6.5840-raft(A)

最新推荐文章于 2025-02-16 14:39:12 发布
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文章标签： 1024程序员节
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3A

  • 运行测试：go test -run 3A
  • 关注论文的图2、发送和接收RequestVote RPCs、leader选举的规则以及选举时Server的状态
  • 将图2的state添加到raft.go中的struct Raft
JinLiJiuHao
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MIT 6.5840 Lab2B - (日志复制)log replication of Raft
m0_74932004的博客
01-25 783
这是某位大佬的总结，个人觉得很有用，仅供日后复习所用nextIndex是leader对follower日志同步进度的猜测，matchIndex则是实际获知到的同步进度，leader需要不断的appendEntries来和follower进行反复校对，直到PrevLogIndex、PrevLogTerm符合Raft论文约束。
MIT 6.5840 Lab2A：Leader Election
m0_74932004的博客
01-24 722
其实整个实验并不算难，因为最绕的log赋值还没来，所以目前整个投票选举和心跳检测的逻辑就只考虑到了服务器任期之间的关系。最后再贴上一些我参考的大佬们的文章连接。
MIT6.5840-2023-Lab2A: Raft-leader election
gongyuandaye的博客
12-11 1150
所以，新的Leader必然知道旧Leader使用的任期号（term number），因为新Leader的过半服务器必然与旧Leader的过半服务器有重叠，而旧Leader的过半服务器中的每一个必然都知道旧Leader的任期号。类似的，任何旧Leader提交的操作，必然存在于过半的Raft服务器中，而任何新Leader的过半服务器中，必然有至少一个服务器包含了旧Leader的所有操作。跟随者只响应来自其他服务器的请求。避免脑裂：奇数个服务器，在任何时候为了完成任何操作，必须凑够过半的服务器来批准相应的操作。
MIT6.5840-2023-Lab2B: Raft-Log
gongyuandaye的博客
12-12 597
见上一篇 Lab2A。
MIT6.5840-2023-Lab2D: Raft-Log Compaction
gongyuandaye的博客
12-15 576
见上一篇 Lab2A。
MIT6.5840（6.824）Lab2总结（Raft）
m0_52566365的博客
03-09 1272
MIT6.5840（6.824）Raft实验总结，包括leader选举、日志复制、持久化、日志压缩等。
MIT6.5840-2023-Lab2C: Raft-Persistence
gongyuandaye的博客
12-13 819
见上一篇 Lab2A。
MIT6.5840-2023-Lab4B: Sharded K/V Service-Sharded K/V Server
gongyuandaye的博客
12-22 887
实现一个分片 k/v 存储系统，分片指如所有以“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。每个副本组仅处理几个分片的 Put、Append 操作，实现并行操作，系统总吞吐量（单位时间的放入和获取）与组的数量成正比。分片 k/v 存储系统由多个副本组和一个分片控制器组成，分片控制器管理配置信息，决定哪个副本组为哪个分片服务。某些组的负载可能远高于其他组，实现在多个副本组之间转移分片，以达到负载均衡。
【MIT 6.5840(6.824)学习笔记】Raft
pursuit的博客
07-29 1033
Raft协议作为库（Library）存在于服务中，每个Raft副本包含应用程序代码和Raft库。应用程序代码处理RPC或其他客户端请求，Raft库负责同步多副本之间的操作。操作流程客户端请求：客户端发送请求（如Put或Get）到Raft集群的Leader节点。请求处理Raft层：Leader节点将请求操作传递给Raft层，要求将操作写入日志。Raft节点之间的交互确保操作被过半节点复制。当Leader节点确认过半副本都有操作的拷贝后，通知应用程序层执行操作。应用程序层。
mit6.5840-2023-Lab2A,B
2301_76304039的博客
02-16 902
该算法核心成员是:领导者，跟随着以及候选者三种身份，日志条目仅从领导者流向其他服务器。Raft 使用随机定时器来选举领导者。还有一个很关键的概念，复制状态机：复制状态机被用于解决分布式系统中的多种容错问题。例如，许多依赖单一集群领导者的大型系统，通常使用一个独立的复制状态机来管理领导者选举，并存储必须在领导者崩溃后仍然可用的配置信息。复制状态机通常通过一个复制日志来实现。每个服务器都存储一个包含一系列命令的日志，其状态机会按顺序执行这些命令。
MIT 6.5840 Lab2A - leader election of Raft
JehanRio's Private Blog
08-08 1978
第二个实验分为了4个部分，分别对应leader election领导选举、log日志、persistence持久性、log compaction日志压缩。后面的实验都是基于前面的基础的，所以第一个实验就需要把框架地基打牢。Raft 是一种通过日志复制来实现的一致性算法。在开始之前，需要先对Raft算法基本的一些流程搞清楚。我罗列了一些🔗，帮助你更好的学习Raft，当然，你也可以看我之前的笔记。论文Raft动画演示Raft可视化（你可以自己模拟发生的任意情况）Raft算法国际论文全翻译。
mit6.5840-原6.824-分布式系统课程实验代码.zip
06-02
《MIT 6.5840/6.824 分布式系统课程实验代码解析》 MIT（麻省理工学院）的6.5840/6.824课程是全球公认的分布式系统领域的顶级课程，其涵盖的实验代码是深入理解分布式系统设计与实现的宝贵资源。这个压缩包包含了...
MIT 6.5840分布式系统实验代码解析
资源摘要信息:"MIT 6.5840（原名 6.824）是麻省理工学院（MIT）开设的一门分布式系统课程。该课程以实验为主导，通过一系列的编程实践帮助学生理解和掌握分布式系统的原理和应用。课程实验代码包名为'mit6.5840-原6....
MIT6.824 Lab2-Raft(A&B&C&D)
a2269713951的博客
08-13 335
然后就是什么时候进行日志复制，查了一下大部分都是在start函数中每接收到一个日志就发起一个复制请求，这样会导致多个请求之间的appendEntries是重复包含的，比如当第一条日志还没复制完成时，后续节点又接收到了多条日志，这样就会发起多轮请求，但是此时前面的请求还没复制完成，则后面的请求appendEntries中必然是包含前面的重复日志，这样效率实属低下而且不优雅。这个实验基本是按照论文的描述进行实现的，在实验的过程中能很好地掌握和理解raft的各种细节，加深对于raft的理解。
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DeepSeek是近年来备受关注的大模型之一，支持多种推理和微调场景。很多开发者希望在本地部署DeepSeek模型，并通过WebUI进行可视化交互。本文将详细介绍如何在本地环境下部署DeepSeek，并实现WebUI可视化，包括Ollama和CherryStudio的使用方法。
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