脑裂专题
面试题：Zookeeper是如何解决脑裂问题
前言 这是分布式系统中一个很实际的问题，书上说的不是很详细，整理总结一下。 1、脑裂和假死 1.1 脑裂 官方定义：当一个集群的不同部分在同一时间都认为自己是活动的时候，我们就可以将这个现象称为脑裂症状。通俗的说，就是比如当你的 cluster 里面有两个结点，它们都知道在这个 cluster 里需要选举出一个 master。那么当它们两之间的通信完全没有问题的时候，就会达成共识，选出其中
Redis高级----主从、哨兵、分片、脑裂原理
目前已更新系列： 当前：Redis高级----主从、哨兵、分片的原理 计算机网络--面试知识总结一 计算机网络-----面试知识总结二 计算机网络--面试总结三（Http与Https） 计算机网络--面试总结四（HTTP、RPC、WebSocket、SSE）-CSDN博客 知识积累之ThreadLocal---InheritableThreadLocal总结 本次Redis的
Redis缓存雪崩（主从复制、哨兵模式（脑裂）、分片集群）
缓存雪崩： 在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大压力。 方法一： 给不同key的TTL添加随机值，以此避免同一时间大量key失效。（用于解决同一时间大量key过期，后面的方法用于解决redis宕机） 方法二： 使用Redis集群提高服务可用性（哨兵模式、分片集群） 主从复制（解决高并发读）： 在讲哨兵模式之前，我们需要先了解一
Redis——Redis集群脑裂问题
Redis集群的脑裂问题（Split-Brain）是一个在分布式系统中可能发生的严重问题，特别是在基于主从复制和哨兵（Sentinel）机制的Redis集群环境中。以下是对Redis集群脑裂问题的详细阐述： 定义 Redis集群脑裂问题指的是在网络分区或其他故障的情况下，Redis集群的多个节点之间失去通信，导致它们各自形成独立的、都认为自己是主节点的分区。这时，每个分区都可以接受写请求，从而
让我们聊聊脑裂这事情
摘要: 分布式系统很难，为什么难，其实还是数据一致性的问题。最近在看Erlang中和Mnesia相关的一些东西，想起了这个话题来了。 万事皆有因 最近IM云平台也好，社交应用也好，大量的使用ejabberd的厂商涌现出来了。不过所有使用ejabberd厂商可能都会遇到Mnesia脑裂的问题。在这里打算简单的谈谈脑裂这个事情。 什么是脑裂 我在这里面给个非官方的定义吧。当一个
面试题：Kafka中Controller的作用是什么？选举流程是怎样的？以及如何避免脑裂问题？
题目来源 网上冲浪：还不懂分布系统，速看深度剖析Kafka Controller选举过程 在查找关于Kafka单机分区的上限以及分区多了会有怎样的问题的时候，发现了这个比较有趣的问题，就记录了下来。 一般所有的分布式系统，都会涉及到这个问题：脑裂、以及如何避免脑裂问题。 题目描述 Kafka中Controller的作用是什么？Kafka中Controller的选举流程是什么？Kafka脑裂是
Redis第11讲——Redis集群脑裂问题
一、什么是集群脑裂 所谓脑裂，就如同它的名字一样，大脑裂开了，一般来说是指一个分布式系统中有两个子集，然后每个子集都有一个自己的大脑（Leader/Master）。那么整个分布式系统就会存在多个大脑了，而且每个都认为自己是正常的，这就会导致数据不一致或重复写入的问题。 在Redis集群中，每个节点的部署方式一般都是【一主多从】，主节点提供写操作，从节点提供读操作。如果主节点此时发生网络故
Zookeeper中的脑裂
简单点来说，脑裂(Split-Brain) 就是比如当你的 cluster 里面有两个节点，它们都知道在这个cluster 里需要选举出一个 master。那么当它们两个之间的通信完全没有问题的时候，就会达成共识，选出其中一个作为 master。但是如果它们之间的通信出了问题，那么两个结点都会觉得现在没有 master，所以每个都把自己选举成 master，于是 cluster 里面就会有两个 m
Redis的脑裂问题
Redis 脑裂（Split-brain）问题是指在分布式系统中，特别是基于主从复制和哨兵（Sentinel）模式的Redis集群中，由于网络分区（network partition）而导致部分节点组成了独立可用的服务，它们各自认为自己是唯一合法的服务提供者，这样就会出现多个独立的“主节点”，进而可能引发数据不一致的问题。 具体来说，在Redis环境下，当主节点与一部分从节点之间因网络问题而失去
