Redis Cluster是一种服务器 Sharding 技术，redis 3.0版本开始正式提供。 Sentinel基本已经实现了高可用，但是每台机器都存储相同内容，很浪费内存，所以Redis Cluster实现了分布式存储。每台机器节点上存储不同的内容，并且可扩展性大大提高。1、Redis Cluster 数据分片原理 redis 数据分片使用的是hash slot， redis集群有1638
Redis集群问题说明分片作用 a. 可以动态的实现内存扩容 b. 可以将数据分散保存.哨兵作用 可以实现redis高可用(ha)Redis集群实现说明:采用redis集群配置,在集群内部实现通信和选举,同时实现分片的扩容和redis高可用性.脑裂说明:因为选举机制投票平票的结果导致出现多台主机.这种现象称之为脑裂. 解决:让节点个数增加(保证超半数即可)集群搭建步骤划分集群规模规模:3主6从 端
一、什么是Cluster？ redis的哨兵模式基本已经可以实现高可用，读写分离 ，但是在这种模式下每台redis服务器都存储相同的数据，很浪费内存，所以在redis3.0上加入了cluster模式，实现的redis的分布式存储，也就是说每台redis节点上都可以存储不同的内容。
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2023-07-08 23:06:06
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1、两种数据丢失的情况 2、解决异步复制和脑裂导致的数据丢失1、两种数据丢失的情况主备切换的过程，可能会导致数据丢失（1）异步复制导致的数据丢失因为master -> slave的复制是异步的，所以可能有部分数据还没复制到slave，master就宕机了，此时这些部分数据就丢失了（2）脑裂导致的数据丢失 脑裂，也就是说，某个master所在机器突然脱离了正常的网络，跟其他slave机器不能连
如何防止Redis脑裂导致数据丢失？1 人赞同了该文章所谓的脑裂，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往哪个主节点写入数据，结果就是不同的客户端会往不同的主节点上写入数据。而且，严重的话，脑裂会进一步导致数据丢失。为什么会发生脑裂？1.确认是不是数据同步出现了问题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
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
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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Nacos的脑裂问题指的是当Nacos Server集群中的某个节点与其他节点网络通信中断时，可能会导致数据不一致或服务注册失败等问题。要解决这个问题，可以考虑以下几个方面：增加节点数：增加集群节点的数量可以增加系统的容错性和可用性，减少单点故障的影响。建议将节点数量至少设置为3个及以上。配置合适的心跳时间和超时时间：Nacos Server中心跳时间和超时时间的设置，对避免脑裂问题非常重要。建议
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2023-07-10 13:37:09
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技术格言世界上并没有完美的程序，但是我们并不因此而沮丧，因为写程序就是一个不断追求完美的过程。什么是脑裂字面含义首先，脑裂从字面上理解就是脑袋裂开了，就是思想分家了，就是有了两个山头，就是有了两个主思想。技术定义在高可用集群中，当两台高可用服务器在指定的时间内，由于网络的原因无法互相检测到对方心跳而各自启动故障转移功能，取得了资源以及服务的所有权，而此时的两台高可用服务器对都还活着并作正常运行，这
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，Zoo
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，
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
最近有一套集群有数据不一致的报警，最开始没有引起注意，整体的拓扑结构如下，这是一个偏日志型写入业务，上层是使用中间件来做分库分表，数据分片层做了跨机房容灾，一主两从，而且基于Consul域名管理，也算是跨机房高可用。因为近期需要把这一套集群跨机房迁移到新机房，整体的方案和设计都算是高大上的，根据之前的切换都是秒级（2-3秒左右）闪断完成，业务初期是不需要做任何调整的，整体来说对业务是平滑无感知的。
zookeeper脑裂解决方案：
避免这种情况其实也很简单，在slaver切换的时候不在检查到老的master出现问题后马上切换，而是在休眠一段足够的时间，确保老的master已经获知变更并且做了相关的shutdown清理工作了然后再注册成为master就能避免这类问题了，这个休眠时间一般定义为与zookeeper定义的超时时间就够了，但是这段时间内系统可能是不可用的，但是相对于数据不一致的
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、
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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一、哨兵模式概述哨兵模式的 redis 集群有三种角色：sentinel/master/slave，它们通过 tcp 链接，相互建立联系。sentinel 作为高可用集群管理者，它的功能主要是：检查故障，发现故障，故障转移。 1.1 单哨兵模式 - 不推荐 1.2 多哨兵模式 - 故障转移failover流程
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2023-08-26 20:15:53
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本地怎么复现Redis脑裂问题，脑裂能完全杜绝吗前言什么是脑裂哨兵主从架构主从架构哨兵模拟脑裂解决脑裂注意 前言单纯的主从架构不具有高可用性，主要起到数据备份的作用，当主节点故障时，客户端将不能写入数据，所以当不使用redis集群时，可以使用redis哨兵架构，也可以保证高可用性。哨兵不提供读写服务，只是用来做监测、通知、自动故障转移，如果主节点未按预期工作，哨兵l可以启动故障切换过程，将从节点
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2023-09-02 19:36:40
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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
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2023-08-11 22:34:25
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一、MHA（1）MHA解释MHA（MasterHigh Availability）是一套优秀的MySQL高可用环境下故障切换和主从复制的软件。MHA 的出现就是解决MySQL 单点的问题。MySQL故障切换过程中，MHA能做到0-30秒内自动完成故障切换操作。MHA能在故障切换的过程中最大程度上保证数据的一致性，以达到真正意义上的高可用。（2）MHA 组成部分MHA Node（数据节点）MHA N
