文章目录CephCeph的优势高性能高可用高扩展性特性丰富Ceph 组件 CephCeph是一个统一的分布式存储系统，最早起源于Sage就读博士期间的工作（最早的成果于2004年发表），随后贡献给开源社区。其设计初衷是提供较好的性能、可靠性和可扩展性。在经过多年的发展之后，目前已得到众多云计算厂商的支持并被广泛应用。RedHat 及 OpenStack 都可与Ceph整合以支持虚拟机镜像的后端存
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2024-03-19 20:59:07
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Keepalived高可用什么是高可用？一般是指2台机器启动着完全相同的业务系统，当有一台系统宕机，另外一台服务器就能快速的接管，对于访问的用户是无感知的。举例通常做法是给路由器增加一台备节点，那么问题来了，如果我们的主网关master故障了，用户需要手动指向backup，如果用户过多修改起来会非常麻烦。
问题一：假设用户将指向都修改为backup路由器，那么master路由器修好了怎么办？
问
目录什么是脑裂？脑裂产生的原因 常见的解决方案编写监控脑裂脚本测试 确保两台负载均衡能够正常负载什么是脑裂？通俗来讲就是一个黑帮中出现了两个老大，所谓一山不容二虎，就造成了领导混乱。在高可用（HA）系统中，当联系2个节点的“心跳线”断开时，本来为一整体、动作协调的HA系统，就分裂成为2个独立的个体。由于相互失去了联系，都以为是对方出了故障。两个节点上的HA软件像“裂脑人”一样，争抢“共
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2024-03-16 00:46:27
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Elasticsearch集群的脑裂问题正常情况下，集群中的所有的节点，应该对集群中master的选择是一致的，这样获得的状态信息也应该是一致的，不一致的状态信息，说明不同的节点对master节点的选择出现了异常——也就是所谓的脑裂问题。这样的脑裂状态直接让节点失去了集群的正确状态，导致集群不能正常工作。可能导致的原因：网络：由于是内网通信，网络通信问题造成某些节点认为master死掉，而另选ma
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2024-07-09 21:14:53
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# 如何实现 OpenStack MariaDB 脑裂
MariaDB 是一个非常广泛使用的开源数据库管理系统，常被部署在 OpenStack 中来处理项目数据。然而，理解如何配置和管理 MariaDB 的集群以避免脑裂（split-brain）现象对于新手开发者而言可能是一个挑战。本文将逐步引导你了解如何在 OpenStack 中实现 MariaDB 的集群配置，避免脑裂问题。
## 整体流
zabbix监控keepalived脑裂1 . 脑裂的概述2 . 脑裂产生的原因3 . 脑裂的常见解决方案4 . 对脑裂进行监控 1 . 脑裂的概述在高可用（HA）系统中，当联系2个节点的“心跳线”断开时，本来为一整体、动作协调的HA系统，就分裂成为2个独立的个体。由于相互失去了联系，都以为是对方出了故障。两个节点上的HA软件像“裂脑人”一样，争抢“共享资源”、争起“应用服务”，就会发生严重后果
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2024-09-20 20:59:35
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rabbitmq 脑裂问题，实质上是个网络分区问题， 确切来说是网络不稳定导致的问题。rabbitmq集群的网络分区容错性不好，在网络比较差的情况下容易出错，最明显的就是脑裂问题了。记住 不要将你的rabbitmq集群建立在广域网上，除非你使用federation或者shovel等插件。所谓的脑裂问题，就是在多机集群中节点与节点之间失联，都认为对方出现故障，而自身裂变为独立的个体，各自为政，那么就
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2024-07-24 14:21:33
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文章目录1、简介2、搭建ES集群3、集群脑裂问题3.1、集群职责划分3.2、脑裂问题3.3、小结4、集群分布式存储4.1、分片存储测试4.2、分片存储原理5、集群分布式查询6、集群故障转移 1、简介单机的elasticsearch做数据存储，必然面临两个问题：海量数据存储问题、单点故障问题。海量数据存储问题：将索引库从逻辑上拆分为N个分片（shard），存储到多个节点单点故障问题：将分片数据在不
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2024-10-18 13:38:43
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1. 引言 脑裂（split-brain），指在一个高可用（HA）系统中，当联系着的两个节点断开联系时，本来为一个整体的系统，分裂为两个独立节点，这时两个节点开始争抢共享资源，结果会导致系统混乱，数据损坏。 对于无状态服务的HA，无所谓脑裂不脑裂；但对有状态服务(比如MySQL)的HA，必须要严格防止脑裂。（但有些生产环境下的系统按照无状态服务HA的那一套去配置有状态服务，结果可想而知...）
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2024-07-24 22:11:32
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1 什么是脑裂在高可用集群中，节点间无法互相检测到对方心跳而各自启动故障转移功能，分裂成独立的节点，节点之间彼此都认为对方出现了故障，从而争抢”共享资源”、争起”应用服务”。进而导致严重后果：共享资源被瓜分、两边”服务”都起不来了；两边”服务”都起来了，但同时读写”共享存储”，导致数据损坏。服务器“脑裂”容易引起服务器集群逻辑关系混乱，导致主、备服务器误认为对方宕机而同时接管对方的业务，同时占用共
