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分布式系统学习，主要基于MIT课程《分布式系统》的学习内容。

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简介：
分布式系统学习项目于2018年3月1日正式启动，旨在重启2018年度课程的学习。 课程详细信息可查阅： ://pdos.csail.mit.edu/6.824/schedule.html。我们诚挚地期待与各位学员一同在接下来的学习过程中不断提升和进步！ 课程相关问题及每节课的具体内容，请查阅最新更新的信息。 关于“go如何实现gfs”的前置分割线，位于mit目录下，即MIT的6.824《分布式系统》课程。 etcd-raft是一个基于etcd-raft设计的简单键值系统，它包含了详尽的代码注释。 您可以访问该代码走读地址： : ： ： ：

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  • 分布式系统学习——主要参考MIT课程《分布式系统》
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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。
     
  • MIT 6.824 - 分布式系统课程:《分布式系统》
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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：分布式系统课程
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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。
     
  • 6.824：MIT的分布式系统实现课程
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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。
     
  • 分布式系统复习要点.docx
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    这份文档《分布式系统复习要点》总结了学习和备考分布式系统的重点概念、架构设计原则及常见问题解决策略，旨在帮助学生高效掌握相关知识点。 南京大学2019年分布式系统期末复习资料已经整理完毕。这份资料基本可用，理解后背诵应该没问题，但缺少面向消息通信的部分。结合课程PPT和参考书《分布式系统原理与范性第二版》使用效果更佳。
     
  • MIT 6.824 2018：MIT分布式系统课程完结版
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    本课程为MIT官方推出的分布式系统课程（6.824）2018年版本，涵盖分布式系统设计与实现的核心概念和技巧。 《MIT 6.824 分布式系统2018课程详解》 MIT的6.824课程是全球知名的分布式系统理论与实践学习资源之一，而2018年的版本则涵盖了众多关键知识点，旨在深入理解分布式系统的设计、实现及优化。本课程的核心内容包括MapReduce并行计算模型、Raft一致性算法以及Key/Value服务分片和存储技术，并包含一些挑战性的项目实践。 MapReduce是一种由Google提出的用于处理大规模数据集的编程模型，它将复杂任务分解为小规模独立的任务（即Map阶段），然后在多台机器上进行并行执行。通过Shuffle过程整合各节点的数据后进入Reduce阶段以生成最终结果。这种设计简化了编程模式，使开发人员能够专注于业务逻辑而非底层分布式系统的细节。 Raft一致性算法是本课程中的另一个重要组成部分，它提供了一种易于理解和实现的方式解决分布式系统中领导者选举和日志复制等问题，相比传统的Paxos算法更为直观且适合教学与应用。通过学习这一部分的内容，学生将掌握如何在实际项目中运用该算法构建可靠的Key/Value服务。 此外，在讨论Key/Value服务时，课程还介绍了两种不同的实现方式：基于Raft的一致性键值存储和分片式键值存储系统。前者提供强一致性保证；而后者通过数据的分布来提高系统的可扩展性和性能表现，并支持负载均衡与快速查询操作。 尽管甲部和乙部的具体内容并未明确说明，但它们可能涉及分布式文件系统、数据库或缓存等技术的实际应用案例分析及项目实践环节。这些挑战性任务要求学生编写代码并在模拟环境中进行调试测试，以加深对相关理论的理解并提高实际问题解决能力。 MIT 6.824课程为学习者提供了宝贵的学习材料和机会，在掌握分布式系统核心概念的同时还有丰富的动手操作经验积累，配合提供的源码资料能够帮助学员更好地理解和应用所学知识。
     
  • MIT 6.824：分布式系统工程（2020）
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    本课程为MIT于2020年开设的分布式系统工程课（课程号6.824），旨在教授学生设计、实现和评估大规模分布式系统的原理与技术。通过理论学习及动手实践，帮助学员掌握构建可靠、高效且可扩展分布式应用的关键技能。 MIT 6.824是一门深入探讨分布式系统工程的高级课程，专注于教授学生如何设计、实现和分析复杂的分布式系统。该课程不仅涵盖理论基础，还强调实践操作，使学生能够在实际项目中应用所学知识。在2020年，这门课的重点是使用Go语言构建分布式系统。选择Go的原因在于它具有并发特性、简洁的语法以及高效的性能，在分布式编程领域备受推崇。 分布式系统构成了现代互联网服务的基础，它们能够处理海量数据和高并发访问，并具备容错性和扩展性。由Google开发的Go语言因其轻量级并发机制（goroutines 和 channels）、静态类型与内存安全性及高效运行时特性而成为构建这类系统的理想选择。 在MIT 6.824课程中，学生们将学习如何利用Go语言的独特功能来实现以下关键分布式系统组件： - **一致性算法**：如Paxos和Raft等，用于维护分布式环境中的状态一致性和数据正确复制。 - **分布式数据存储**：包括Bigtable 和 Cassandra 等模型的探讨及在 Go 中的具体实现方法。 - **分布式计算**：研究MapReduce 模型，并使用Go 实现大规模数据处理任务的方法。 - **网络通信**：学习如何利用Go 的net/http库及其他相关工具构建高效可靠的网络服务。 - **容错与恢复机制**：设计故障检测、恢复策略和备份方案，以提高系统的可用性和韧性。 - **负载均衡及调度算法**：在 Go 中实现有效的资源分配优化技术。 - **安全性与隐私保护措施**：讨论分布式系统中的认证、授权和技术，并介绍Go语言中相关的库和工具。 课程实践环节包括构建一个分布式文件系统或实现一个键值存储等实际项目，旨在帮助学生巩固理论知识并掌握Go语言在分布式系统的应用。MIT 6.824为未来从事云服务、大数据处理及物联网等领域工作的工程师提供了坚实的基础，并使他们能够熟练运用Go语言这一强大工具来解决复杂的分布式系统工程问题。
     
