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COPS 论文阅读 COPS 论文阅读
6.824 的第十三篇论文是 COPS——一种可提供具有收敛冲突处理的因果一致性(Causal Plus, Causal+)的 ALPS 键值存储系统,并且具有高可扩展性。在 COPS-GT 中引入的 GET 事务还能够在不锁定或阻塞的情况
2022-11-23
Memcache 论文阅读 Memcache 论文阅读
6.824 的第十二篇论文基于 Memcache——一款高性能的分布式内存对象缓存系统,以低成本提供对共享存储池的低延迟访问。Facebook 扩展了 Memcache 的架构,大大提高了性能与内存效率。 Facebook 的业务场景中决
2022-11-15
Spark 论文阅读 Spark 论文阅读
6.824 的第十一篇论文是 Spark——一个基于弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset, RDD)的容错数据处理框架,能够帮助用户简单的开发快速,统一的大数据应用,对数据进行,协处理,流式处理,交互
2022-10-29
FaRM 论文阅读 FaRM 论文阅读
6.824 的第十篇论文是 FaRM——一个通过为分布式事务提供序列化、高性能、持久性和高可用性的主存分布式计算平台。 FaRM 利用以下两种硬件趋势做到这一点: 非易失 DRAM(通过将 DRAM 写入 SSD 实现) 快速 RDMA
2022-10-20
Spanner 论文阅读 Spanner 论文阅读
6.824 的第九篇论文是 Spanner——Google 基于 TrueTime 的可扩展、多版本、全球分布和同步复制的数据库。它是第一个在全球范围内分发数据并支持外部一致的分布式事务的系统。 简介 Spanner 中的数据是多时间版本
2022-10-17
Frangipani 论文阅读 Frangipani 论文阅读
6.824 的第八篇论文是 Frangipani——一种建立在 Petal(一种可扩展、高可用性、自动管理的分布式存储服务)上的可扩展的分布式文件系统,并使用分布式锁来确保一致性。 Frangipani 初探 特点 Frangipani
2022-10-10
Aurora 论文阅读 Aurora 论文阅读
6.824 的第七篇论文是 Aurora——一个高性能,高可靠的关系数据库服务。在处理事务的速度上,Aurora 宣称比其他数据库快 35 倍。同时,其完全抛弃了通用存储,转而构建了自己应用定制的存储。 Aurora 产生背景 EC2(E
2022-10-09
CRAQ 论文阅读 CRAQ 论文阅读
6.824 的第六篇论文是 CRAQ——一种以读取为主的工作负载的高吞吐量链式复制。它对原先的 Chain Replication 进行了一定的改进,在保持强一致性的同时大大提高了读取吞吐量。通过在所有对象副本之间分配负载,CRAQ 随链大
2022-10-08
Zookeeper 论文阅读 Zookeeper 论文阅读
6.824 的第五篇论文是 ZooKeeper——用于协调分布式应用程序进程,同时提供消息群发、共享寄存器和分布式锁等集中式服务。 关于"ZooKeeper"这个项目的名字,考虑到之前内部很多项目都是使用动物的名字来命名的,Yahoo 的
2022-10-08
Raft 论文阅读 Raft 论文阅读
6.824 的第四篇论文是 Raft——一种基于多数原则的用于管理复制日志的共识算法。在容错性和性能方面,它相当于 Paxos,但比 Paxos 更易于理解,也为构建实际系统提供了更好的基础。 背景 一直以来,在共识算法方面,无论工业还是
2022-10-04
VMware-FT 论文阅读 VMware-FT 论文阅读
6.824 的第三篇论文是 VMware-FT(VMware-FaultTolerance),其描述了一个提供容错虚拟机的商业企业级系统——如果主服务器(primary)发生故障,备份服务器(backup)始终可以接管。backup 的状态
2022-10-03
GFS 论文阅读 GFS 论文阅读
6.824 的第二篇论文是 Google "三驾马车"之一的 GFS(Google File System)——一个用于大型分布式数据密集型应用程序的可扩展分布式文件系统。 问题的提出背景 系统时常发生组件故障,其成因有许多:应用程序故
2022-09-25
MapReduce 论文阅读 MapReduce 论文阅读
6.824 的第一篇论文是 Google "三驾马车"之一的 MapReduce——一种基于分治策略,用于处理和生成大型数据集的模型,且许多现实世界的任务都可以在此模型中表达。 背景 Google 开发者已实现了许多处理大量原始数据的专用
2022-09-22