Split Brain Resolver-akka集群脑裂问题解决
Split Brain Resolver-akka集群脑裂问题解决 Akka集群脑裂_akka脑裂-CSDN博客 操作 Akka 集群时必须考虑如何处理网络分区（又称裂脑场景）和机器崩溃（包括 JVM 和硬件）失败）。如果您使用集群单例或集群分片，这对于正确行为至关重要，特别是与 Akka Persistence 一起使用。 使用 Akka Split Brai
什么是脑裂？Zookeeper怎么解决脑裂问题的？
什么是脑裂 脑裂(split-brain)就是“大脑分裂”，也就是本来一个“大脑”被拆分了两个或多个“大脑”，我们都知道，如果一个人有多个大脑，并且相互独立的话，那么会导致人体“手舞足蹈”，“不听使唤”。 脑裂通常会出现在集群环境中，比如ElasticSearch、Zookeeper集群，而这些集群环境有一个统一的特点，就是它们有一个大脑，比如ElasticSearch集群中有Master节点，
【LVS实战】05 keepalived脑裂问题解决方案
Keepalived的作用是检测服务器的状态，如果有一台web服务器宕机，或工作出现故障，Keepalived将检测到，并将有故障的服务器从系统中剔除，同时使用其他服务器代替该服务器的工作，当服务器工作正常后Keepalived自动将服务器加入到服务器群中，这些工作全部自动完成，不需要人工干涉，需要人工做的只是修复故障的服务器。 什么是脑裂 脑裂（split-brain）：指在一个高可用（HA
zookeeper脑裂问题(无法自动解决，只能重启解决)
A、B、C三个节点，A为leader，BC为follower 一、A和BC断开 1、当B、C都与A断开时，A连接不到其他服务节点，认为其他节点都宕机了，此时A仍然认为自己是leader，继续提供服务，读服务没问题，可继续；当使用写服务时，由于提交事物无法获得过半保证，事物无法提交，所以不能提供写服务； 2、而B、C是可以连通的，BC两个节点过半，可以重新选主，假如B选为leader，则B读写
Redis高可用总结：Redis主从复制、哨兵集群、脑裂
在实际的项目中，服务高可用非常重要，如，当Redis作为缓存服务使用时， 缓解数据库的压力，提高数据的访问速度，提高网站的性能 ，但如果使用Redis 是单机模式运行 ，只要一个服务器宕机就不可以提供服务，这样会可能造成服务效率低下，甚至出现其相对应的服务应用不可用。 因此为了实现高可用，Redis 提供了哪些高可用方案？ Redis主从复制Redis持久化哨兵集群... Redis
MongoDB脑裂恢复
MongoDB脑裂恢复 故障现象故障处理 故障现象 此环境为3台MongoDB搭建副本集，其中两台mongodb由于外部原因导致服务异常，目前副本集只存活一台，且为从库。 故障处理 将已经宕机或暂时无法恢复的mongodb节点，优先级和投票权都设置为0，然后执行下面命令强制重新更新集群配置。 或者执行rs.conf 输出集群配置内容，拷贝到本地文档，从members中去掉已经
ZK和redis中是否会发生脑裂问题？
首先介绍一下什么是脑裂？ 简单的说，就好比一个人有两个大脑，这种情况下，就不知道应该受那个大脑控制了。 在redis或者zk集群中，就是主从结构中出现了多个master。 zk中会出现脑裂现象吗？ 不会：因为zk集群中，leader的选举有一个过半机制。 一个集群的机器分布在AB两个机房，每个机房的数量是相同的： 正常情况下，zk会选举出一个leader，假设在A机房，如果某个时间，
集群脑裂导致数据丢失怎么办？
什么是脑裂？ 先来理解集群的脑裂现象，这就好比一个人有两个大脑，那么到底受谁控制呢？ 那么在 Redis 中，集群脑裂产生数据丢失的现象是怎样的呢？ 在 Redis 主从架构中，部署方式一般是「一主多从」，主节点提供写操作，从节点提供读操作。 如果主节点的网络突然发生了问题，它与所有的从节点都失联了，但是此时的主节点和客户端的网络是正常的，这个客户端并不知道 Redis 内部已经出现了问题
mysql热备脑裂问题补充
当其中一台网络断了（自动退出集群节点，standalone）,重新连网后：（需要重新加入集群） 对这台服务器操作： umount /drbddata drbdadm secondary r0 drbdadm disconnect r0 drbdadm -- --discard-my-data connect r0 cat /proc/drbd 对正在运行的服务器操作： drbdadm