  • 分布式系统的教学课件
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    本课程提供全面深入的分布式系统理论与实践知识，涵盖设计、实现及维护大规模网络服务所需的关键概念和技能。 这是某分布式的课件，我只是为了方便自己查找才放上来的，不过如果同学们感兴趣的话也可以下载来看看。这大概配套的书本是《分布式原理与泛型》，课程内容来自双鸭山大学。现在流行在文章中加“侵删”，那我就加上吧。里面还有大作业布置以及期末复习的内容。授课老师是cpf。
     
  • 分布式系统工程：MIT 6.824 项目
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    本课程提供MIT分布式系统工程6.824项目的概览与实践指导，涵盖一致性算法、分布式存储及并发控制等核心概念。 分布式系统工程是计算机科学中的一个重要领域，涉及多个计算设备通过网络协同工作以共同处理任务。麻省理工学院（MIT）的6.824课程深入研究这一领域，并旨在让学生掌握分布式系统的核心概念、设计原则及实现技术。在该课程中，学生将使用Go语言来构建和理解分布式系统。 Go语言由Google开发，是一种静态类型、编译型的语言，具备并发性和垃圾回收功能。它简洁高效且可并发性高，特别适合用于构建分布式系统。Go提供了轻量级线程（goroutines）和通道（channels），使得编写并发程序变得简单直观。 6.824课程可能涵盖以下知识点： 1. 分布式系统基础：包括CAP定理、FLP不可能结果以及一致性算法如Paxos和Raft的理解与实现。 2. 并发编程：利用Go的并发模型，学习如何使用goroutines和channels进行有效并发编程，并避免竞态条件和死锁。 3. 分布式数据存储：探讨分布式文件系统（例如GFS、Hadoop HDFS）及NoSQL数据库的设计与实现。 4. 分布式一致性：深入理解Zookeeper、etcd等服务，以及如何基于这些服务实现分布式锁和配置管理。 5. 分布式计算：研究MapReduce模型及其在分布式计算中的应用，并探讨Spark和Flink等流处理框架的使用方法。 6. 分布式事务与状态机复制：学习2PC（两阶段提交）、3PC（三阶段提交）等协议，以及如何利用状态机复制实现强一致性系统。 7. 容错与恢复：讨论故障检测、心跳机制、恢复策略及冗余备份技术在分布式系统中的应用。 8. 网络编程：理解TCP/IP协议栈及其在网络通信中的使用方法，包括Socket和HTTP/HTTPS等常见协议的应用场景。 9. 容器化与虚拟化：了解Docker容器技术和Kubernetes等编排系统的原理。 此外，在一个名为Distributed-Systems-Engineering-master的压缩包中可能包含该课程的所有材料，如讲义、代码示例及作业题目。通过学习这些资料，学生可以逐步深入理解分布式系统工程，并掌握Go语言在实际中的应用。
     
  • 分布式操作系统教学课件
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    本课程旨在通过深入浅出的教学方式讲解分布式操作系统的原理与实践。内容涵盖系统架构、通信机制及同步技术等核心概念，并结合实例解析其在现代计算环境中的应用。适合计算机专业学生和技术爱好者学习。 分布式操作系统是计算机科学领域中的一个重要主题，它涉及多个独立计算节点通过网络进行协作，共同完成一个任务或提供服务。“分布式操作系统课件”深入探讨了这一复杂且关键的技术。东北大学的这门课程可能涵盖了从基础概念到高级应用的内容，旨在帮助学生理解和掌握分布式系统的原理和实践。 分布式操作系统的核心概念包括： 1. **基本特征**：由分布在不同地理位置的多台计算机组成，通过网络通信并共享资源。这些系统的关键特性包括透明性（如位置透明、复制透明等）、高可用性、可扩展性和容错性。 2. **进程间通信（IPC）**：分布式系统中的各个节点需要通过进程间通信机制交换信息。常见的通信方式有消息传递、管道和套接字，这些是实现分布式计算的基础。 3. **一致性模型**：在分布式环境中，数据一致性是个重要问题。例如，强一致性、弱一致性和最终一致性等模型各有优缺点，需根据应用场景选择合适的模型。 4. **分布式文件系统**：如Hadoop HDFS和Google File System (GFS)是关键组成部分，允许多个节点同时访问和操作大型数据集。 5. **负载均衡**：为了优化性能，需要实现负载均衡机制以确保工作负载均匀分布到各个节点，避免单点过载。 6. **容错与恢复**：设计出能够容忍硬件故障、网络中断等异常情况的机制是至关重要的。如冗余、检查点和恢复策略。 7. **分布式资源管理**：有效管理和调度计算、存储等资源对提高系统效率至关重要。 8. **分布式事务处理**：保证在分布式环境下的事务操作具有原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID属性）是数据库系统的重点课题。 9. **云计算与分布式计算**：大量使用分布式操作系统来提供弹性且可扩展的计算和存储服务，如AWS、Azure及阿里云等平台。 10. **分布式算法**：包括选举算法和共识算法（例如Paxos、Raft）在内的这些工具是解决一致性问题的关键。 11. **安全与隐私**：保护数据的安全性和用户隐私至关重要。涉及到身份验证、授权、加密以及审计等多个方面。 通过东北大学的“分布式操作系统课件”，学生可以系统地学习以上内容，并通过案例分析和实践项目提升对分布式系统设计和实现的理解。在当今互联网及大数据时代，掌握这些知识不仅有助于学术研究，也为实际工程应用奠定了基础。这对于学生的未来职业生涯具有深远影响。