分布式系统

分布式论文的理解以及论文的实现

• 对论文进行了更加容易理解的翻译，对文章进行了更好梳理
• 依托于6.824，对部分论文进行了Go实现 本人非科班出身，如果有错误望指正(个人邮箱[email protected])

Module	Abstract
Golang Thread基础知识	1:先熟悉golang的threads的特性。 2: 对Goroutines的理解。 3:锁的作用. 4:channel的作用。
Mapreduce论文	1: MapReduce是一个主要用于处理大量数据的集的一种programming model。 2: 它主要用了map function来处理记录key/value pairs，接着利用reduce function聚合压缩key/value pairs. 3:这篇文章主要通过理解英文版的论文+整合网络资源+自我的理解来描述MapReduce的。 4: 1基本思路+2如何应用+3必要的改进。
GFS论文	1:GFS是一种scalable的分布式文件系统，其主要用处是管理数据。
Raft1	1 Raft是一致性算法来管理replicated log,它可以产生类似于(multi-）Paxos的结果。 2: 它的结构跟Paxos不一样，它具有更好的可读性。 3:它分开了关键因素比如leader election，lop replication， and safety。
Raft2	1 raft的安全性和集群成员变更
Raft3	1 对raft的Log compaction和Client interaction进行解释,同时对raft算法进行Evaluation。2: Raft全文的一些问题进行了集中总结Raft疑问总结

代码实现

• MapReduce MapReduce实现

• 1 该篇在结合6.824课程的内容，以其框架内容为依托，用Go实现了MapReduce.

• 2 主要实现了串行，并行实现MapReduce，同时写了如何处理Woker failure的方法。

• 3 同时它在廉价的商用硬件的情况下可以有很好的fault tolerance，并且可以给大量用户提供服务。

• Raft1实现(Golang) Raft1实现| Raft2实现| Raft3实现

待完成

• Fault-Tolerant Virtual Machines 论文