MIT 今年终于主动在 Youtube 上放出了随堂视频资料，之前跟过一半这门课，今年打算刷一下视频，写写随堂笔记。该课程以分布式基础理论：容错、备份、一致性为脉络，以精选的工业级系统论文为主线，再填充上翔实的阅读材料和精到的课程实验，贯通学术理论和工业实践，实在是一门不可多得的分布式系统佳课。课程视频: Youtube，B站。课程资料：6.824主页。本篇是第一节课笔记，绪论。
课程背景
构建分布式系统的原因：
- Parallelism，资源并行（提高效率）。
- Fault tolerance，容错。
- Physical，系统内在的物理分散。
- Security，不可信对端（区块链）。
分布式系统面临的挑战：
- Concurrency，系统构件很多，并行繁杂，交互复杂。
- Partial failure，存在部分失败，而不是像单机一样要么正常运行，要么完全宕机。
- Performance，精巧设计才能获取与机器数量线性相关的性能。
作者：木鸟杂记 https://www.qtmuniao.com/2020/02/29/6-824-video-notes-1/, 转载请注明出处
课程组成
- Lectures，授课，一些案例学习。
- Papers，论文。
- 包括一些经典的和前沿的、学术的和工业界的。
- 看其观点，学其实现，断其性能。
- 抓重要部分，略次要部分。
- 课程主页有所有论文链接。
- Exams，期中期末两次考试。
- Labs：四个实验
- lab1： MapReduce
- lab2： Raft 容错
- lab3： K/V server use Raft
- lab4： Shared K/V based on lab3
分布式系统巨难调试，做好心理准备，早点开做。
- Project，可以自选相关题目，组队完成，用来替代 lab4。
课程内容
本课程旨在学习支撑应用的基础设施抽象（abstraction），包括
- Storage，存储，一个很直接并常用的抽象；如何构建多副本、容错、高性能分布式存储系统。
- Communication，通信，如何可靠的通信。
- Computation，现代的大规模计算，如 MapReduce
最终理想是提供能够屏蔽分布式细节的、类似于单机的通用接口，同时能兼具容错和性能。
对于上述抽象，我们有哪些实现呢？
- RPC：像在本机调用一样跨节点通信
- Concurrency，Threads：并发载体
- Concurrency，Lock：并发控制。
Performance 性能
scalability，可扩展性
- 可以线性的集结计算机资源：使用两倍的机器获取两倍的吞吐。
- 意味着遇到瓶颈你只需要花少量的钱买机器，而不用付很多的工资找程序员重构。
- 但这个特点很难实现。通常你将一个组件扩展后，瓶颈就转移到了另一个组件，全组件的无限扩展很难。
Fault Tolerance 容错
单机虽好，作为上千台机器组成的集群来说，故障却是常态。比如说：
- 主机宕机
- 网络抖动
- 交换机故障
Availability 可用性
Recoverbility 可恢复性，无干预 、不影响正确性的可恢复
手段：
NV storage：持久化
Replication：多副本
Consistency 一致性
分布式系统产生不一致的因素：
- 缓存
- 多副本
不同程度的一致性：
强一致性：每个客户端每次都能读到（自己or他人）之前所写数据。在多副本系统实现强一致性代价十分高昂，需要进行大量的通信。简单说两种方法：
- 每次更改同时写到所有副本
- 每次读取都去读所有副本，使用具有最新时间戳的数据。
弱一致性，为了性能，工业级系统通常选择弱一致性。
MapReduce
背景
Google （2003年左右）面对巨量（数十T）的索引数据和全网结构的数据，需要找到最重要的网页。可以简化为一个排序问题，但如此数量级的排序，单机不是一个可选项。而又不是所有工程师都有手撸分布式系统的能力，因此产生了做一个分布式框架的需求，以对应用程序员屏蔽分布式环境细节：
- 如何将工作高效分配到上千台机器上。
- 如何控制数据流动。
- 如何进行容错。
等等。
工作原理
以 WordCount 为例：
Map: document -> (word, 1)
Shuffle：group by word in Map machine，send each key Range to the corresponding Reduce Machine。
Reduce: List(word, 1) -> (word, count)
术语体系
任务：Job
工作：Task，分为 Map Task 和 Reduce Task。
工作节点：worker server
工作进程：worker process
主节点：master server
存储配合
为了更好的并行读写，需要一个网络文件系统来配合输入和输出，这就是 GFS（谷歌文件系统）。
GFS 可以简单理解为，一个将大文件拆为一个个小的 64M 的块分散到不同机器上网络文件系统。
网络开销
为了尽量绕开当时的主要瓶颈（网络传输），Google 做了一系列优化，包括 GFS 和 MR 跑在一个集群上，以减少读取和写入数据的网络传输。具体做法是让 Map 任务（Map Task）去找数据（Block）—— 将 Task 调度到其输入所在的机器上。但对于 Reduce 任务，无论如何都会存在大量网络开销：GFS 对数据都进行了冗余备份，意味着每个结果都要写多次。
不过，时下的数据中心可以通过很多手段使得网络传输的速度大大提高，比如使用多个根路由器进行分摊流量，意味着在设计时可以有更多灵活性，不用太为网络传输而优化。
