脑裂是一款画风清奇的休闲烧脑手机游戏，游戏主打虐心、烧脑、手残、瞎眼，是史上最难的反应类游戏，调整你的左右手协调能力。各种有趣的关卡，突破你的脑力极限。在这里你会有很多你想都想不到的奇怪关卡，以及各种反人类设计，不管是逻辑思维，反射神经都会让你脑袋崩裂，对自己有自信的话请快来挑战一下你的极限吧。游戏建议请手残党，手有自己独特想法的玩家不要下载该游戏，不然会很虐心的。游戏说明游戏数据储存于本地，卸载
脑裂问题与解决（keepalived脑裂的解决和预防）一、keepalived脑裂二、什么是裂脑？三、keepalived脑裂产生的原因四、常见的解决方案五、解决keepalived脑裂问题六、曾经碰到的一个keepalived脑裂的问题七、预防keepalived脑裂问题八、推荐自己写脚本 一、keepalived脑裂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
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2023-08-18 21:47:13
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文章目录一、集合框架概述?两大体系?Collection接口继承树?Map接口继承树二、Collection接口三、Iterator迭代器?Iterator接口方法?迭代器执行原理?foreach遍历集合四、List接口?List接口方法?List实现类之一：ArrayList?List实现类之二：LinkedList?List实现类之三：Vector五、Set接口?Set实现类之一：HashS
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
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。我们当如何理解这句话呢？首先我们需要是个集群。其次当中有业务是Master－Bac
研究Glusterfs半年多了，通过实际操作以及源代码分析，对它有了越来越深的了解，由衷的赞叹Gluster的整体架构。今天时间不早了，想写点关于Glusterfs的冗余镜像产生脑裂的原因。首先，简单描述一下脑裂，所谓脑裂，就是指两个或多个节点都“认为”自身是正常节点而互相“指责”对方，导致不能选取正确的节点进行接管或修复，导致脑裂状态。这种现象出现在数据修复、集群管理等等高可用场景。Gluste
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2023-09-04 21:55:58
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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，Zookeeper集群中有Leader节点。什么是脑裂？简单点来说，在正常的ZK集群中，只会有一个Leader, 而这个Leader就是整个集群的大脑，脑裂，顾名思义，大脑分裂，即产生了多个Leader。ZK
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2023-09-01 11:07:02
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什么是脑裂呢类似github的冲突，当github发现两个版本的分支不一样的时候，就会产生冲突。glusterfs发现一个文件的多个副本不一致的时候，就认为该文件处于脑裂状态，当然文件夹也会存在脑裂的（比如多个副本上的目录下的文件数量不一样）。产生的原因网络分区。一个集群的多个节点处在不同的网络分区下时，不同的分区下的客户端都会操作改分区下的文件。当网络恢复的时候，glusterfs就会发现一个文
集群脑裂问题和影响系统集群化后，出现物理机崩溃的情况，或者节点奔溃，如果没有从集群成员中剔除，系统会一直尝试连接。而网络分区、以及进程高负载无响应情况，则会引发脑裂现象。当一个节点观察到另外节点异常时，系统无法判定它暂时性故障还是永久性故障，所以我们把这些情况一起处理。脑裂会把集群划分成多个集群，且独立运行，如果使用了类似Singleton唯一性业务的功能，就会有问题。期望发生崩溃时，我们希望集群
什么是“脑裂”？脑残大家都知道，“脑裂”是个什么鬼？肯定不是那本惊悚故事集啦。“脑裂”是高可用方案（HA）中出现的一种服务器故障，在“双机热备”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，2个节点上的HA软件像“裂脑人”一样，“本能”地争抢“共享资源”、争起“应用服务”，就会发生严重后
脑裂产生以及解决办法 2.2 脑裂 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——或者共享资源被瓜分、2边“服务”都起不来了；或者2边“服务”
###################################################################################注意：脑裂的前提是所有节点都是存活状态，若存在部分节点、部分节点没有存活，请检查其他异常！！！ ElasticSearch 脑裂（split-brain），在维护ElasticSearch集群的时候，基本都会遇到
在Kafka早期版本，对于分区和副本的状态的管理依赖于zookeeper的Watcher和队列：每一个broker都会在zookeeper注册Watcher，所以zookeeper就会出现大量的Watcher, 如果宕机的broker上的partition很多比较多，会造成多个Watcher触发，造成集群内大规模调整；每一个replica都要去再次zookeeper上注册监视器，当集群规模很大的时
Elasticsearch脑裂问题详细分析以及解决方案什么是脑裂问题 脑裂问题其实就是同一个集群的不同节点对于整个集群的状态有不同的理解，导致操作错乱，类似于精神分裂怎么发现集群产生脑裂问题吧1.Elasticsearch出现查询非常缓慢的情况2.通过命令查看集群的状态3.curl -XGET ‘http://localhost:9200/_cluster/health’4.发现集群状态为red，
Redis脑裂问题Hi，我是阿昌，今天学习记录的关于Redis脑裂问题。在使用主从集群时，一个问题：主从集群有 1 个主库、5 个从库和 3 个哨兵实例，在使用的过程中，发现客户端发送的一些数据丢失了，这直接影响到了业务层的数据可靠性。通过一系列的问题排查，这其实是主从集群中的脑裂问题导致的。脑裂，就是 指在主从集群中，同时有两个主节点，它们都能接收写请求。而脑裂最直接的影响，就是客户端不知道应该
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2023-09-20 10:21:53
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JVM一、线程二、JVM 内存区域程序计数器(线程私有)虚拟机栈(线程私有)本地方法区(线程私有)堆（Heap-线程共享）-运行时数据区方法区/永久代（线程共享）三、JVM 运行时内存新生代老年代永久代四、垃圾回收与算法如何确定垃圾标记清除算法（Mark-Sweep）复制算法（copying）标记整理算法(Mark-Compact)分代收集算法五、JAVA 四中引用类型强引用软引用虚引用弱引用六、
脑裂：在主从集群中，同时有两个主节点他们都能接收写请求。而脑裂最直接影响的就是客户端不知道往哪个主节点写入数据，结果就是不同的客户端往不同的主节点写入数据。而且严重的会导致数据丢失。为什么会发生脑裂？ 1.确认是不是数据同步出了问题：主库的数据还未同步到从库，结果主库发生了故障，等到从库升级为主库后，未同步的数据就发生了缺失。 这种情况我们可以通过计算master_repl_offset和slav
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2023-08-10 14:25:05
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一、脑裂现象脑裂现象主要是指当出现网络分区时，zookeeper集群形成了两个或者多个leader的情况，这时如果两个leader都提供服务，则会出现数据不一致问题。二、集群出现分区的选举方式当由于网络分区，集群被分离为多个子集群时，则此时原集群的leader失去了半数的follower节点，故需要重新进行leader选举。同时另外的子集群由于没有leader，故也会发起leader选举。此时就需
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2023-07-12 15:16:55
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zabbix监控keepalived高可用（脑裂）1. keepalived高可用 脑裂简介1.2 脑裂产生的原因1.3 脑裂的常见解决方案1.4 对脑裂进行监控2. 自定义监控keepalived高可用（脑裂）2.1 修改被监控机的配置文件2.2 写脚本，脚本放到统一位置2.3 在web界面配置监控项和触发器2.4 验证效果 1. keepalived高可用 脑裂简介在高可用（HA）系统中，当
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
