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MIT6.824分布式系统课程的C++实现

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简介:
本项目为麻省理工学院6.824分布式系统课程指定任务的C++版本实现,涵盖了如一致性协议、复制状态机等核心概念。 MIT6.824分布式系统的C++版本实现涵盖了分布式系统设计、RPC使用、MapReduce、基本数据库设计以及Raft算法等内容,结合了Linux系统的许多系统调用。所有源码经过严格测试可以直接运行,可以放心下载使用。如果有任何问题欢迎随时沟通。 Linux是一个免费且自由传播的类Unix操作系统,基于POSIX和UNIX标准,并支持多用户环境及多任务处理、多线程以及多个CPU的操作系统设计。它继承了Unix以网络为核心的设计理念,因此成为一个性能稳定且适合于服务器使用的操作系统。许多企业和服务提供商选择使用Linux来部署Web服务器、数据库服务器、邮件服务器等。 由于其高效的网络功能和稳定的性能表现,Linux在服务器领域得到了广泛的应用,并成为云计算的核心组成部分,用于构建云平台和服务。不少知名的云计算服务商都采用Linux作为基础架构的一部分;此外,在游戏开发中也常见到Linux的身影——例如Steam平台上的一些游戏就依赖于它来运行或进行开发工作。 同时,Linux也在科学计算、数据分析和机器学习等领域发挥着重要作用:许多知名软件工具都在该系统上得以广泛应用。

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客服
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  • MIT6.824C++
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    本项目为麻省理工学院6.824分布式系统课程指定任务的C++版本实现,涵盖了如一致性协议、复制状态机等核心概念。 MIT6.824分布式系统的C++版本实现涵盖了分布式系统设计、RPC使用、MapReduce、基本数据库设计以及Raft算法等内容,结合了Linux系统的许多系统调用。所有源码经过严格测试可以直接运行,可以放心下载使用。如果有任何问题欢迎随时沟通。 Linux是一个免费且自由传播的类Unix操作系统,基于POSIX和UNIX标准,并支持多用户环境及多任务处理、多线程以及多个CPU的操作系统设计。它继承了Unix以网络为核心的设计理念,因此成为一个性能稳定且适合于服务器使用的操作系统。许多企业和服务提供商选择使用Linux来部署Web服务器、数据库服务器、邮件服务器等。 由于其高效的网络功能和稳定的性能表现,Linux在服务器领域得到了广泛的应用,并成为云计算的核心组成部分,用于构建云平台和服务。不少知名的云计算服务商都采用Linux作为基础架构的一部分;此外,在游戏开发中也常见到Linux的身影——例如Steam平台上的一些游戏就依赖于它来运行或进行开发工作。 同时,Linux也在科学计算、数据分析和机器学习等领域发挥着重要作用:许多知名软件工具都在该系统上得以广泛应用。
  • MIT6.824-2018-Chinese: MIT 6.824中文版
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    本课程为MIT分布式系统课程6.824的中文版本,涵盖了现代分布式系统设计与实现的核心概念和技术。适合对分布式系统感兴趣的开发者学习。 MIT6.824-2018-中文版 MIT 6.824(分布式系统)的中文版本提供了详细的信息。之前我开始了一个项目,但由于个人原因——懒惰加上毕业和工作的压力——最终没有坚持下去。最近偶然翻出来一看,觉得之前的代码质量真的很差。现在决定重新开始这个项目,直接从lab2部分写起吧。 还是先总结一下之前的失败点: 1. 竞争条件处理不当。 2. 代码不够简洁优美,在主循环中频繁查询raft状态,并在Leader的逻辑中使用了sleep函数来避免竞争状况。然而,这并不是解决这个问题的最佳方法。 3. 避免竞态条件是至关重要的要求,因为如果没有通过go test -race测试的代码有几率导致某些测试用例失败。 进度: - Lab1:mapreduce,请参考相应部分 - Lab2:raft实验 接下来我会继续写关于Lab2的内容。
  • 6.824:MIT
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    《6.824:MIT的分布式系统实现课程》是一门由麻省理工学院开设的高级计算机科学课程,专注于教授学生如何设计和构建大型分布式系统的实践技能。 实施分布式系统在2014年Spring框架中的应用确实充满挑战性,在很多细节方面实现正确且良好的设计并不容易。 实验一:使用MapReduce技术进行实践,并熟悉Go语言的编程环境。 实验二:构建主/备份键值服务,探索配置变更对视图的影响。 实验三:基于Paxos算法开发键值服务系统。 实验四:进一步优化,在之前的基础上实现分片式的、基于Paxos的键值服务。
  • MIT6.824-2017-Chinese: MIT 6.824中文版本
