MIT 6.824分布式系统课程，是一门著名的讲解分布式系统设计原理的课程。通过课程讲解和实验结合来学习分布式系统设计原理，实验和课程安排见课程表。

前言

我为什么要学习这个课程？之所以会接触到这门课程，是之前在表示对分布式系统感兴趣时一位基友介绍的，由于种种原因并没有开始学。直到最近，开始研究分布式缓存系统的设计才重新开始。有读过笔者之前的文章可能知道，笔者对redis的研究内容比较感兴趣，后面对redis如何做分布式缓存比较感兴趣，于是开始查资料，后来发现etcd在这方面也很强，在学习etcd过程中又了解到了到了raft协议，接着就查到了这门课程中有介绍Raft协议的论文以及相关的实验，刚好得知2020年春季的课程有官方版的视频且被热心网友分享到B站了，再加上完成实验需要用go语言来实现，基于学习分布式系统设计原理和实践go语言的目的，于是就开始学习这门课程。

实际上，etcd和redis是完全不一样概念的东西，etcd主要用于分布式锁以及集群核心配置，核心特性是高可用；而Redis是内存型数据库，目的是做分布式缓存，保存数据。

准备资料

学习这门课程，是先阅读了课程主页的介绍，接着根据课程表去学习，课程表里说明了先阅读论文后再去上课（或者看视频），要先看论文后再去看视频，否则看视频时教授在讲什么都不知道。

上课步骤就是：读论文->看视频->做实验。

MapReduce简介

通过学习论文、课程视频以及完成了实验，对MapReduce有了个初步的认识，在这里总结一下我的理解。

MapReduce，本质就是一种编程模型，也是一个处理大规模数据集的相关实现。之所以会有这个模型，目的是为了隐藏“并行计算、容错处理、数据分发、负载均衡”，从而实现大数据计算的一种抽象。

MapReduce的编程模型：

• map：接收一组输入的key/value键值对，处理后生成一组被称为中间值的key/value键值对集合。

• reduce：输入是map生成的key/value键值对集合，合并中间值集合中相同key的值。

整个处理过程的抽象过程如下：

MapReduce_Abstract.png

在分布式系统中，除了程序以外还有很多需要考虑的问题，比如并发、容错处理等等，对于分布式的MapReduce，执行概览看下面这幅经典的流程图：

image

从图里可以看到，Map和Reduce程序分布在多台机器，取出分片数据来处理，数据可以被多台机器并行地处理，而如何分发数据及程序的管理由Worker和Master组成。执行的流程大致如下：

• 系统会启动一个或多个Master，需要执行任务的机器启动Worker来处理任务。Master主要职责是分配任务给Worker，Master可以随机选择空闲的Worker来分配任务，或者Worker主动向Master请求任务；

• 获得map任务的Worker，读取数据分片，生成一组key/value键值对的中间值集合，并将数据写到本地文件，这里每个map任务数据分为R份(Master创建reduce任务的数量)，通过用户定义的分区函数(如hash(key) mod R)决定将key存在哪个文件；

• 获得reduce任务的Worker，通过远程调用请求数据，数据加载完毕后，对数据进行排序，之后遍历数据，将相同key的数据进行合并，最终输出结果；

• 当所有的map和reduce任务完成了，整个MapReduce程序就处理完毕了，Worker得到处理后的数据，通常会保存在不同的小文件中，合并这些文件之后就是最重要的结果。

以上就是我对MapReduce论文的理解总结，还有其他的本地化、任务粒度、合并和排序程序、性能等等话题，因为在实验里还没很深的印象，所以这里暂不进行说明。

另外要重点关注的是容错处理，如果Master中断、Worker程序崩溃，这些情况要怎么处理？论文里提到的解决方案是将处理结果保存在临时文件中，等到任务真正处理完才写到待输出文件里。

实验完成之路

无法入手

读完MapReduce论文后，去看课程的前两节视频，听懂了大部分，然后兴致勃勃开始做实验。代码拉下来之后，发现根本没法下手，对着实验题和代码苦恼了一个晚上，只知道实验1就是要实现一个分布式的MapReduce，但是看代码已经有了map和reduce函数，根本不知道要做什么，感觉还没开始就要结束了。

反复学习资料

第一次开始做实验失败之后，花了几个晚上将论文反复看了两遍，再回去看视频，在第二次的学习里，印象更加深刻了，再反复看题目的说明，说明里提到每次修改完程序后，都要执行test-mr.sh，里面包含了很多测试用例，只要通过了所有测试用例，那么实验就算完成了。于是去看测试用例文件，再结合题目描述，终于知道要做什么了。

