本项目是对MIT6.824课程中分布式系统的C++实现。虽然6.824课程提供的是Go相关的资料，但出于深入理解C++的目的，本项目采用C++来完成课程的实验。为了确保正确的实现，本项目参考了6.824课程提供的测试代码，并使用gtest编写了大量的测试用例来验证程序功能。然而，考虑到系统的复杂性，难免可能会存在一些问题。如果发现任何问题，请尽情指出。
本项目所依赖的第三方库
| 名称 | 说明 | 版本 | 链接 |
|---|---|---|---|
| thrift | 一个轻量级，跨语言的RPC库 | 0.18.1 | https://github.com/apache/thrift |
| fmt | 提供字符串格式化功能的库 | 10.0.0 | https://github.com/fmtlib/fmt |
| googletest | C++测试框架 | 1.13.0 | https://github.com/google/googletest |
| glog | C++日志库，实现了应用级别的日志功能 | 0.6.0 | https://github.com/google/glog |
| gflags | C++命令行参数解析工具 | 2.2.2 | https://github.com/gflags/gflags |
运行如下命令安装本项目所需依赖
brew install thrift fmt gtest glog gflags目前尝试过在ubuntu20.04环境下安装这些依赖，需要手动编译安装第三方库，流程不难但是比较繁琐。因此提供了一个预安装好所有依赖的docker镜像，配合VSCode进行远程开发，免去后续配置环境的麻烦，一举解决所有Linux平台上依赖的问题。
# 拉取镜像
docker pull 1049696130/kvraft-dev
# 运行docker容器（注意我的代码放在了~/Documents/MIT6.824这个目录下）
docker run -dit -v ~/Documents/MIT6.824:/root/MIT6.824 --name mit-build 1049696130/kvraft-dev
# 进入docker容器
docker exec -it mit-build bash建议用wsl2或者docker，在Linux环境下运行此项目。
本项目使用make来作为构建构建，下面分别给出了每个部分的编译
执行如下命令构建MapReduce程序，并运行word count任务
make MapReduce
# 执行word count任务
cd test/mapreduce
bash test.sh执行如下命令构建Raft静态库，运行raft程序参见后续Test章节内容，以及KVRaft相关的内容。
make raft执行如下命令构建KVRaft静态库，以及KVRaft二进制文件
make kvraft执行如下命令构建shardkv静态库
make shardkvRaft的整体逻辑较为容易理解，但是实现的时候就会发现细节超多，因此实现raft最为痛苦的地方在于debug，本项目使用gtest来编写测试用例，并通过运行如下的命令来运行测试用例：
# 运行raft测试用例
cd test/raft
make run-test
# 运行kvraft测试用例
cd test/kvraft
make run-test
# 运行shardkv测试用例
cd test/shardkv
make run-test运行指定的测试用例
make run_test cmd_args="--gtest_list_tests"
make run_test cmd_args="--gtest_filter=*testCaseName"分布式系统无法直接使用gdb来debug，只能通过分析运行日志来找出错误的原因。因此在tools文件夹下，提供了一个analyze_log.py脚本，该脚本从logs文件夹下读取每个进程对应的日志，按时间排序将日志一种比较友好的方式输出到tsv文件中，用execl打开，调好列宽和自动换行就能很清晰的分析日志了。