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MIT 6.5840:分布式系统工程

沿着 2026 年 MIT 6.5840 官方课表,从 MapReduce、RPC、GFS、Paxos 与 Raft 出发,系统掌握一致性、事务、分片、验证、缓存、无服务器计算与拜占庭容错,并配套五个可离线阅读的实验指南。

在消息会延迟、丢失或重复的世界里,多个节点怎样仍然对状态与顺序达成可验证的约定?

麻省理工学院Frans Kaashoek、Robert Morris2026 年春季21 讲官方课程 ↗

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导论与 MapReduce

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课程地图

  1. 1执行与存储第 1–3 讲

    跨机器执行与持久化有何不同?

  2. 2共识与复制第 4–10 讲

    故障下怎样共享一致状态?

  3. 3事务与验证第 11–15 讲

    怎样让多步操作表现为一步?

  4. 4规模与信任第 16–21 讲

    规模增长与恶意节点改变什么?

三种学习方式

学习

读讲义,理解原理与机制。
先写清消息、节点与时钟可能怎样失常。

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思考

做推演与自测,检验理解。
用日志、term、版本或锁追踪一次事件如何改变副本状态。

进入推演

实践

用工作簿与实验验证方法。
删除一个条件或打乱消息,检查一致性不变量是否仍成立。

查看实践

课程讲义

执行与存储

跨机器执行与持久化有何不同?

  1. 01导论与 MapReduce讲义
  2. 02RPC、线程与 Go 并发讲义
  3. 03Google 文件系统(GFS)讲义

共识与复制

故障下怎样共享一致状态?

  1. 04Paxos 共识讲义
  2. 05Go 并发模式讲义
  3. 06容错与 Raft(一)讲义
  4. 07容错与 Raft(二)讲义
  5. 08一致性与线性一致性讲义
  6. 09ZooKeeper 协调服务讲义
  7. 10Raft 实验问答与调试讲义

事务与验证

怎样让多步操作表现为一步?

  1. 11分布式事务与两阶段提交讲义
  2. 12Spanner 与外部一致性讲义
  3. 13链式复制讲义
  4. 14乐观并发控制与 FaRM讲义
  5. 15分布式系统验证与 IronFleet讲义

规模与信任

规模增长与恶意节点改变什么?

  1. 16Facebook 的 Memcached讲义
  2. 17AWS Lambda 与按需容器加载讲义
  3. 18Ray 分布式计算框架讲义
  4. 19分叉一致性与 SUNDR讲义
  5. 20比特币与点对点共识讲义
  6. 21拜占庭容错与 PBFT讲义

思考 · 推演与自测

推演与概念检查已编排在各讲中。

从第一讲的练习开始 →

实践 · 工作簿与实验

把理解落到可检查的推导、测试与实现证据。

  1. 01实验 1:MapReduce工作簿
  2. 02实验 2:键值服务器工作簿
  3. 03实验 3:Raft工作簿
  4. 04实验 4:基于 Raft 的容错 KV工作簿
  5. 05实验 5:分片键值服务工作簿