目录概念：Block的拆分标准：数据块Block介绍：拆分的数据块需要等大：HDFS存储注意事项：Block数据安全：NameNode：DataNode：汇报：日志机制：拍摄快照：SNN的解决方案：安全模式：机架感知：第一个节点：第二个节点：第三个节点：第N个节点：HDFS写流程（宏观）：HDFS写流程（微观）：HDFS读流程：HA：Active NameNode(ANN)：工作：存储介质：Sta
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2024-06-05 15:44:17
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# Redis 集群预防脑裂
在现代分布式系统中，数据的一致性和可用性是至关重要的。在使用 Redis 集群的过程中，脑裂（Split-Brain）现象可能会导致数据不一致性，以及系统状态不可预测的问题。本文将深入探讨什么是脑裂现象、如何在 Redis 集群中预防脑裂，并附带代码示例和甘特图展示。
## 什么是脑裂？
脑裂是指在分布式系统中，由于网络分区或其他原因，导致系统中的多个节点认为自
一、脑裂概述# What does "split-brain" mean?"Split brain" is a condition whereby two or more computers or groups of computers lose contact with one another but still act as if the cluster were intact. This i
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2023-12-01 21:43:56
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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、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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文章目录一、RHCS集群的定义及相关概念 1.1 RHCS集群的定义 1.2 RHCS提供的三个核心功能 1.3 RHCS 集群组成 1.4 RHCS集群的特点二、通过fence设备解决集群节点之间争抢资源的现象 2.1 HA简介 2.2 集群脑裂 2.3 高可用集群中fence的搭建三、实现各集群节点之间服务迁移时客户端仍正常访问（高可用HA） 3.1 高可用服务配置（以httpd为例）&nbs
脑裂：就是 Zookeeper 客户端“假死”即心跳检测不到了，可能原因full gc ，网络通信不好等，从而判断已死，然后又死灰复燃，形成两个主；解决办法： 设置栅栏fencing，通俗的讲，就是：管你真死还是假死，先给你放棺材里，钉上钉子再说，就算炸尸，你也给我在棺材里呆着，我让你出来，你才能出来。https
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2024-01-08 12:47:13
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Hadoop2.xHadoop高可用的架构对于Hadoop高可用架构节点介绍NN服务器会出现脑裂(brain-split)情况什么是脑裂在hadoop2.x版本中，如果存在两个NameNode节点同时服务，这种情况称之为“脑裂”为什么会出现脑裂脑裂出现原因一般发生在主备NamoNode切换，由于网络延迟、设备故障等，备用的StandbyNameNode【备用节点】认为ActiveNameNode【
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2024-04-19 16:14:24
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keepalived简介keepalived是什么？Keepalived 软件起初是专为LVS负载均衡软件设计的，用来管理并监控LVS集群系统中各个服务节点的状态，后来又加入了可以实现高可用的VRRP功能。因此，Keepalived除了能够管理LVS软件外，还可以作为其他服务（例如：Nginx、Haproxy、MySQL等）的高可用解决方案软件。Keepalived软件主要是通过VRR
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2024-07-23 13:43:49
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在处理大数据时，Hadoop 是一个常见的技术栈。然而，随着使用规模的增大，问题也随之而来。其中之一便是“Hadoop的脑裂”现象，这一问题在分布式环境中尤为突出。本博文将详细探讨这一问题的背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试及预防优化，从而帮助其他用户理解和改善这一状况。
## 问题背景
当 Hadoop 集群出现部分节点间的网络分割时，会导致“脑裂”现象，从而影响 Workflow
# 如何解决hadoop脑裂问题
## 概述
Hadoop脑裂问题是在Hadoop集群中出现的一个常见问题，指的是因为网络分区或者其他原因导致一个节点被误认为宕机，从而引起数据一致性问题的情况。为了解决这个问题，我们可以通过调整Hadoop的配置参数和监控集群状态来避免脑裂问题的发生。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(监控集群状态)
原创
2024-02-27 04:28:15
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1. 在 NameNode HA 中，会出现脑裂问题吗？怎么解决脑裂假设NameNode1 当前为Action状态，NameNode2为Standby状态。如果某一时刻NameNode1对应的ZKFailoverController进程发生了"假死"现象，那么Zookeeper服务端会认为NameNode1挂掉了,根据前面的主备切换逻辑，NameNode2会代替NameNode1进入Active
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2024-04-19 17:08:25
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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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2024-06-04 15:45:46
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原文链接:网络分区的意义RabbitMQ的模型类似交换机模型，且采用erlang这种电信网络方面的专用语言实现。RabbitMQ集群是不能跨LAN部署（如果要WAN部署需要采用专门的插件）的，也就是基于网络情况良好的前提下运行的。这种假设就好比paxos并不解决拜占庭问题。为什么RabbitMQ需要这种前提假设？这个它本身的数据一致性复制原理有关。RabbitMQ采用的镜像队列是一种环形的逻辑结构
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2023-12-27 17:40:45
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Namenode HA原理详解 社区hadoop2.2.0 release版本开始支持NameNode的HA，本文将详细描述NameNode HA内部的设计与实现。 为什么要Namenode HA？1. NameNode High Availability即高可用。2. NameNode 很重要，挂掉会导致存储停止服务，无法进行数据的读写，基于此NameNode的计算（MR，Hive等）
一、为什么zookeeper要部署基数台服务器？ 二、zookeeper脑裂（Split-Brain）问题 2.1、什么是脑裂？ 2.2、什么原因导致的？ 2.2、zookeeper是如何解决的？ 一、为什么zookeeper要部署基数台服务器？所谓的zookeeper容错是指，当宕掉几个zookeeper服务器之后，剩下的个数必须大于宕掉的个数，也就是剩下的服务数必须大于n/2，zookeep
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2024-03-12 06:46:55
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一、Zookepper简介1.1 Zookeeper的主从机制Leader等价于Master，Follower等价于Slaver。集群中的各个节点都会尝试注册为leader节点，其他没有注册成功的则成为follower从节点。这些follower节点通过watcher观察者监控着leader节点：Zookeeper内部通过心跳机制来确定leader的状态，一旦leader节点出现问题，就能很快获悉
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2024-03-27 12:59:19
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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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keepalive keepalive起初专门为lvs负载均衡软件设计的，用来管理监控lvs集群系统中各个服务节点的状态，后来又加入了可以实现高可用的vrrp功能。VRRP（虚拟路由器冗余协议）目的就是为了解决静态路由单点故障问题，竞选机制来将路由的任务交给某台VRRP路由器的，保证节点宕机，整个网络可以不间断的运
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2024-06-21 12:13:22
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MySQL MHA介绍 MHA简介
MHA是一位日本MySQL大牛用Perl写一套MySQL故障切换方案，来保证数据库系统的高可用，在宕机的事件内（通常10-30秒），完成故障转意，部署MHA，可避免主从一致性问题，节约购买新服务器的费用，不影响服务器性能，易安装，不改变现有部署
MHA在生产环境的作用
一主多从的环境下，MySQL的
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2024-05-16 08:34:58
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