## Kafka Redis选举与脑裂处理
在分布式系统中，脑裂（Split-brain）是一个严重的问题，它指的是系统的两个部分在失去联系后各自独立运行，可能导致数据不一致。为了防止这种情况发生，我们可以结合使用Kafka和Redis来实现选举机制。本文将详细介绍这一过程。
### 流程步骤
以下是使用Kafka和Redis进行选举与脑裂处理的基本流程：
| 步骤编号 | 步骤名称
目录Kafka控制器的选举Kafka控制器介绍Kafka控制器选举原理Broker选举epoch防止脑裂分区Leader的选举leader副本介绍消费组Leader的选举Kafka控制器的选举Kafka控制器介绍在Kafka集群中会有一个或多个broker，其中有一个broker会被选举为控制器（Kafka Controller），它负责管理整个集群中所有分区和副本的状态。当某个分区的leader
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2023-10-27 08:14:18
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1 RabbitMQ的GUI界面报错报错： Network partition detected，Mnesia reports that this RabbitMQ cluster has experienced a network partition. 日志信息：Jul 14 14:04:30 k8s-master Keepalived_vrrp[27774]: /etc/keepalived/
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2024-09-03 17:24:52
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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
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2024-04-14 13:43:41
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目录1，kafka简介2， Kafka Server2.1，kafka中zookeeper的作用2.2， Broker2.2.1，Broker高性能设计2.2.2，Broker选举机制2.3，Partition2.3.1，partition机制2.3.2，ISR机制2.3.3，partition副本选举2.4，Producer2.5，Consumer2.6，Push vs. Pull2
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2024-07-25 00:35:44
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之前被问到Kafka的脑裂问题，知道“脑裂”，知道“Kafka controller”，合并在一起，还真是很难一时想清楚，所以决定借机温故而知新，进而深入了解下Kafka在实践中可能出现的问题。1. 脑裂脑裂是分布式系统高可用（High Avaliablity）场景下容易出现的问题。我们知道，在分布式系统中常常用多副本来解决容错性问题，多副本中会选举出一个Leader负责与客户端进行交互，但由于各
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2024-03-15 12:58:46
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目前大多数项目都在往分布式上发展，一旦系统采用分布式系统，便会引入更多复杂场景和解决方案。比如，当你在系统中使用了Elasticsearch、ZooKeeper集群时，你是否了解过集群的“脑裂”现象？又是否知道它们是如何解决脑裂问题的？如果这些都还未了解，那么你对分布式的了解过于表象了，推荐你读一读这篇文章。下面就以zookeeper为例，带大家了解一下分布式系统中的脑裂现象及如何解决。什么是脑裂
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2024-06-30 08:31:41
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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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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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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、前言我们需要对4个规格的kafka能力进行探底，即其可以承载的最大吞吐；4个规格对应的单节点的配置如下：标准版： 2C4G铂金版： 4C8G专业版： 8C16G企业版： 16C32G另外，一般来讲，在同配置下，kafka的读性能是要优于写性能的，写操作时，数据要从网卡拷贝至堆内存，然后进行一堆数据校验、解析后，会将数据拷贝至堆外内存，然后再拷贝至操作系统的page cache，最后操作系统异步
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
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2023-11-07 01:33:55
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bully算法是一个分布式系统中动态选择master节点的算法，进程号最大的非失效的节点将被选为master。算法用三种消息类型：1）选举消息 （Election Message: Sent to announce election.）
2）应答消息（Answer (Alive) Message: Responds to the Election message.）
3）选举成功消息 （Coord
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2024-03-21 10:02:47
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1.Redis数据库用到了哪几种数据结构及各种数据结构的应用场景这位小哥写的不错-By-心跳的旋律ing-Title-redis5种数据结构讲解及使用场景-传送门1.String类型
2.Hash类型
3.List类型
4.Set类型
5.Sortedset2.ElasticSearch中有什么情情况下会出现脑裂，怎样有效避免脑裂？原因有两个:网络质量不好或mstaer节点负载过高
1.使用独占的
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2024-06-04 14:55:25
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zookeeper集群启动后，各节点进入选举过程。以3节点集群为例，当server1启动后，它自己单独无法完成选举。需要等集群内其他节点启动。这时，server2启动后，两台机器可以相互通信，每台机器都试图找到Leader，于是进入Leader选举过程。 (1) 每个Server发出一个投票。由于是初始情况，Server1和Server2都会将自己作为Leader服务器来进行投
原创
2020-08-20 20:18:48
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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
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2024-04-07 15:04:42
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zookeeper 集群搭建提前规划准备工作主机名IPlinux2019_01192.168.85.129linux2019_02192.168.85.128linux2019_03192.168.85.130设置主机名，并设置hosts，关闭Selinux、firewalld并安装JDK安装部署ZooKeeper[root@linux2019_01 ~]# cd /usr/local/src
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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
Kafka集群中，首先会选举出一个broker作为controller，然后该controller负责跟其他broker进行协调topic创建，partition主副本选举，topic删除等事务。 下面我们来分析controller和其他broker的通讯机制 controller会发三种请求给其他broker，即：LeaderAndIsrRequest - 针对topic，KafkaContro
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2024-09-23 12:42:50
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正文一，简介 Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 对于像Hadoop一样的日志数据和离线分析系
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2024-09-20 15:03:18
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