MIT6.824-6.5840

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zirunhua.github.io/MIT6.824-6.5840

希望在这里记录实验过程中遇到的问题与解决方案，分享优化策略，并从系统设计角度分析与实现各个模块，同时展示面向接口的编程思想。

我会以图文的形式，讲述我的实现（所有实现都经过 1000 次以上测试），总共 15 张图，下面是其中一张：

图：实现概述

下面是每个 Lab 的详细设计：

• Lab3: Raft
• Lab4: KvRaft
• Lab5 未完待续

原来是 4 个实验，现在是 5 个，lab2 是新加入的，lab3 到 lab5 是实验的核心内容。lab1 和 lab2 相对简单，这里不再赘述，但它们同样值得完成，因为有助于你对实验的初步了解，并能够增强自信心，从而顺利完成后续实验。

实验使用了 Go 1.15，考虑到 Go 的向后兼容性，建议使用 Go 1.19 及以上版本，因为该版本除了支持泛型外，sync/atomic 包也得到了增强，新增了原子类型，可以方便应对并发场景。

通关标准

我认为至少达到以下标准，才能认为完全通过实验

Lab3

• 所有测试 1000 次运行稳定通过
• 6 分钟的实际运行时间和 1 分钟的 CPU 时间（来自 lab3 的最后一个 Hint）

Lab4

• 所有测试 1000 次运行稳定通过
• 400 秒的实际运行时间和 600 秒的 CPU 时间（来自 lab4 的最后一个 Hint），以及 TestSnapshotSize 测试小于 20 秒

最终，计算资源充足情况下的运行情况为:

	Real Time	User Time
Lab3	323.06	25.13
Lab4	375.93	438.53

实验的难点并不在于实现，也不在达到测试要求的运行时间，而在于确保所构建系统的稳定性和可靠性。我比较多的时间都花在解决 1000 次测试中出现的那一两个失败上，而这一两个失败可能需要花费好几个小时才能找到答案。

运行时间只能做个参考，因为语言版本和运行环境不一致，实验使用 GO 1.15 而我使用的是 GO 1.19，但实验实现的是一个 I/O 密集型系统，语言对实际运行时间较小，但对 CPU 时间影响较大（取决于 Go 的性能提升）。

也许你会用到

• 课程网站（2024）：http://nil.csail.mit.edu/6.5840/2024/
• 助教文章
  • https://thesquareplanet.com/blog/students-guide-to-raft/
  • https://thesquareplanet.com/blog/instructors-guide-to-raft/
• 测试脚本
  • 助教脚本
  • 我的脚本 我 fork 了助教脚本，增强了 -t 让它也可以在 linux 环境上使用（原先只能在Mac）

以及在实验过程中，我编写并使用的一些小工具，希望能够帮助你节省与实验无关的时间

声明

B 站的课程视频中有提到不允许公开实验代码，所以我只会分享我的实验思路和解决方案