# 造成 Yarn 脑裂的原因及解决方案
Yarn 是一个流行的包管理工具，用于 JavaScript 生态系统，尤其是在 Node.js 和前端开发中。然而，在某些情况下，Yarn 会出现“脑裂”现象。这种情况可能会导致依赖关系混乱，甚至影响项目的正常运行。本文将探讨造成 Yarn 脑裂的原因，并提供一些解决方案，同时通过代码示例加深理解。
## 什么是 Yarn 脑裂？
Yarn 脑裂的
原创
2024-10-23 03:53:50
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所谓脑裂问题就是在多机热备的高可用HA系统中，当两个结点心跳突然断开，纠纷列为两个独立的个体，由于互相失去联系，都认为对方出现了故障，因此都会争抢对方的资源，这就是脑裂问题举个栗子：A和B作为一个双机而被集群的两个节点，各自持有集群的一本分数据 a和b ，这时，两机器之间突然无法通信，A认为B挂了，B认为A挂了于是出现：（1）若A拥有b数据的备份，则A将完整的运行数据，B也同样完整运行
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2023-09-22 15:40:00
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Zookeeper和分布式环境中的假死脑裂问题
最近和同事聊天无意间发现他们的系统也存在脑裂的问题。想想当初在我们的系统中为了解决脑裂花了非常大的功夫，现在和大家一起讨论下脑裂，假死等等这些问题和解决的方法。
在一个大集群中往往会有一个master存在，在长期运行过程中不可避免的会出现宕机等问题导致master不可用，在出现这样的情况以后往往会对系统产生很大
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2024-06-05 08:14:26
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# 造成YARN脑裂出现两个备用的原因
在使用Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）进行资源管理时，可能会出现“脑裂”（split-brain）现象。脑裂一般指的是在集群中出现了多个主节点（Master），导致资源的多重管理和调度问题。这种情况可能会影响整个集群的稳定性和可用性。本文将探讨造成YARN脑裂的两个主要原因，并附上代码示
原创
2024-10-21 04:16:57
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分布式系统，通常是由若干台物理服务器通过网络搭建而成的，与单机系统不同的是，分布式系统通常由多台设备组成。主机(物理服务器)宕机 或者 网络故障 是大概率事件，而 脑裂 场景则是分布式系统中的常见问题(如下图)。当系统出现节点异常后，为避免脑裂，我们通常需要一个全局的调度集群，出现故障时，通过全局调度集群锁住原Master节点，并通过内部选举，提升
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2023-07-29 13:33:13
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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，
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2023-09-25 09:10:34
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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
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2024-06-27 09:42:28
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典型回答 脑裂是在分布式系统中经常出现的问题之一，它指的是由于网络或节点故障等原因，导致一个分布式系统被分为多个独立的子系统，每个子系统独立运行，无法相互通信，同时认为自己是整个系统的主节点，这就会导致整个系统失去一致性和可用性。 Zookeeper集群中的脑裂出现的原因通常有以下2种情况： 1 网络分区 当Zookeeper集群中的某些节点无法与其他节点通信时
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2024-07-06 13:22:22
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在心跳失效的时候，就发生了脑裂（split-brain）。
（ 一种常见的脑裂情况可以描述如下）比如正常情况下，（集群中的）NodeA 和 NodeB 会通过心跳检测以确认对方存在，在通过心跳检测确认不到对方存在时，就接管对应的（共享） resource 。如果突然间，NodeA 和 NodeB 之间的心跳不存在了（如网络断开），而 No
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2023-10-08 18:19:04
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在大规模的实时数据处理框架Apache Storm中，遇到“storm脑裂”现象是一个棘手的问题。脑裂指的是在网络中不同节点间的通讯出现问题，导致某些节点无法协调工作，进而导致数据处理的失败。该问题不仅会影响业务正常运行，还可能造成数据丢失和服务中断。以下是对storm脑裂原因的详细分析和解决方案。
### 背景定位
在2019年8月的一次生产环境升级中，我们的Storm集群发生了脑裂现象，导
1 脑裂产生的原因！> 一般来说，脑裂的发生，有以下几种原因：
> 高可用服务器对之间心跳线链路发生故障，导致无法正常通信
因心跳线坏了（包括断了，老化）
因网卡及相关驱动坏了，ip配置及冲突问题（网卡直连）
> 因心跳线间连接的设备故障（网卡及交换机）
> 因仲裁的机器出问题（采用仲裁的方案）
> 高可
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2023-12-27 22:02:42
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1、什么是“脑裂”现象？由于某些节点的失效，部分节点的网络连接会断开，并形成一个与原集群一样名字的集群，这种情况称为集群脑裂（split-brain）现象。这个问题非常危险，因为两个新形成的集群会同时索引和修改集群的数据。 2、产生“脑裂”的原因？ （1）网络原因 内网一般不会出现此问题，可以监控内网流量状态。外网的网络出现问题的可能性大些。 （2）节点负载 由于master节点与data节点都是
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2024-04-13 12:22:01
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解决keepalived脑裂问题一.介绍脑裂(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，例如都去用同一个ip提供网页服务，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。二.产生的原因高可用服务器对之间
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2023-11-20 06:13:55
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1：Shuffle Error: Exceeded MAX_FAILED_UNIQUE_FETCHES; bailing-out
Answer：
程序里面需要打开多个文件，进行分析，系统一般默认数量是1024，（用ulimit -a可以看到）对于正常使用是够了，但是对于程序来讲，就太少了。
修改办法：
修改2个文件。
/etc/security/limits.conf
vi /etc/securi
1.什么是集群脑裂集群的脑裂通常是发生在集群中部分节点之间不可达而引起的（或者因为节点请求压力较大，导致其他节点与该节点的心跳检测不可用）。当上述情况发生时，不同分裂的小集群会自主的选择出master节点，造成原本的集群会同时存在多个master节点。2.elasticsearch集群的脑裂假设已经有安装好elasticsearch集群的三台机器:192.168.31.88 hadoop-mast
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2024-05-02 14:59:58
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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
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2024-10-10 12:01:34
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脑裂前提脑裂(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”。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。脑裂介绍对于一个集群，想要提高这个集群的
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2023-05-29 13:39:19
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# 什么是YARN脑裂
在分布式计算中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop的核心组件之一。它负责对集群中的资源进行管理和调度，使得各个应用程序可以在集群上高效地运行。然而，由于网络或硬件故障等原因，有时候YARN主节点和从节点之间会发生通信问题，这就导致了所谓的“YARN脑裂”（YARN Split Brain）问题。
脑裂是
原创
2023-07-31 23:05:53
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# Redis 集群脑裂的原因及实现步骤
在分布式系统中，Redis 集群是一种高效的缓存和持久化解决方案。然而，由于网络分区等问题，Redis 集群可能出现“脑裂”现象。本文将带你理解什么是脑裂现象，以及如何模拟这个过程。
## 脑裂的原因
脑裂（Split-brain）通常是在网络分区的情况下发生的。在Redis集群中，如果两个主节点因为网络问题不能互相通信，它们可能会误认为对方已经失效
Keepalived脑裂产生原因和如何避免脑裂现象
原创
2023-06-05 11:43:02
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