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    本课程为MIT 6.824分布式系统原理与实现的官方中文版学习资料,旨在帮助学生深入理解分布式系统的概念、设计及实践。 这是我的个人学习笔记,在非计算机专业背景下撰写,可能存在较多不足之处,请各位高手指正。 6.824课程使用Go语言实现了一个简单的分布式系统,通过学习可以对分布式系统的原理有更广泛而深入的理解。在开始之前建议具备一定的计算机网络和操作系统知识基础。选择这门课的主要原因如下:分散式技能已成为后台开发者的必备能力;自从解决了GC问题后,Go语言的性能非常出色,值得深入了解。 现在正式开始吧: 进度: Lab1: MapReduce Lab2: 木筏(C部分正在建设中) 实验3: KV木筏通知 该项目已不再维护,请移步至重建后的版本。主要优化包括:工作协程的设计更加合理;解决了所有竞争条件问题,修复了随机性失败的情况。
  • MIT 6.824 - :《
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    《分布式系统》是基于MIT 6.824课程内容编写的教材,深入浅出地讲解了构建和理解大规模分布式系统的原理与实践。 MIT6.824分布式系统分布式计算机系统工程实践实验任务包括: 1. 实验1任务1:实现Map和Reduce功能以统计文件中单词出现的次数。 2. 实验1任务2:分发Map和Reduce任务。 3. 实验1任务3:处理Worker故障。 4. 实验2任务1:Viewservice 论文参考: - MapReduce
  • MIT-6.824:
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    MIT 6.824是一门专注于教授分布式系统设计与实现原理的高级课程,内容涵盖一致性、并发控制和容错机制等核心概念。 《MIT-6.824:分布式系统——深入探讨Go语言实现》 分布式系统是计算机科学中的一个重要领域,它涉及多个独立计算实体通过网络进行通信和协作以完成共同任务。MIT-6.824课程由麻省理工学院提供,是一门研究分布式系统的知名课程,以其严格的理论基础和实践性教学著称。该课程广泛涵盖了分布式系统的核心概念、设计模式以及实际应用。 在MIT-6.824课程中,学生们将接触到一系列关键知识点: 1. **分布式系统基础**:理解并发、复制、容错和一致性模型等基本特征,并学习CAP定理和Paxos协议。 2. **一致性算法**:深入探讨Raft和Paxos等分布式一致性算法,了解它们如何确保节点间的一致性和领导选举。 3. **分布式文件系统**:分析GFS(Google文件系统)和HDFS(Hadoop分布式文件系统),讨论大规模数据存储的挑战及解决方案。 4. **MapReduce编程模型**:学习使用MapReduce处理大量数据,理解其并行化与容错机制。 5. **分布式数据库**:研究Bigtable和Cassandra等分布式数据库的设计,并探讨ACID属性和BASE原则。 6. **云计算和微服务架构**:讨论在云环境中实现服务发现、负载均衡及微服务框架的方法及其相关开源工具。 7. **Go语言编程**:作为课程的官方编程语言,Go以其并发原语(goroutines)、轻量级线程以及通道为分布式系统开发提供了强大支持。学生将学习基础语法和如何利用这些特性构建高效可靠的分布式应用。 8. **实战项目**:通过实现简单的文件系统或共识算法等实际项目的实践操作来加深理解。 9. **故障恢复与容错设计**:研究硬件失效情况下的系统设计,包括心跳检测、复制及检查点机制以确保高可用性。 10. **网络和通信原理**:了解TCP/IP协议栈,并掌握分布式环境中高效的网络通讯技术。 通过MIT-6.824的学习,学生不仅能掌握分布式系统的理论知识与实践技能,还能利用Go语言构建大规模且高度可靠的系统。课程资源包括讲义、作业、代码示例以及讨论论坛等材料,为自学者提供了丰富的学习支持。 无论是学术研究还是工业应用领域,《MIT-6.824》所涵盖的知识都是至关重要的。
  • 学习——主要参考MIT
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    本简介基于MIT的《分布式系统》课程,旨在为对分布式系统感兴趣的读者提供一个全面的学习指南和资源概览。 今天是2018年3月1日,我准备重新开始学习MIT的6.824《分布式系统》课程。最新的课程内容可以在相关页面查看,每节课的相关信息也会更新其中。 在学习过程中,我们期待共同进步,并欢迎提问和交流意见。此外,在mit目录下有《分布式系统》课程的学习资源;etcd-raft是一个基于该框架的简单k/v系统的实现,包含一些代码注释以及一个详细的代码解析地址供参考。
  • 设计项目
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    本项目为一门专注于分布式系统原理与实践的课程设计,旨在通过实际操作加深学生对分布式计算、网络通信及数据一致性等核心概念的理解。参与者将构建一个小型分布式应用,涵盖任务分配、容错机制和性能优化等多个方面。 一个简单的P2P聊天软件,作为分布式系统课程的大作业,使用C++语言实现。
  • 经济调度与调度Matlab
    优质
    本项目聚焦于分布式经济调度算法的研究及其在复杂系统中的应用,并采用MATLAB进行分布式调度系统的仿真和验证。 22基本复现了该文献的模型,并采用一致性算法对电力系统经济调度进行了分布式计算。