原文:http://xingxiudong.com/2015/01/05/resolve-elasticsearch-split-brain/ 什么是“脑裂”现象? 由于某些节点的失效,部分节点的网络连接会断开,并形成一个与原集群一样名字的集群,这种情况称为集群脑裂(split-brain)现象.这个问题非常危险,因为两个新形成的集群会同时索引和修改集群的数据. 如何避免脑裂问题? 避免脑裂现象,用到的一个参数是:discovery.zen.minimum_master_nodes.这个参数决定

Elasticsearch笔记八之脑裂 概述: 一个正常es集群中只有一个主节点,主节点负责管理整个集群,集群的所有节点都会选择同一个节点作为主节点所以无论访问那个节点都可以查看集群的状态信息. 而脑裂问题的出现就是因为从节点在选择主节点上出现分歧导致一个集群出现多个主节点从而使集群分裂,使得集群处于异常状态. 一般es集群会在内网部署,也可能在外网部署比如阿里云. 原因: 1:网络原因 内网一般不会出现此问题,可以监控内网流量状态.外网的网络出现问题的可能性大些. 2:节点负载 主节点即负责管

什么是“脑裂”现象? 由于某些节点的失效,部分节点的网络连接会断开,并形成一个与原集群一样名字的集群,这种情况称为集群脑裂(split-brain)现象.这个问题非常危险,因为两个新形成的集群会同时索引和修改集群的数据. 如何避免脑裂问题? 避免脑裂现象,用到的一个参数是:discovery.zen.minimum_master_nodes.这个参数决定了要选举一个Master需要多少个节点(最少候选节点数).默认值是1.根据一般经验这个一般设置成 N/2 + 1,N是集群中节点的数量,例如一个

https://www.cnblogs.com/zlslch/p/6477312.html

本文翻译自blog.trifork.com的博文 地址是http://blog.trifork.com/2013/10/24/how-to-avoid-the-split-brain-problem-in-elasticsearch/ ,可以复制后在浏览器观看. 我们都遇到过这个 - 在我们开始准备一个elasticsearch集群的时候,第一个问题就是"集群需要有多少节点?".我想大家都知道,这个问题的答案取决于很多因素,例如期望的负载,数据大小,硬件等.这篇博文不会深入解释如何调整

一个正常es集群中只有一个主节点,主节点负责管理整个集群,集群的所有节点都会选择同一个节点作为主节点:所以无论访问那个节点都可以查看集群的状态信息. 而脑裂问题的出现就是因为从节点在选择主节点上出现分歧导致一个集群出现多个主节点从而使集群分裂,使得集群处于异常状态 这样的脑裂状态直接让节点失去了集群的正确状态,导致集群不能正常工作. 可能导致的原因: 1. 网络:由于是内网通信,网络通信问题造成某些节点认为master死掉;       当出现网络风暴,IO大面积阻塞.爬虫等现象的时候,就会造成

目录 1 ZooKeeper的主从机制 2 什么是ZooKeeper的脑裂 2.1 脑裂现象的表现 2.2 为什么会出现脑裂 3 ZooKeeper如何解决"脑裂" 3.1 3种可行的思路 3.2 ZooKeeper采用的方法 3.3 ZooKeeper的具体解决思路 1 ZooKeeper的主从机制 Leader == Master, Follower == Slaver. 集群中的各个节点都会尝试注册为leader节点, 其他没有注册成功的则成为follower(随从)节点. 这些

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,结果会导致系统混乱,数据损坏.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

脑裂: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 ES集群的总体状态是red,本来9个节点的集群在结果中只显示4个节点在线: 正常情况下,集群中的所有节点应该对集群中的master的选择是一致的,这样获得的状态信息也应该是一致的,不一样的状态信息,说明不同的节点对master的选择出现了异常-----也就是所谓的脑裂问题,这样的脑裂状态直接让节点失去了集群的正确状态,导致集群不能正常工作. 可能导致脑裂的原因: 1.网络:由于网络通信问题造成某些节点认为master死掉,而另选maste

centos   HA高可用集群  heartbeat搭建 heartbeat测试  主上停止heartbeat服务  测试脑裂  两边都禁用ping仲裁  第三十二节课 heartbeat是Linux-ha项目中的一个组件 http://linux-ha.org/wiki/Main_Page 一般服务器都有两个网卡或者都有串口,一个网卡专门心跳,或者用串口线 做心跳线 ,COM口串口不能设置ip 上半节课 heartbeat搭建 下半节课 heartbeat测试主上停止heartbeat服务测

研究Glusterfs半年多了,通过实际操作以及源代码分析,对它有了越来越深的了解,由衷的赞叹Gluster的整体架构.今天时间不早了,想写点关于Glusterfs的冗余镜像产生脑裂的原因. 首先,简单描述一下脑裂,所谓脑裂,就是指两个或多个节点都“认为”自身是正常节点而互相“指责”对方,导致不能选取正确的节点进行接管或修复,导致脑裂状态.这种现象出现在数据修复.集群管理等等高可用场景. Glusterfs的冗余镜像(下文简称AFR)提供了数据副本功能,能够在即使只有一个冗余节点的情况下仍能正常

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节点机器最多宕掉2台,还可以继续使用,因为剩下3台大于5/2. 至于为什么最好为奇数个节点?这样是为了以最大容错服务器个数的条件下,能节省资源.比如,最大容错为2的情况下,对应的ZooKeeper服务数,奇数

本文档介绍了glusterfs中可用于监视复制卷状态的heal info命令以及解决脑裂的方法 一. 概念解析 常见术语 名称 解释 Brick GlusterFS 的基本存储单元,由可信存储池中服务器上对外输出的目录表示.存储目录的格式由服务器和目录的绝对路径构成 SERVER:EXPORT Volume 一个卷,在逻辑上由N个bricks组成 Fuse Unix-like OS上的可动态加载的模块,允许用户不用修改内核即可创建自己的文件系统 Glusterd Gluster manageme

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? 我们首先要先知道脑裂产生的原因: 脑裂产生的原因: 一般来说,裂脑的发生,有以下几种原因: 1.高可用服务器对之

技术格言 世界上并没有完美的程序,但是我们并不因此而沮丧,因为写程序就是一个不断追求完美的过程. 什么是脑裂 字面含义 首先,脑裂从字面上理解就是脑袋裂开了,就是思想分家了,就是有了两个山头,就是有了两个主思想. 技术定义 在高可用集群中,当两台高可用服务器在指定的时间内,由于网络的原因无法互相检测到对方心跳而各自启动故障转移功能,取得了资源以及服务的所有权,而此时的两台高可用服务器对都还活着并作正常运行,这样就会导致同一个服务在两端同时启动而发生冲突的严重问题,最严重的就是两台主机同时占用一个

一.集群规划 搭建一个集群我们需要考虑如下几个问题: 1. 我们需要多大规模的集群? 2. 集群中的节点角色如何分配? 3. 如何避免脑裂问题? 4. 索引应该设置多少个分片? 5. 分片应该设置几个副本? 下面我们就来分析和回答这几个问题 1.我们需要多大规模的集群? 需要从以下两个方面考虑: 1.1 当前的数据量有多大?数据增长情况如何?1.2 你的机器配置如何?cpu.多大内存.多大硬盘容量? 推算的依据: ES JVM heap 最大可以设置32G . 30G heap 大概能处理的数据

之前在IDC机房线上环境部署了一套ELK日志集中分析系统, 这里简单总结下ELK中Elasticsearch健康状态相关问题, Elasticsearch的索引状态和集群状态传达着不同的意思. 一.  Elasticsearch 集群健康状态一个 Elasticsearch 集群至少包括一个节点和一个索引.或者它 可能有一百个数据节点.三个单独的主节点,以及一小打客户端节点——这些共同操作一千个索引(以及上万个分片).但是不管集群扩展到多大规模,你都会想要一个快速获取集群状态的途径.Cluste

前言:本文为学习整理实践他人成果的记录型博客.在此统一感谢各原作者,如果你对基础知识不甚了解,可以通过查看Elasticsearch权威指南中文版, 此处注意你的elasticsearch版本,版本不一样,可能有偏差 Q1: Elasticsearch是如何实现Master选举的 Elasticsearch的选主是ZenDiscovery模块负责的,主要包含Ping(节点之间通过这个RPC来发现彼此)和Unicast(单播模块包含一个主机列表以控制哪些节点需要ping通)这两部分: 对所有可以成

ElasticSearch安装及使用 ELK由Elasticsearch.Logstash和Kibana三部分组件组成. Elasticsearch 是个开源分布式搜索引擎,它的特点有:分布式,零配置,自动发现,索引自动分片,索引副本机制,restful风格接口,多数据源,自动搜索负载等. Logstash 是一个完全开源的工具,它可以对你的日志进行收集.分析,并将其存储供以后使用. kibana 是一个开源和免费的工具,它可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析