集群脑裂 什么是集群脑裂 如果发生网络中断或者服务器宕机，那么集群会有可能被划分为两部分，各自有自己的master来管理，那么这就是脑裂。...集群脑裂解决方案 master主节点要经过多个master节点共同选举后才能成为新的主节点。这就跟班级里选举班长一样，并不是你1个人能决定的，需要班里半数以上的人决定。...discovery.zen.minimum_master_nodes=(n/2)+1 n为集群中master节点的数量，也就是那些node.master=true设置的那些服务器节点总数。...ES 7.X 新版本7.x中，minimum_master_node 这个参数已经被移除了，这一块完全由es自身去管理，这样就避免了脑裂的问题，选举也会非常快。
脑裂为啥影响了我的消费?...脑裂情况下如果是queue所在节点挂了的话 连queue都应该找不到 如果不是 没有存在至少2个节点正常的话 也一样 不能工作,另外如果开启了镜像 在一些情况下 在复制queue数据中 也会拒绝工作...昨天10点到凌晨1点,mq发生了脑裂行为,我们这边有两个集群,其中一个我们使用的集群出现了脑裂行为导致消息挤压一直消费不掉,登录mq发现发生了脑裂,于是先重启以下相关服务暂时解决了这个问题,然后查阅相关文档看看解决方案...一、背景 目前生产环境RabbitMQ集群分布在铜牛机房和马驹桥机房，其中铜牛机房两个节点，马驹桥机房两个节点； 当铜牛和马驹桥机房之间网络中断或者有较大波动时，RabbitMQ集群会发生网络分区（脑裂
01— 什么是脑裂？ 要了解什么是脑裂，首先我们要明白es集群的组成。...02— 脑裂产生的原因 那么脑裂到底是怎么产生的呢，其实主要分为以下三个方面： 1.网络抖动 内网一般不会出现该问题，可以监控内网状态。外网的网络出现问题的可能性大些。...03— 脑裂问题解决 既然我们知道了脑裂问题产生的原因，那么我们就可以根据原因去解决： 1.不要把主节点设置位数据节点，即node.master和node.data不要同时设置为true //...我们可以适当的把这个值改大，减少出现脑裂的概率，官方给出的建议是(n/2)+1,n为有资格成为主节点的节点数node.master=true。...那么如果发生了脑裂，如何解决呢？
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——或者共享资源被瓜分、2边“服务”都起不来了；或者2边“服务”都起来了，但同时读写“共享存储”，导致数据损坏（...对付HA系统“裂脑”的对策，目前达成共识的的大概有以下几条： 1）添加冗余的心跳线，例如：双线条线（心跳线也HA），尽量减少“裂脑”发生几率； 2）启用磁盘锁。...正在服务一方锁住共享磁盘，“裂脑”发生时，让对方完全“抢不走”共享磁盘资源。但使用锁磁盘也会有一个不小的问题，如果占用共享盘的一方不主动“解锁”，另一方就永远得不到共享磁盘。
在将heartbeat应用到生产环境中，还是有许多要注意的地方，一不小心就可能导致heartbeat无法切换或脑裂的情况，下面来介绍下由于iptables导致脑裂的现象。...192.168.3.128 192.168.4.128 心跳ip usvr-128 主机名 现象：当启动heartbeat主后，VIP在218上生效；然后再启动heartbeat备，VIP在128上也生效；此时脑裂产生...正如如上显示，主备双方都检查对方的node死掉，从而接管VIP，导致脑裂产生。
!/bin/bash while true do Master=10.0.0.10 Backup=10.0.0.11 Vip=10.0.0.100 M...
[梁山好汉说IT] 如何理解脑裂问题 本文通过梁山好汉的例子来加深理解脑裂问题。 1. 问题描述 Split-brain, 就是在集群环境中，因为异常情况发生后，产生两个子集群。...ElasticSearch有调节参数 discovery.zen.ping_timeout:3 此参数指定从节点访问主节点后如果3秒之内没有回复则默认主节点挂了，我们可以适当的把它改大，改成5到6秒这样可以减少出现脑裂的概率...我们可以适当的把这个值改大，减少出现脑裂的概率，官方给出的建议是(n/2)+1。 4.
