redis 脑裂等极端情况分析
脑裂真的是一个很头疼的问题（ps: 脑袋都裂开了，能不疼吗？），看下面的图：
一、哨兵(sentinel)模式下的脑裂
如上图，1个master与3个slave组成的哨兵模式（哨兵独立部署于其它机器），刚开始时，2个应用服务器server1、server2都连接在master上，如果master与slave及哨兵之间的网络发生故障，但是哨兵与slave之间通讯正常，这时3个slave其中1个经过哨兵投票后，提升为新master，如果恰好此时server1仍然连接的是旧的master，而server2连接到了新的master上。
数据就不一致了，基于setNX指令的分布式锁，可能会拿到相同的锁；基于incr生成的全局唯一id，也可能出现重复。
二、集群(cluster)模式下的脑裂
custer模式下，这种情况要更复杂，见上面的示意图，集群中有6组分片，每给分片节点都有1主1从，如果出现网络分区时，各种节点之间的分区组合都有可能，上面列了2种情况：
情况A：
假设master1与slave4落到同1个分区，这时slave4经过选举后，可能会被提升为新的master4，而另一个分区里的slave1，可能会提升为新的master1。看过本博客前面介绍redis cluster的同学应该知道，cluster中key的定位是依赖slot（槽位），情况A经过这一翻折腾后，master1与master4上的slot，出现了重复，在二个分区里都有。类似的，如果依赖incr及setNX的应用场景，都会出现数据不一致的情况。
情况B：
如果每给分片内部的逻辑（即：主从关系）没有乱，只是恰好分成二半，这时slot整体上看并没有出现重复，如果原来请求的key落在其它区，最多只是访问不到，还不致于发生数据不一致的情况。（即：宁可出错，也不要出现数据混乱）
三、主从迁移带来的不一致
如上图，1主1从，如果采用incr来生成全局唯一键，假如master上的值是4，但是尚未同步到slave上（slave上仍然是旧值3），这时候如果发生选举，slave被提升为新master，应用服务器server1切换到新主后，下次再incr获取的值，就可能重复了（3+1=4）
总结：虽然上面的情况都比较极端，但实际中还是有可能发生的，正如官方文档所言，redis并不能保证强一致性（Redis Cluster is not able to guarantee strong consistency. / In general Redis + Sentinel as a whole are a an eventually consistent system) 对于要求强一致性的应用，更应该倾向于相信RDBMS(传统关系型数据库）。
参考：