和 Lab 2C 和 Lab 3A 以及 Lab 3B Lab4A主要是做DB的分片，也就是Client向Se
MIT6.824-lab4A-The Shard controller(基于Raft的Shard KV数据库-分片控制器)
迷雾总会解
08-19 2022
在本实验中，我们将构建一个带分片的KV存储系统，即一组副本组上的键。每一个分片都是KV对的子集，例如，所有以“a”开头的键可能是一个分片，所有以“b”开头的键可能是另一个分片…。分片的原因是性能。每个replica group只处理几个分片的 put 和 get，并且这些组并行操作；因此，系统总吞吐量（每单位时间的投入和获取）与组数成比例增加。replica groups(复制组)。每个replica group负责分片的一个子集。副本由少数使用 Raft 复制组的分片的服务器组成；
MIT 6.824 lab4A总结
m0_63691156的博客
04-29 993
个人lab总结
MIT 6.824 Lab4 AB 完成记录
qq_40443651的博客
06-21 3726
说明 这里提供详细的实现思路和实验原理详解，提供骨架级别的绝大部分代码。不提供全部代码。 完整代码，如确实需要，请私信或留言。 整体架构 lab4 整体的实验说明十分冗长，我们需要详细阅读它来完全理解我们需要构建什么。话不多说，直接上图： 在这个实验中，我们要创建一个 “分布式的，拥有分片功能的，能够加入退出成员的，能够根据配置同步迁移数据的，Key-Value数据库服务”。 在Lab4A中，我们需要构造 ShardCtrler , 运行时，多个ShardCtrler Servers 组成一个Raf
mit6.824lab4-4A
sadzyf的博客
04-07 1536
实验简介 这个实验我感觉比前三个，更难理解。最后是根据下面的这段话，才懂得。 Sworduo(http://sworduo.net/2019/08/16/MIT6-824-lab4-shardKV/#more)： Lab2和Lab3构成基础分布式数据库的框架，实现多节点间的数据一致性，支持增删查改，数据同步和快照保存。然而，在实际应用中，当数据增长到一定程度时，若仍然使用单一集群服务所有数据，将...
[经验分享]MIT6.824 Lab3AB 实现上层的statemachine 与Lab4A
xihongshi153的博客
08-21 225
[经验分享]MIT6.824 Lab3AB 实现上层的statemachine 与Lab4A
mit_6.824_2021_lab4A_The_Shard_controller
一把健
12-07 635
mit_6.824_2021_lab4A_The_Shard_controller lab4 系列除了构建一个 键值存储系统，还需要将系统按键 分片(shard) 或对一组副本进行分区； 分片的策略有很多，比如：所有以 “a” 开头的键是一个分片，所有以 “b” 开头的键是一个分片，等等 为什么需要分片？从性能考虑，每个副本只处理一部分分片的 put 和 get，并且这些副本之间是支持并行操作的；因此，系统的总吞吐量和副本的数量成比例增加 shard kv 系统组成 分片键值对存储系统将由两个组件组成； 首
mit_6.824_2021_lab4B_Sharded_Key/Value_Server
一把健
12-21 1152
mit_6.824_2021_lab4B_Sharded_Key/Value_Server 最后，构建一个分片的 kv 容错系统；感觉比 lab2 更难理解，因为 lab2 有一个模板论文可以参考，但是 lab4b 基本没有一个固定的范式 Part B: Sharded Key/Value Server 每个 shardkv server 相当于副本组的一部分，每个副本组相当于 lab3，都支持Get, Put, Append操作，当然它们各自仅维护各自的分片； 客户端使用key2shard()去找到一个
MIT-6.824-lab4B-2022(万字思路讲解-代码构建）
幸平的博客
07-03 5218
对于lab4B的数据库做了详细的分析。
2020 6.824 的 Raft Lab 4B
Bokk的博客
01-19 723
前言 做2020的MIT6.824，部分完成了实验 Lab4B（challenge部分没有写），通过了测试，对于之前的Raft实现的实验请参考Lab 2A， Lab 2B 和 Lab 2C 和 Lab 3A 和 Lab 3B 以及Lab 4A Lab4需要实现一个分区的kv存储服务，其中Lab4A实现ShardMaster负责维护分区配置信息；这个Lab负责ShardKv，分别存储零至多个分区的数据，其中难点就是怎么使用多个raft实现分区储存服务。本文主要讲一下实现的思路，我也是参考了网上的很多做法，其
《Distributed Systems》(6.824)LAB4B(Sharded Key/Value Service)
weixin_44520881的博客
12-01 766
LAB4的系统架构图如下，在前面的Lab4A中，已经实现了LAB4B，
