figure1: 这边做一个对这张图的解释--->
首先你要启动一个coordinator，协调者的角色程序，那么他的功能是啥呢？
☞协调任务的分发
☞管理任务的动态，状态
☞控制整个mapreduce流程的进行，或者说是推进流程进行
那么在做这个实验之前，需要有个对这个lab宏观的流程印象
首先coordinator启动，状态从map开始，这个阶段需要给worker分发map任务，说是分发，但是其实是worker进行主动请求来获取任务，coordinator在每次任务无法分发（任务队列为空）的时候会进行判断是否开始下个阶段的操作，如果成功则会进行下阶段操作
reduce同上，直到变成阶段状态alldone，worker取任务时通知其退出
然后就是worker，worker的功能是去执行具体的map/reduce的逻辑，worker其实无差别，真正的差别取决于他获取到的任务的类型，根据任务类型执行不同的逻辑，paper中提到的除了map，reduce两种任务类型，还可以增加两种，一种是wait任务类型，一种是exit任务类型，这个下面另做解释。
worker需要把从coordinator获取的任务中的files 每个单独进行map操作(将内容进行提炼)，每次返回一组kv组，在这个lab中也就是key: word value: 1 这种类型的kv对，返回的是一组也就是文件中的所有行都被构造成这样的一个对象，然后放入切片中返回构成一组kv。
这组kv再根据每个元素的key 做ihash操作，取余nReduce(一开始构造coordinaotor的时候一起给定的超参数)，这样得到的值是一个tmp文件的后缀，这个后缀是为了分类kv，你需要根据得到的不同的后缀，将kv输出到不同的tmp文件中，其实也就是缓存？中间文件？paper中提到是说放在缓存中，放入文件中只是一种实现，但最终目的是为了reduce任务进行服务。
---------简单来说就是把原来的文件中kv提取出来再根据key分类，放入不同的文件，我们的最终目的是统计key出现的次数，这样可以进行有效的分类
然后就会生成多个tmp文件，也就是图中那个intermediate file
reduce任务中会包含一批ihash%nReduce相同的文件，构造任务时会根据相同nReduce后缀的一批文件放入一个任务中，等待reduce worker处理。
reduce任务会从这一批文件中提取kv值，构造成切片，然后进行shuffle排序，按照key编码大小。
然后进行统计同key的kv，reducef 函数去重，放入out文件得到最终的结果
for i < len(intermediate) {
j := i + 1
for j < len(intermediate) && intermediate[j].Key == intermediate[i].Key {
j++
}
var values []string
for k := i; k < j; k++ { // 同一个key的不同value聚合在一个数组
values = append(values, intermediate[k].Value)
}
output := reducef(intermediate[i].Key, values) // 最后reducef聚合成一对键值对
fmt.Fprintf(tempFile, "%v %v\n", intermediate[i].Key, output) // 输出到文件
i = j
} 当worker收到wait任务类型，会等待两秒或者？秒再去获取任务
当worker收到exit任务类型，就是所有任务已经完成，可以退出了
上述两种任务类型其实是对应两种不同的场景进行的，这个再paper中有提到
一种是任务分发完，但是还没执行完，此时请求分发任务，应该让已经做完的worker等待进行下阶段操作
一种是worker需要退出，如何进行退出，退出的方式，而exit任务就是一种实现
左边有个input files输入的文件， 可以是一个或者多个，论文给的例子是你用爬虫爬取了10000...+的url数据放在一个文件中，你需要做一个分类进行reduce，去重，将相同的url给合并，由于你爬取的所有url放在一个文件中，这个时候需要进行对文件的分割，分成多个小文件，又多个worker进行并发操作，因为这个是实验，已经给好了文件的内容，文件内容的格式要求，输出要求，具体的可以看paper中的 hint要求
reduce中的是多个文件，map可以多个也可以单个，reduce多个是因为一开始声明的nReduce的值不为1，reduce是获取到key hash操作%nReduce相同的一批文件
intermediate文件命名mr-tmp-taskId-ihash(key)%nReduce
最终文件命名为mr-out-taskId 命名不建议随便改，建议按规范来
第一个你文件名字最好别乱改，否则可能会找不到文件
第二个你每次任务做完需要再一次通知coordiantor这个任务做完了，所以你可能得写一个rpc函数执行这种操作，我记得仓库中的code实现是finshtask这个函数
第三个bash的版本升到5.x.x版本，否则可能会导致early_exit测试无法通过
第四个crash测试如何通过？
crash其实就是让你的任务一直被阻塞再worker中，使得你任务无法执行而且其他worker获取不到，这个时候你就需要做一个定时处理 将超时的任务重新塞入任务队列，这样worker就能再次获取到了，同时你可能要考虑一下幂等性的问题，就是如果这个worker又回来了，继续执行任务，是否会导致操作重复结果重复
---具体可以看代码中coordinator的crash函数实现
还有，操作文件的时候用os，不要用ioutil，ioutil已经out了，不过实验中还有些内置的函数还是用的ioutil
还有一件事，你的rpc函数定义要参考example，code中有内置，不要自己定义一个缺斤少两的函数，否则无法被识别
func (c *Coordinator) Example(args *ExampleArgs, reply *ExampleReply) error {
reply.Y = args.X + 1
return nil
}
2a任务主要是选举，看某一个节点是否能够连任leader
流程图大致如下：
Pa:
eg:Pa是主流程图，不包含rpc内容
Pb:
eg:reqvote请求流程
- 锁问题
-
timer问题
心跳时间120ms
初始过期时间为150-350ms
reset过期时间为200-400ms
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent