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。...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...discovery.zen.minimum_master_nodes:1 该参数的意思是，当具备成为主节点的从节点的个数满足这个数字且都认为主节点挂了则会进行选举产生新的主节点。...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。...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。...问题是，当内部mysql所在机器出现网络问题，但是他是给内网提供服务的，这会导致2台mysql都关闭虚拟ip。 所以可以改改，将两台机器互相ping，防止网络问题。.../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....当故障发生时，具有两节点的机器仍然可以提供集群服务，又可以避免脑裂问题，算是一种资源不足情况下的让步方案。 5.
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。...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）。...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。
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。...这就相当于原本一个集群，被分成了两个集群，出现了两个“大脑”，这就是脑裂。...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。...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。
，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？
，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？...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？...本文已收录到我的面试小站 www.javacn.site，其中包含的内容有：Redis、JVM、并发、并发、MySQL、Spring、Spring MVC、Spring Boot、Spring Cloud
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.
最终排查发现是主从集群中的脑裂问题导致：主从集群中，同时有两个主节点都能接收写请求。 影响 客户端不知道应往哪个主节点写数据，导致不同客户端往不同主节点写数据。严重的，脑裂会进一步导致数据丢失。...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。...应对脑裂，你可以在主从集群部署时，通过合理地配置参数min-slaves-to-write和min-slaves-max-lag，来预防脑裂。
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。...但目前MySQL的资源Agent就很弱了，没有使用GTID又没有日志补偿，很容易丢数据，还是不要用的好，继续用MHA吧（但是，部署MHA时务必要防范脑裂）。...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。
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 ?...二、集群(cluster)模式下的脑裂 ?
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？...2.排查客户端的操作日志，发现脑裂现象 在排查客户端的操作日志时，我们发现，在主从切换后的一段时间内，有一个客户端仍然在和原主库通信，并没有和升级的新主库进行交互。...为什么脑裂会导致数据丢失？ 主从切换后，从库一旦升级为新主库，哨兵就会让原主库执行 slave of 命令，和新主库重新进行全量同步。...如何应对脑裂问题？ Redis 已经提供了两个配置项来限制主库的请求处理，分别是 min-slaves-to-write 和 min-slaves-max-lag。
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。...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。...三、 Zookeeper 集群"脑裂"问题处理 1. 什么是脑裂？...zookeeper脑裂是什么原因导致的？...zookeeper是如何解决"脑裂"问题的？
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...，客户端仍然可以和原主库通信，客户端发送的写操作就会在原主库上写入数据了； 脑裂会导致数据丢失的原因 主从切换后，从库一旦升级为新主库，哨兵就会让原主库执行slave of命令，和新主库重新进行全量同步...这样一来原主库在主从切换期间保存的新写数据就丢失了； 在主从切换的过程中，如果原主库只是“假故障”，它会触发哨兵启动主从切换，一旦等它从假故障中恢复后，又开始处理请求，这样一来，就会和新主库同时存在，形成脑裂...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
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