Mirai | Blog

MIT 6.824 lab4 C kvraft snapshot

采用snapshot的kv服务

实验背景在完成了 Part A 和 Part B 后，我们已经有了一个可以正确工作的分布式键值存储系统。但是存在一个严重的问题：随着系统运行时间增长，Raft 日志会无限增长。这带来两个问题：内存占用过大：日志条目越来越多，占用大量内存重启时间长：服务器重启时需要重放完整的日志来恢复状态，日志越长重启越慢 Part C 的任务就是实现快照机制来解决这些问题。快照机...

Posted by 渚汐 on November 18, 2025

MIT 6.824 lab4 B K/V service

使用raft实现的key/value服务

本次实验的目标是构建一个基于 Raft 的分布式键值存储服务（KVRaft）。这个服务需要保证线性一致性，并能够在网络分区、服务器崩溃等各种故障场景下正确运行。实验的核心挑战在于：如何在 Raft 之上实现精确一次（exactly-once）语义如何处理客户端重试带来的重复请求如何正确实现版本控制机制如何在各种故障场景下保持系统的正确性信息流动过程如下： ...

Posted by 渚汐 on November 18, 2025

MIT 6.824 lab4 A raft与client的中间层-rsm

replicated state machine

引言在分布式系统中，如何确保多个副本保持一致性是一个核心挑战。本文将详细介绍如何基于 Raft 共识算法实现一个通用的 Replicated State Machine (RSM) 层，这是 MIT 6.5840 (原 6.824) Lab 4A 的核心内容。实验背景问题场景在之前的lab中,我们已经实现了一个robust的Raft服务,但是还没有解决raft如何与clien...

Posted by 渚汐 on November 10, 2025

MIT 6.824 lab3-CD raft persistence and snapshot

Raft共识算法--持久化与日志快照

持久化与快照说明持久化：为了使server重启后可以恢复原来的状态，按照Figure2，保存currentTerm，votedFor和log[]三个状态。快照：为了防止log无限增大占用太多空间，采用快照机制，并持久化在磁盘中。快照带来的问题由于引入快照，物理索引和逻辑索引不再统一 eg. 快照前： logic index : 0 1 2 3 4 physic...

Posted by 渚汐 on November 3, 2025

MIT 6.824 lab3-B raft log replica

Raft共识算法--日志复制

日志复制简介日志复制的过程很简单:leader收到客户端请求,追加到日志中,并行发送给所有follower。收到多数成功复制回复后，commit日志。其中有一些细节需要注意： follower因为各种原因没有收到rpc或者回复成功，则leader持续发送 leader commit一条日志条目时，也会连带commit之前的日志条目 leader维护最高的已知将被com...

Posted by 渚汐 on October 28, 2025

MIT 6.824 lab3-A raft leader election

Raft共识算法--领导者选举

一些介绍和牢骚 lab3要求手写实现一个raft共识算法，part A从领导者选举开始先回顾下领导者选举的过程: 集群启动，所有server均为follower状态一个server A 的election timeout超时，转为candidate状态它增加自己的term号，投票给自己，并行向其他server申请投票一个选举过程在以下三种情况下结束: ...

Posted by 渚汐 on October 26, 2025

MIT 6.824 lab2 kv server

分布式kv存储系统与分布式锁

Linearizable Linearizable(线性一致性)指的是，在一个分布式系统中，server对client而言，看起来像是个单副本，单线程执行的系统，满足原子性和时间顺序。线性一致性是最强的一致性模型。在lab2中，任务是实现一个采用Linearizable的kv server，同时拥有网络容错机制。 KV server简介客户端通过clerk对象与服务端交互，调用两...

Posted by 渚汐 on October 13, 2025

MIT 6.824 lab1 MapReduce

分布式系统初识

MapReduce 简介 MapReduce是谷歌公司于2004年发布的一个用于处理大量数据集的系统。彼时的谷歌面临着一个巨大的挑战：数据增长速度极快，面对数以TB的数据，由于分布式系统十分复杂，且经常有机器宕机，靠程序员去维护这个庞杂的系统太过困难也太过低效。因此，他们开发了MapReduce系统。 MapReduce系统将数据的处理过程高度抽象，分为Map和Reduce两个阶段。其核...

Posted by 渚汐 on October 9, 2025

rcore学习日志

从入门到入土

3-30 今天训练营开幕,在参加训练营之前自己做到了ch2就没进行下去了,希望可以通过训练营督促自己继续进步. 3-31 今天因为有cpu的实验课,时间比较仓促,只简单看了下ch3的描述,还有很多没有搞明白,比如RR的实现,还有switch的实现等,明天时间比较多要仔细看一下.今天复习了一下操作系统课的进程调度相关内容,应该对接下来的学习有所帮助. 4-1 今天试图搞清楚ch3的操...

Posted by 渚汐 on March 30, 2025

IEEE-754标准

数值表示与计算

IEEE 754定义了浮点数的表示方法和运算方法表示方法单精度浮点数 32位，分为： IEEE-754 一位符号位sign ==S== 八位指数位exponent ==E==,称为阶码 23位小数位fraction ==M== 其中定义了偏置量bias=$2^{e-1}-1$,其中e是指数位的位数,在单精度浮点数中,为$2^7-1=127$ 为什么要用偏置量小数值...

Posted by 渚汐 on October 28, 2024

渚汐の小窝