一.介绍 脑裂（split-brain）：指在一个高可用（HA）系统中，当联系着的两个节点断开联系时，本来为一个整体的系统，分裂为两个独立节点，这时两个节点开始争抢共享资源，例如都去用同一个ip提供网页服务...对于无状态服务的HA，无所谓脑裂不脑裂；但对有状态服务(比如MySQL)的HA，必须要严格防止脑裂。 二.产生的原因 高可用服务器对之间心跳线链路发生故障，导致无法正常通信。...高可用服务器上开启了 iptables防火墙阻挡了心跳消息传输。 高可用服务器上心跳网卡地址等信息配置不正确，导致发送心跳失败。 其他服务配置不当等原因，如心跳方式不同，心跳广插冲突、软件Bug等。...提示： Keepalived配置里同一 VRRP实例如果 virtual_router_id两端参数配置不一致也会导致裂脑问题发生。.../bin/bash #检测keepalived脑裂脚本 #ping网关失败2次则关闭keepalived服务，成功2次则启动 #[使用设置] #网关地址或者对方keepalived节点地址，互ping
引言 此前，在 rabbitmq 系列文章中，我们介绍过脑裂问题。...Elasticsearch 脑裂问题可能产生的原因 网络问题 — 节点间网络异常造成集群发生物理分离，造成脑裂问题 节点负载 — 如果 master 节点负载过高，则可能造成 master 节点停止响应...，从而脱离集群，集群重新选主，恢复响应后出现脑裂问题 3....如何避免脑裂问题 3.1....这就是多播模式，但事实上，在阿里云等云服务器上采用多播模式自行搭建 Elasticsearch 将导致各节点无法发现从而集群无法建成，这也是云服务供应商从安全角度考虑的策略，在这样的云服务器上，我们只能采用单播模式搭建集群
什么是脑裂？...本篇文章着重来给大家讲一下Zookeeper中的脑裂问题，以及是如果解决脑裂问题的。...刚刚在说明脑裂场景时，有一个前提条件就是没有考虑过半机制，所以实际上Zookeeper集群中是不会出现脑裂问题的，而不会出现的原因就跟过半机制有关。...这就是更脑裂问题有关系了，比如回到上文出现脑裂问题的场景： 当机房中间的网络断掉之后，机房1内的三台服务器会进行领导者选举，但是此时过半机制的条件是set.size() > 3，也就是说至少要4台zkServer...而如果过半机制的条件是set.size() >= 3，那么机房1和机房2都会选出一个Leader，这样就出现了脑裂。所以我们就知道了，为什么过半机制中是大于，而不是大于等于。就是为了防止脑裂。
对付HA系统“裂脑”的对策，目前达成共识的的大概有以下几条： 1）添加冗余的心跳线，例如：双线条线（心跳线也HA），尽量减少“裂脑”发生几率； 2）启用磁盘锁。...脑裂产生的原因 一般来说，裂脑的发生，有以下几种原因： 高可用服务器对之间心跳线链路发生故障，导致无法正常通信。 因心跳线坏了（包括断了，老化）。...高可用服务器上开启了 iptables防火墙阻挡了心跳消息传输。 高可用服务器上心跳网卡地址等信息配置不正确，导致发送心跳失败。...提示： Keepalived配置里同一 VRRP实例如果 virtual_router_id两端参数配置不一致也会导致裂脑问题发生。...做好对裂脑的监控报警（如邮件及手机短信等或值班）.在问题发生时人为第一时间介入仲裁，降低损失。例如，百度的监控报警短倍就有上行和下行的区别。
，此时 Redis 的集群中就出现了两个主节点的问题，就是 Redis 脑裂问题。...脑裂问题影响 Redis 脑裂问题会导致数据丢失，为什么呢？...来看脑裂问题产生的过程： 而最后一步，当旧的 Master 变为 Slave 之后，它的执行流程如下： Slave（旧 Master）会向 Master（新）申请全量数据。...如何解决脑裂问题？ 脑裂问题只需要在旧 Master 恢复网络之后，切换身份为 Slave 期间，不接收客户端的数据写入即可，那怎么解决这个问题呢？...课后思考 设置了参数之后，Redis 脑裂问题能完全被解决吗？为什么？Zookeeper 有脑裂问题吗？它是如何解决脑裂问题的？
恢复GlusterFS文件裂脑步骤 1. 执行如下命令，获取裂脑文件的路径。...# gluster volume heal VOLNAME info split-brain 客户端访问裂脑文件会报I/O错误。 2. 关闭在mount客户端访问裂脑文件的进程。...如果有虚拟机正在使用裂脑文件，必须将虚拟机关闭。 3. 通过getfattr命令获取和验证扩展属性的变更记录，然后通过扩展属性来确定哪些brick包含可信的文件。...一个文件发生裂脑，可是数据裂脑，也可以是元数据裂脑，也有可以是数据和元数据同时裂脑。 一个元数据、数据同时裂脑例子如下： # getfattr -d -m . -e hex /gfs/brick-?...通过重置相关字段解决裂脑问题 1）解决数据裂脑：重置数据字段对应属性值 2）解决元数据裂脑：重置元数据字段对应属性值 3）解决索引裂脑：删除一个无效的副本，同时必须删除对应的gfid-link文件，在.
