放一些我的笔记： 思路 数据结构： 在服务端维护未完成的filename，reduceIndex；已完成map任务的计数器、已完成reduce任务的计数器；map任务和reduce任务的状态。这里的slice结构用一个mutex来保护，计数器用go的atomic包来保护。任务状态用sync.Map来保护。 过程： 在worker完成一个map或reduce任务后，发送一个RPC调用来告知coordinator任务已完成。coordinator需要等待worker 10秒，如果10秒完不成任务则把刚刚分配给该worker的任务重新入队。 坑： 这里有一个注意的点，如果某任务的状态为已完成，则后续的请求不能再将其修改为其他状态，这样能避免重复分配某个已完成的任务造成资源的浪费。举一个场景：worker A计算某个map任务，但计算过程中出现长时间卡顿导致coordinator认为其超时而将这个map任务分配给worker B；worker A恢复后完成了这个map任务，发送了RPC告知coordinator任务的完成，此时任务为完成状态。后续worker B超时，如果coordinator又修改这个任务的状态，那么会导致coordinator将这个任务再分配给worker C，导致了worker C资源的浪费。