日志。这个问题之前阿里巴巴团队称之为“幽灵复现”，参见《如何解决分布式系统中的“幽灵复现”？》，里面讨论了

点击上方"多颗糖"关注公众号大家好，最近忙着“大动作”（就快和大家见面了），更新频率低了一些，在此感谢没有取关的每个读者。前几天在分布式系统交流群里，小伙伴们都在讨论

会按照客户端指定的顺序来执行。该如何理解这里呢？分两种情况讨论。对于写请求，所有的写请求会以客户端发送的相对顺序，加入到所有客户端的写请求中，保证满足线性写。所以如果一个客户端要求，先完成写操作

RPC。但作者也提到，在实践中，他怀疑这个优化是否是必须的，因为这样的大规模不一致其实是比较少见的。不过既然实验要我们实现，我们就去实现。简单来说，考虑三种情况（例子来自讲义：6.824

11）。所以要求：输出规则：主机直到备机接收并确认了和输出相关的日志的时候，才发送输出给外界。这样做的目的是，只要备机收到了所有的日志条目，即使主机宕机了，备机仍能够重放到客户端最后看到的状态。如图

coroutines：https://www.scs.stanford.edu/~dm/blog/c++-coroutines.html#coroutine-handles欢迎关注我的公众号：

上。总结权侵删：https://juicefs.com/blog/cn/posts/distributed-filesystem-comparison/就写到这里吧，本来打算对比下

Goroutines，它是轻量级线程。线程带来的挑战死锁访问共享数据线程之间的协调。例如：一个线程在生产数据，另一个线程在消费数据，消费者如何等待数据的生产并释放

有可能在第三方库）。与其因为少数坏记录而导致整个执行失败，不如有一个机制可以让损坏的记录被跳过。这在某些情况下是可以接受的，例如在对一个大型数据集进行统计分析时。Worker

batch，同时单条连接保证了消息很少会乱序。那么，如果使用多线程连接的话可能存在什么问题？即使因为在多个连接中不能保证有序，但是大部分情况还是先发送的先到达；即使后发送的先到达了，由于有

的定义（即前面提到的要稍作修改）：前面说多数派存储即是已提交的，但在某些时候，我们必须延迟提交日志记录，直到我们知道这条记录是安全的，所谓安全的，就是我们认为后续

这样看，我们的消息结构体只需要提案编号和提案值，加上一个消息类型，用来区分是哪个阶段的消息。消息结构体定义在

node)：描述文件的元数据的结构，包括：文件类型（例如，常规文件、目录等）、大小、权限、一些时间信息、分配给它的块数，以及有关其数据块驻留在磁盘上的位置的信息；•Dentry(Directory

尤其在设计存储引擎时，很多开源软件（Kafka、Leveldb、Rocksdb）都充分利用了存储介质顺序读、写速度远远快过随机读、写的特性，只做追加写操作来达到最佳性能。

响应（reply.acceptedProposal,reply.acceptedValue,reply.noMoreAccepted）：

timeouts)时间设置得更长：预期的广播时间更长，选举超时时间应该比广播时间长得多，以便候选人有机会在再次超时之前完成一次选举。该算法其余部分不需要任何修改，因为它不依赖于时序。

已经接受了该提案值，那它就会在该条目位置采用这个提案值，然后继续尝试下一个日志条目。这样就会发生最多的轮次。

log）系统，这个原理受到简单的经验常识启发[1]：如果日志的内容和顺序都相同，多个进程从同一状态开始，并且以相同的顺序获得相同的输入，那么这些进程将会生成相同的输出，并且结束在相同的状态。

然而，可能是表述顺序的原因，这篇论文还是非常难以理解，于是人们写了一系列文章来解释这篇论文（重复造论文），以及在工程上如何实现它。

简单来说，因为在一个异步系统中，进程可以随时发出响应，所以没有办法分辨一个进程是速度很慢还是已经崩溃，这不满足终止性（Termination）。详细的证明已经超出本文范围，不在细述。

“三驾马车”论文发布以后，“大数据”和“分布式”就成了各种科技新闻媒体的“宠儿”，虽然如今头版已被“人工智能”、“机器学习”占据，围绕着解决大规模分布式应用技术挑战的话题还是能引起广泛的关注。