，此时 Redis 的集群中就出现了两个主节点的问题，就是 Redis 脑裂问题。...脑裂问题影响Redis 脑裂问题会导致数据丢失，为什么呢？...来看脑裂问题产生的过程：而最后一步，当旧的 Master 变为 Slave 之后，它的执行流程如下：Slave（旧 Master）会向 Master（新）申请全量数据。...如何解决脑裂问题？脑裂问题只需要在旧 Master 恢复网络之后，切换身份为 Slave 期间，不接收客户端的数据写入即可，那怎么解决这个问题呢？...课后思考设置了参数之后，Redis 脑裂问题能完全被解决吗？为什么？Zookeeper 有脑裂问题吗？它是如何解决脑裂问题的？
对于无状态服务的HA，无所谓脑裂不脑裂；但对有状态服务(比如MySQL)的HA，必须要严格防止脑裂。（但有些生产环境下的系统按照无状态服务HA的那一套去配置有状态服务，结果可想而知...）...如何防止HA集群脑裂 一般采用2个方法 1）仲裁 当两个节点出现分歧时，由第3方的仲裁者决定听谁的。这个仲裁者，可能是一个锁服务，一个共享盘或者其它什么东西。...所以，单纯的双节点，无论如何也防止不了脑裂。 如何实现上面的策略 可以自己完全从头开始实现一套符合上述逻辑的脚本。...这也就是意味着出现了keepalived的脑裂现象，检查了两台主机的网络连通状态，发现网络是好的。...最简单的一种操作方法是，在主备的keepalived的配置文件中增加check配置，服务器周期性地ping一下网关，如果ping不通则认为自身有问题 。
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...二、集群(cluster)模式下的脑裂 ?...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
为验证原主库只是“假故障”，查看原主库服务器的资源使用监控。...从库被升级为新主库后，主从集群里就有两个主库，这就是案例脑裂原因。 3 为何脑裂会导致数据丢失？...4 脑裂应急方案 主从集群中的数据丢失是因为发生脑裂，必须有应对脑裂方案。 问题出在原主假故障后，仍能接收请求，因此，可在主从集群机制的配置项中查找是否有限制主库接收请求的设置。...主从切换完成后，也只有新主库能接收请求，不会发生脑裂，也就不会发生数据丢失。 5 总结 脑裂，主从集群中，同时有两个主能接收写请求。...脑裂主要是因为原主库发生了假故障，假故障的原因： 和主库部署在同一台服务器上的其他程序临时占用了大量资源（例如CPU资源），导致主库资源使用受限，短时间内无法响应心跳。
脑裂 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； 脑裂发生的原因 主库是由于某些原因无法处理请求，也没有响应哨兵的心跳，才被哨兵错误地判断为客观下线的；结果在被判断下线之后，原主库又重新开始处理请求了，而此时哨兵还没有完成主从切换...等到哨兵让原主库和新主库做全量同步后，原主库在切换期间保存的数据就丢失了； 和主库部署在同一台服务器上的其他程序临时占用了大量资源（例如CPU资源），导致主库资源使用受限，短时间内无法响应心跳，其它程序不再使用资源时...，主库又恢复正常； 脑裂产生问题的本质原因是，Redis主从集群内部没有通过共识算法，来维护多个节点数据的强一致性。...当脑裂发生时Zookeeper主节点被孤立，此时无法写入大多数节点，写请求会直接返回失败，因此它可以保证集群数据的一致性； 脑裂问题解决方案 两个参数 min-slaves-to-write：设置主库能进行数据同步的最少从库数量
先分享一个Spring知识点思维导图给大家 zookeeper脑图.png 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，...这样是为了以最大容错服务器个数的条件下，能节省资源。...刚刚在说明脑裂场景时有一个前提条件就是没有考虑过半机制，所以实际上ZooKeeper集群中是不会轻易出现脑裂问题的，原因在于过半机制。...这就是更脑裂问题有关系了，比如回到上文出现脑裂问题的场景（如上图1）：当机房中间的网络断掉之后，机房1内的三台服务器会进行领导者选举，但是此时过半机制的条件是“节点数 > 3”，也就是说至少要4台zkServer...Zookeeper集群“脑裂”问题处理 什么是脑裂？
关于集群中的"脑裂"问题，之前已经在这里详细介绍过，下面重点说下Zookeeper脑裂问题的处理办法。...这样是为了以最大容错服务器个数的条件下，能节省资源。...刚刚在说明脑裂场景时有一个前提条件就是没有考虑过半机制，所以实际上Zookeeper集群中是不会轻易出现脑裂问题的，原因在于过半机制。...这就是更脑裂问题有关系了，比如回到上文出现脑裂问题的场景 [如上图1]：当机房中间的网络断掉之后，机房1内的三台服务器会进行领导者选举，但是此时过半机制的条件是 "节点数 > 3"，也就是说至少要4台zkServer...三、 Zookeeper 集群"脑裂"问题处理 1. 什么是脑裂？
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