# Zookeeper和Redis的脑裂实现指南
## 引言
在分布式系统中，脑裂现象（Split-brain）指的是两个或多个节点之间因为网络问题而产生的信息不一致。这一现象可能导致数据不一致和系统故障。Zookeeper和Redis都可以作为分布式系统的重要组成部分，下面将介绍如何实现Zookeeper与Redis的脑裂。
### 整体流程
为了帮助你理解整个实现过程，下面是实现步骤的
原创
2024-10-06 05:11:18
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目录前言为什么需要分布式锁？分布式锁的不同实现基于Zookeeper的分布式锁的实现基于Redis的分布式锁的实现主从结构下的分布式锁集群结构下的分布式锁应用场景总结参考文献 前言 将书籍与网上资料相结合加以摘抄并总结。为什么需要分布式锁？ 为了控制分布式系统中的不同主机之间对共享资源的访问，需要通过一些互斥手段来防止彼此之间的干扰，以保证数据一致性。 在平时的实际项目开发中
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2023-09-17 17:07:08
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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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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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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。什么是脑裂？简单点来说，在正常的ZK集群中，只会有一个Leader, 而这个Leader就是整个集群的大脑，脑裂，顾名思义，大脑分裂，即产生了多个Leader。ZK
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2023-09-01 11:07:02
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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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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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Hadoop-yarn的安装配置，错误处理
目录一些基本知识ResourceManager 的恢复Resource Manager的HAYARN Node LabelsYARN Node AttributesWeb Application ProxyYARN Timeline Server基于yarn的API，编写一个可以部署到yarn集群执行的应用应用
其实在我们工作中有很多免费软件，但是免费版的软件真的能提高你的工作效率吗？幕布不管你在任何场景，思维是最为重要的，那么这个软件一定能帮你整理你的思维，这是一款功能强大的思维导图整理软件，它与传统的思维导图不一样，它用做笔记的方式来做思维导图，你写的内容以一个文件夹来展示，支持windows、Android、ios等版本。IDM一款非常好用的下载软件，下载速度比迅雷还快，IDM下载器的续传功能可以恢
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
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2018-10-16 08:58:00
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Eureka的优势1、在Eureka平台中，如果某台服务器宕机，Eureka不会有类似于ZooKeeper的选举leader的过程；客户端请求会自动切换到新的Eureka节点；当宕机的服务器重新恢复后，Eureka会再次将其纳入到服务器集群管理之中；而对于它来说，所有要做的无非是同步一些新的服务注册信息而已。所以，再也不用担心有“掉队”的服务器恢复以后，会从Eureka服务器集群中剔除出去的风险了
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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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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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，Zo
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2024-07-17 20:32:55
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脑裂：集群的脑裂通常是发生在节点之间通信不可达的情况下，集群会分裂成不同的小集群，小集群各自选出自己的master节点，导致原有的集群出现多个master节点的情况，这就是脑裂。 下面举例说一下为什么采用奇数台节点，就可以防止由于脑裂造成的服务不可用：(1) 假如zookeeper集群有 5 个节点，发生了脑裂，脑裂成了A、B两个小集群：(a) A ： 1个节点 ，B ：4个节点 ， 或
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2024-05-08 14:26:45
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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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ZooKeeper 集群节点为什么要部署成奇数ZooKeeper 容错指的是：当宕掉几个ZooKeeper节点服务器之后，剩下的个数必须大于宕掉的个数，也就是剩下的节点服务数必须大于n/2，这样ZooKeeper集群才可以继续使用，无论奇偶数都可以选举Leader。例如5台ZooKeeper节点机器
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2021-01-07 14:28:00
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2022-03-23 16:58:44
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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，Zo