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2024-03-26 20:49:11
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之前一直困扰自己的问题的解决方案：在主从集群中发生数据丢失，最常见的原因就是主库的数据还没有同步到从库，结果主库发生了故障，等从库升级为主库后，未同步的数据就丢失了。通过比对主从库上的复制进度差值来进行判断，也就是计算 master_repl_offset 和 slave_repl_offset 的差值。如果从库上的 slave_repl_offset 小于原主库的 master_repl_off
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2023-10-12 11:38:16
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# HBase 脑裂处理实战指南
在分布式系统中，“脑裂”通常是指系统中多个节点失去协调，出现分歧的状态。这在 HBase 中尤为重要，因为 HBase 是一个分布式的 NoSQL 数据库，确保一致性和可用性至关重要。在这篇文章中，我们将深入探讨如何处理 HBase 中的脑裂问题。
## HBase 脑裂处理流程
在进行脑裂处理时，我们需要遵循一系列步骤。以下是处理流程的表格：
| 步骤
Hadoop中NameNode单点故障解决方案Hadoop 1.0内核主要由两个分支组成：MapReduce和HDFS,这两个系统的设计缺陷是单点故障，即MR的JobTracker和HDFS的NameNode两个核心服务均存在单点问题，这里只讨论HDFS的NameNode单点故障的解决方案。需求：实现namenode元数据的备份，解决namenode单点宕机导致集群不可用的问题。方案描述：当nam
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2024-06-13 09:24:23
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集群的分裂 当集群由于网络原因分裂为几个单独的组时（一组可能是单节点，也可能是几个互联的节点），数据出现不一致，此时可能产生脑裂及数据不一致。这种情况 下，只有一组节点能够继续提供服务，这组节点的状态是primary。当这种状况发生时，galera cluster会启动特别的仲裁算法来选举一个组件作为primary组件。cluster size决定了quorum仲裁的投票数（因此是单数比
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2024-08-10 20:13:19
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在管理 OpenStack 的 MariaDB 集群时，我们有时会遇到“脑裂”问题。这通常是指在网络故障的情况下，集群的不同节点之间失去联系，导致它们各自认为自己是集群的唯一主导，这可能使得数据不一致或服务不可用。接下来，我将分享解决这个问题的过程，涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证和版本管理等方面。
### 环境预检
在解决“脑裂”问题之前，我们需要确保系统与硬件环境符合要
drbd脑裂问题处理
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精选
2012-12-13 12:31:53
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1评论
在做Corosync+DRBD的高可用MySQL集群实验中，意外发现各个节点无法识别对方，连接为StandAlone则主从节点无法通信，显示如下：[root@node1 ~]# cat /proc/drbd
version: 8.3.15 (api:88/proto:86-97)
GIT-hash: 0ce4d235fc02b5c53c1c52c53433d11a694eab8c build by
原创
2013-10-06 23:09:19
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Oracle RAC CSS提供2种后台服务包括群组管理(Group Managment简称GM)和节点监控(Node Monitor简称NM)，其中GM管理组(group)和锁(lock)服务。在集群中任意时刻总有一个节点会充当GM主控节点(master node)。集群中的其他节点串行地将GM请求发送到主控节点(master node
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2024-03-22 14:11:06
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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。那么keepalived是如何解决或者防止脑裂问题的？我们首先要先知道
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2023-05-09 16:54:04
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目录一、Controller是做什么的二、Controller当前设计三、Controller组成四、Controller当前问题1. 需要在多线程间共享状态2. 代码组织混乱3. 管理类请求与数据类请求未分离4. Controller同步写Zookeeper且是一个分区一个分区地写5. Controller按照一个分区一个分区的发送请求6. Controller给broker的请求无