测试先行，阅读test-mr.sh可以发现，里面主要包含了5个测试用例：单词计数mapreduce、索引mapreduce、并行map、并行reduce、程序崩溃。比如单词计数，检查的步骤是先运行mrsequential.go输出一个文件mr-correct-wc.txt，接着启动mrmaster和mrworker，得到结果后合并为mr-wc-all文件，比较两个文件内容一样就说明通过该用例了。那么要完成实验要，可以先看看mrsequential.go里面做了什么，写一个分布式程序去实现mrsequential.go的功能。

只要完成了以上的5个测试用例，实验就算完成了，而实际上map和reduce程序已经实现好了，那么需要做的是实现论文里提到的master和worker：

1、如何分配任务？map和reduce任务如何分配？（用例1、用例2）

2、如何实现并行处理？（用例3、用例4）

3、怎么判断Worker崩了？Worker失败后，如何恢复，如何处理正在处理中的任务？（用例5）

4、任务处理完成后，结果如何处理？

5、Worker和Master之间的通信通过rpc通信，如何维持两者间的状态？

理清了需求是要做什么以后，接下来就是设计和编码了。

系统设计

只要是程序，设计起来都不外乎数据结构和算法，对于这个实验而言，也是如此。

数据结构

定义Master和Task的数据结构如下：

type Master struct {
    nReduce             int
    nMap                int
    mapTasks            []Task
    reduceTasks         []Task
    state               int // MASTER_INIT;MAP_FINISHED;REDUCE_FINISHED
    mapTaskFinishNum    int
    reduceTaskFinishNum int
}

type Task struct {
    State          int // TASK_INIT;TASK_PROCESSING;TASK_DONE
    InputFileName  string
    Id             int
    OutputFileName string
    TaskType       int // MAP_TASK;REDUCE_TASK
    NReduce        int
    NMap           int
    StartTime      int64
}

实现流程图

根据对论文以及实验题目的理解后，设计Master和Task两个结构体，要实现的功能如下图：

MapReduce_Procedure.png

1、启动Master后，Master状态为INIT，并根据启动参数初始化map任务

2、启动Worker，请求Master分配一个任务，然后处理任务(map/reduce)

3、处理完成后通知Master更新任务状态为完成；每次有任务完成时，检查Map/Reduce任务是否全部完成，根据完成进度更新Master状态

4、所有任务完成后，Master状态为REDUCE_FINISHED

崩溃处理

关于处理worker崩溃，实验提示里提到，Master不能明显区分出Worker是处理超时还是崩溃了，所以需要设计一个超时时间(如10秒)，如果任务超时了，就认为任务未完成，下一次再重新分配。实现是在Master分配一个任务时，初始化一个开始时间，Master分配任务时，检查进行中任务，如果任务还未完成且超时了，就重新分配该任务给Worker。

ALL PASS

MapReduce_AllPass.jpg

所有测试用例都通过的那一刻，内心有一份小小的激动，仿佛上大学时通过了一道实验题那种感觉。

Q&A

分享几点学习中遇到的问题：

1、学习这个有什么用？

这个问题比较尖锐了，我的理解就是，如果对分布式系统感兴趣，想通过实践来强化对分布式系统的理解，那么学习这个课程会有帮助。如果不感兴趣的话，那么这篇文章对你没有什么用。

2、如何开始学习？

看课程主页，根据课程表安排，先看论文，在看视频，理解个大概后开始做实验，然后再看论文和视频加深理解。

3、看完了视频，实验程序怎么跑起来？怎么开始写下第一行代码？

准备一点Go语言的基础，开始做时多看题目的提示，比如提示的第一点说到，让代码跑起来的第一步就是修改mr/worker.go的Worker函数，发一个RPC请求到Master，请求一个任务数据。

4、论文、课程和题目都是英文版的，看不懂怎么办？

硬着头皮看，不懂的就去翻译，当然可以看中文版，网上有很多资源。课程视频有热心网友做了个中文字幕，可以看中文字幕。

另外，多说一句，还是推荐尽量看英文版的，并没有崇洋媚外的意思，只不过对于程序开发而言，英文能力还是一个必备技能，因为平时查问题的时候都是英文资料比较多，而且读一手的资料是最好的，这篇文章也只不过是我消化完的知识分享，有可能论文和课程里还有很多我看不到但是你看得到的东西。

5、有代码链接吗？

程序员名言：talk is cheep, show me the code.但是由于课程强调了尽量不要看别人的实现，也有人放到Github被MIT要求删除过，所以笔者就不共享全部代码了，如果有需要可私下交流。

总结

通过学习前两课，完成MapReduce这个实验，对分布式系统有了一个最表面的认识，还谈不上掌握，这只是一个最简单的实验，更重点的课程和实验还在后面，路漫漫其修远兮。

如果你也在学习，希望这篇文章对你有帮助。欢迎有兴趣的同学来一起学习讨论。

原创文章，文笔有限，才疏学浅，文中若有不正之处，万望告知。

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