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
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2024-05-20 11:02:41
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1.集群脑裂是什么？ 所谓脑裂问题，就是同一个集群中的不同节点，对于集群的状态有了不一样的理解，比如集群中存在两个master，正常情况下我们集群中只能有一个master节点。2.集群脑裂场景举例如果因为网络的故障，导致一个集群被划分成了两片，每片都有多个node，以及一个master，那么集群中就出现了
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2024-10-26 23:20:33
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一文带你读懂ceph，从此步入ceph大门Cloud研习社 Cloud研习社 2022-08-08 07:33 发表于山东收录于合集#云计算29个#计算机32个#实战经验31个#存储系统2个 之前写过一篇存储学习路线（https://zhuanlan.zhihu.com/p/528770730），其中提到了ceph，我们今天就学习一下ceph。Ceph简介&
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2024-02-18 13:04:05
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1. 概述什么是脑裂？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。共享资源被瓜分、两边“服务”都起不来了；或者两边“服务”都起来了，但同时读写“共享存储”，导致数据损坏 对付脑裂的对策：添加
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2024-10-13 11:20:55
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集群的分裂 当集群由于网络原因分裂为几个单独的组时（一组可能是单节点，也可能是几个互联的节点），数据出现不一致，此时可能产生脑裂及数据不一致。这种情况 下，只有一组节点能够继续提供服务，这组节点的状态是primary。当这种状况发生时，galera cluster会启动特别的仲裁算法来选举一个组件作为primary组件。cluster size决定了quorum仲裁的投票数（因此是单数比
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2024-08-10 20:13:19
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5.9 安全模式和HDFS的权限5.9.1安全模式定义：安全模式是集群启动时的一个状态处于安全模式的状态下，只向客户端提供文件的只读视图，不接受对命名空间的修改；同时NameNode节点也不会进行数据块的复制或者删除，安全模式的开启和关闭过程NameNode启动时
加载文件的元数据和文件与Block块之间的映射首先将镜像文件（fsimage）载入内存，同时执行编辑日志（edits）中的各
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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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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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
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2023-12-10 10:29:31
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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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drbd脑裂问题处理
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精选
2012-12-13 12:31:53
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Keepalived的作用是检测服务器的状态，如果有一台web服务器宕机，或工作出现故障，Keepalived将检测到，并将有故障的服务器从系统中剔除，同时使用其他服务器代替该服务器的工作，当服务器工作正常后Keepalived自动将服务器加入到服务器群中，这些工作全部自动完成，不需要人工干涉，需要人工做的只是修复故障的服务器。那么keepalived是如何解决或者防止脑裂问题的？我们首先要先知道
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2023-05-09 16:54:04
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1 集群脑裂redis 的集群脑裂是指因为网络问题，导致 redis master 节点跟 redis slave 节点和 sentinel 集群处于不同的网络分区，此时因为 sentinel 集群无法感知到 master 的存在，所以将 slave 节点提升为master 节点。此时存在两个不同的 master 节点，就像一个大脑分裂成了两个。 集群脑裂问题中，如果客户端还在基于原来的 mast
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2023-10-10 23:08:12
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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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概述脑裂的处理，可以分为手动和自动处理两种。对于数据和元数据的脑裂，两种方式都可以处理，目录的脑裂比较复杂可能需要我们手动修理。查看哪些文件处于脑裂# 查看集群中是否有脑裂的文件
gluster volume heal <volume> info summary# 列出处于脑裂状态的文件或者目录
gluster volume heal <volume> info spl
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2024-03-15 15:06:31
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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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2024-06-18 12:08:21
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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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环境：Mysql+heartbeat+drbd 架构 问题：mysql-主 宕机 mysql-从接替之后，再恢复Mysql-主之后，发现主的drbd启动不了，而且从上面也无法辨识对方，从的状态是Primary/Unknown ，主的状态是Secondary/Unknown
原创
2014-06-18 11:29:17
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出现： 在搭建hadoop的HA集群环境后，由于两个namenode的状态不一，当active的namenode由于网络等原因出现假死状态，standby接收不到active的心跳，因此判断active的namenode宕机，但实际上active并没有死亡。此时standby的namenode就会切换成active的状态，保证服务能够正常使用。若
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2024-04-01 10:40:06
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