1.对于分布式Redis主从集群来说,什么是脑裂? 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. 2.为什么会发生脑裂? 2.1 网络问题:导致Redis Master节点跟Redis Slave节点和Sentinel集群处于不同的网络分区,此时因为Sentinel集群无法感知到master的存在,所以将Slave节点提

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.ooKeeper是用来协调(同步)分布式进程的服务,提供了一个简单高性能的协调内核,用户可以在此之上构建更多复杂的分布式协调功能.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. 一. Zookeep

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

**现象描述** es1,es2,es3三台es组成一个集群,集群状态正常, 当es1 服务器重启后,es1不能加到集群中,自己选举自己为master,这就产生了es集群中所谓的“脑裂” , 把es1的es服务重启后,es1则能正常发现集群并加入. 当重启es2服务器后,es2不能加到集群中,自己选举自己为master,也产生了es集群中所谓的“脑裂”,当 重启es服务后,还是不能发现集群. 当重启es3服务器后,es3能加到集群中.正常. **分析** 三台es服务器es服务,插件的版本均一样

问题:当 raft group 发生脑裂的情况下,老的 raft leader 可能在一段时间内并不知道新的 leader 已经被选举出来,这时候客户端在老的 leader 上可能会读取出陈旧的数据(stale read).比如,我们假想一个拥有 5 个节点的 raft group: 其中 Node 5 是当前的 raft leader,当出现网络分区时,在 Node 5 的 raft lease 任期还没结束的一段时间内,Node 5 仍然认为自己是当前 term 的 leader,但是此时,

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

一.概述 在某些极端情况下,某些 NiFi 节点信息会由于用户强行 disconnect from cluster ,而出现 local flow 与 cluster 的 flow 不同步的问题. 此后,该问题节点再也无法正常同 cluster 建立连接,并且频繁报错:Failed to connect node to cluster because local flow is different than cluster flow. 二.问题解决 关于此问题,一个邮箱列表对此话题做了较为清晰的

环境:一个基于B/S的MIS系统,硬件为两台2个CPU.8GB内存的HP小型机,服务器是WebLogic 9.2,每台机器启动了3个WebLogic实例,构成一个6个节点的亲合式集群. 说明:由于是亲合式集群,节点间没有进行Session同步,但是有一些需求要实现部分数据在各个节点间共享.开始这些数据存放在数据库中,但是由于读写频繁竞争很激烈,对性能影响较大,后面使用JBossCache构建了一个全局缓存. 全局缓存启用后,服务正常使用了较长一段时间. 问题:最近不定期地多次出现内存溢出问题.

FULL GC会导致stop-the-world,频繁的FULL GC会影响系统的可用性.stackoverflow上有个提问是这么描述这个问题的:当服务器集群批量启动后,执行FULL GC的频率和时间点大致相同,若FULL GC时间过长,会让负载均衡器觉得各个机器服务不可用,可能导致整个服务下线 jstat -gc pid intervaltime 可以查看full gc的次数和时间 应用的JVM启动参数如下: -Xmx2g -Xms2g -Xmn256m -XX:PermSize=128m

某天,运维反馈某两个机房的出口流量和入口流量过大,并且持续了好一段时间. 再仔细排查后发现是 redis 集群的几台服流量问题,于是开始查日志. 在日志中发现出现大量的 Can't handle RDB format version 7 猜想是版本不一致问题,检查后发现确实集群中 redis 的版本不一致,导致由 低版本服务器-主,高版本服务器-从 变为 低版本服务器-从,高版本服务器-主后,低版本无法兼容高版本的 RDB,造成同步失败,然后删除从节点数据,导致不断增量备份. 解决方案是先把低版

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

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.ooKeeper是用来协调(同步)分布式进程的服务,提供了一个简单高性能的协调内核,用户可以在此之上构建更多复杂的分布式协调功能.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. 一. Zookeep

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

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

一. 环境准备:3台Linux服务器,系统为CentOS 7.5 角色划分:3台机器全部安装jdk1.8,全部安装elasticsearch (后续都简称为es集群) 主节点上需要安装kibana与logstashELK版本信息为7.1.1,你可以从官网下,也可以直接从下面地址下载: https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-7.1.1.tar.gz https://artifacts.elastic.co/download

2. 基础入门 2.1 重要概念 2.1.1 集群和节点 1)cluster Elasticsearch集群是由一个或多个节点组成,通过其集群名称来进行唯一标识.节点在搜索到集群之后,通过判断自身的 cluster.name 来决定是否加入该集群 2)node 节点就是单个的Elasticsearch实例.在一般情况下,每个节点都在独立的容器中运行.根据节点的作用,node具有如下的角色分配: master-eligible node 主节点负责轻量级群集范围的操作,例如创建或删除索引,跟踪哪些

一.  ElasticSearch简单介绍 ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎. ElasticSearch不但包括了全文搜索功能,还可以进行以下工作:-> 分布式实时文件存储,并将每一个字段都编入索引,使其可以被搜索.-> 实时分析的分布式搜索引擎.-> 可以扩展到上百

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

实际工作中,可能会碰到集群脑裂的情况,在脑裂时,会出现双 primary情况.这时,需要用户介入,人工判断哪个节点的数据最新,减少数据丢失. 一.测试环境信息 操作系统: [kingbase@node1 bin]$ cat /etc/centos-release CentOS Linux release 7.2.1511 (Core) ​ 数据库: [kingbase@node1 bin]$ ./ksql -U system test ksql (V8.0) Type "help" f

ELK + filebeat集群部署 一.ELK简介 1. Elasticsearch Elasticsearch是一个实时的分布式搜索分析引擎, 它能让你以一个之前从未有过的速度和规模,去探索你的数据.它被用作全文检索.结构化搜索.分析以及这三个功能的组合 2.Logstash Logstash是一款强大的数据处理工具,它可以实现数据传输,格式处理,格式化输出,还有强大的插件功能,常用于日志处理. 3.Kibana kibana是一个开源和免费的工具,它可以为Logstash和ElasticS

目录 分布集群 emq@s1.emqtt.io 节点设置 emq@s2.emqtt.io 节点设置 节点加入集群 节点退出集群 节点发现与自动集群 manual 手动创建集群 基于 static 节点列表自动集群 基于 mcast 组播自动集群 基于 DNS A 记录自动集群 基于 etcd 自动集群 基于 Kubernetes 自动集群 集群脑裂与自动愈合 集群节点自动清除 跨节点会话(Session) 防火墙设置 一致性 Hash 与 DHT 负载均衡 HAProxy -> EMQ 集群 N