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写lab1已经是几个月前了，但是感觉值得写一篇博客，记录一点coding的思路

课程内容

lab1 网址：https://pdos.csail.mit.edu/6.824/labs/lab-mr.html
用git clone下来后，通过测试脚本来确定最后的结果

基本结构

主要完成两个模块coordinator 和 worker 的代码

1. coordinator：调度器，负责通过RPC请求分配任务、确认任务的完成情况
2. worker：实际执行器，负责执行mapf和reducef 两类任务

模块合并

对coordinator和worker来说 map任务和reduce任务都极为一致——需要确定当前是否有任务存在、都需要发送心跳确定worker状态、都需要由coordinator来确认任务是否成功。
因此对coordinator和worker来说这两类任务可以抽象成同一个struct，我在里面加了一个 isMap 的参数来区分二者

RPC 请求

Func	作用
initWorker	从 coordinator处获取 reduce任务的数量（worker在产生中间文件时需要此值）、心跳间隔 等等初始化值
allocateTask	allocate 旨在申请任务，获取成功会返回任务信息，不成功会返回 Wait指令，假如已经全部跑完，会返回 Exit 指令
heartBeat	接受worker task 的响应（失败/成功/运行中），相对应更新任务信息，coordinator接收到心跳会重置allocate中的超时定时器

部分思路

1. coordinator将所有任务id放入chan中，在 allocate中获取任务，获取成功时同步开启一个goroutine执行计时器（超时重新入chan）
2. 确认map任务全部成功后才能开始reduce任务，最开始是上锁后遍历map status均为running来确认，后面使用 waitGroup，完成一个就wg.Done，最后触发 ctx 的canal，通过 ctx.Done 来确认map任务是否全部完成
3. worker 先将文件放在tmp类文件内，通过心跳与coordinator达成一致以后才会rename文件为正式版文件名

结果

单次运行时间 1m22s，连续运行100次无报错

解锁大师

考虑到锁该unlock却没有的窘境，我在所有的unlock地方都用了defer，函数内部则用匿名函数来处理(好消息是，随着程序的后续优化，匿名函数都被我处理掉了)

	taskFailed := func() {task.TasksExecResult.T.Lock()defer task.TasksExecResult.T.Unlock()nowStatus, _ := task.TasksExecResult.nolockGet(taskId)if nowStatus == TaskStatusSuccess { // 已经是running, 不用更新logx.Infof("taskId %d is success, dont try again", taskId)return}task.TasksExecResult.nolockSet(taskId, TaskStatusInit, "")task.TasksChan <- taskId // 写回taskId}

感言

1. 被mutex折腾了好久，经常被锁了但是不知道是哪里，打了非常多的log
2. early_exit 一直没过，逆向研究了一下 ut 脚本，发现得所有任务都结束以后才能发 Exit 指令，而我是map运行完就给map任务
3. 我使用心跳一个RPC完成了 同步运行状态、发送成功结果、coodinator确认该结果等多个目标，我觉得这个RPC的作用非常机智
4. 用了 context.Done 和 canal 来确定是否结束，非常优雅

晒一下我的 coordinator 的struct

// 记录map或者reduce的任务状态
type TaskStatus struct {Ctx      context.Context // 用于快速查看该类型任务是否全部完成T        *sync.MutexStatus   []stringTaskUuid []stringWg       *sync.WaitGroup // 通过wg.Done 和 wg.Wait 确认是否完成, 之后触发canal
}// 对每个小任务的计时器, 用于心跳超时
type TimeoutCon struct {TickerDuration time.DurationTimer          *time.TickerStopChan       chan struct{}
}// map或者reduce任务的所有成员
type Task struct {TasksChan       chan intTasksExecResult *TaskStatusTimeoutCon      []*TimeoutCon
}type Coordinator struct {Context     context.ContextCanal       context.CancelFuncNReduce     int        // reduce 任务的数量MapTaskSize int        // fileNames 分为多少组 - 对应的 taskId: 0~(SplitSize-1)FilesList   [][]string // fileNames 拆分后的内容MapTask    *Task // map taskReduceTask *Task // reduce taskHeartbeatDuration time.DurationExitPolicy string // cooperator 退出时才退出 / 所有任务都完成就退出
}