MIT-6.824-lab4A-2022(万字讲解-代码构建）
幸平的博客
06-21 4680
讲解了lab4A的详细过程。
Javaweb 学习笔记——html+css
hssfscv的博客
12-18 909
以上是Javaweb中关于前端html和css的相关内容，主要制作了两个页面，了解了如何使用AI生成我们需要的内容，有利于了解前端知识，接下来将进行剩余前端知识的学习
Java 学习路线及学习周期
前端金牌摸鱼达人
12-17 1636
Java 学习路线及学习周期
Ape.Volo项目源码学习（4：限流设置）
gc_2299的博客
12-20 281
学习并记录项目中接口限流的用法。
【每天一个AI小知识】：什么是多模态学习？
最新发布
码道源码
12-20 627
多模态学习是人工智能的重要分支，让AI能同时处理文本、图像、音频等多种数据形式。本文系统介绍了多模态学习的概念、发展历程、核心技术（如模态融合、对比学习）、主流模型（CLIP、GPT-4、Gemini等）及其在智能助手、内容创作等领域的应用。文章还探讨了当前面临的模态异质性、数据稀缺性等挑战，并展望了全模态学习、实时理解等未来趋势。多模态学习正推动AI向更接近人类智能的方向发展，同时也引发了对智能本质、人机关系等哲学思考。
MySQL 学习笔记（进阶篇2）
2302_79807388的博客
12-20 544
(1) 视图(View)是一种虚拟存在的表。视图中的数据并不在数据库中实际存在，行和列数据来自定义视图的查询中使用的表，并且是在使用视图时动态生成的。(2) 通俗的讲，视图只保存了查询的SQL逻辑，不保存查询结果。所以我们在创建视图的时候，主要的工作就落在创建这条SQL查询语句上。① 没有：不会检查当前视图的WHERE条件，即使数据不满足该条件，也能成功存入基表；但后续查询该视图时，这条不满足条件的数据不会在视图结果中显示② 有 check option：会按LOCALCASCADED。
JPA 学习笔记 8：与数据库交互
梦幻天空
12-17 677
JPA与Hibernate核心概念摘要 本文介绍了JPA和Hibernate中与数据库交互的核心机制。主要内容包括： 持久化上下文：作为一级缓存，管理实体实例的三种状态（瞬时/持久/分离），确保数据一致性和自动脏检查，提高性能但需注意线程安全限制。 会话管理：演示了EntityManager/Session的创建和关闭方式，强调JPA标准与Hibernate原生API的区别。 事务处理：对比了传统事务管理方式与Hibernate提供的简洁API（inTransaction/fromTransaction），
mit6.824 lab2
01-20
### MIT 6.824 Lab2 实验指南和参考资料 #### 分布式系统Raft实验室概述 MIT 6.824课程中的Lab2专注于实现Raft一致性算法，该算法用于管理复制日志。通过此实验，学生可以深入了解如何构建可靠的分布式存储系统[^1]。 #### 领导者选举与心跳机制 在Raft协议中，服务器节点之间会定期发送心跳消息来维持领导者的地位。如果跟随者一段时间内未接收到领导者的心跳，则转换状态成为候选人并发起新的选举过程。这一过程中涉及到了`sendAllRequestVote`函数的调用来请求其他节点投票支持自己作为潜在的新领导者[^3]。 #### 日志追加流程 当一个客户端提交命令给集群时，当前任期的领导者负责接收这些指令并将它们记录到自己的日志里；之后再向其余成员广播这条新增的日志项以便同步副本数据。这里涉及到几个重要变量如`commitIndex`表示已知安全可应用的最大索引位置以及`lastApplied`标记实际已经应用于状态机上的最高序号。 #### 处理日志复制信息 为了确保所有机器上保存着相同版本的历史操作序列，在每次成功写入本地磁盘后都需要通知其它参与者更新其各自的状态。这通常是在`AppendEntriesHandler`方法内部完成的工作之一——它不仅承担了转发待确认的日志片段的任务，还肩负起维护诸如`nextIndex`（下一个要发送给某特定peer的日志条目的下标）、`matchIndex`(对于某个peer而言最后一条匹配成功的log entry index)等元数据的责任。 ```go func (rf *Raft) AppendEntries(args *AppendEntriesArgs, reply *AppendEntriesReply) { rf.mu.Lock() defer rf.mu.Unlock() // ...省略无关逻辑... for i := args.PrevLogIndex + 1; i < len(rf.log); i++ { if !entriesMatch(&rf.log[i], &args.Entries[i-args.PrevLogIndex]) { // 检查现有日志是否冲突 rf.log = rf.log[:i] break } } // 添加新日志条目... } ```
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