一.对脑裂的理解 在高可用(HA)系统中,当联系2个节点的“心跳线”断开时,本来为一整体.动作协调的HA系统,就分裂成为2个独立的个体.由于相互失去了联系,都以为是对方出了故障.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.两边“服务”都起不来了:或两边“服务”都起来了,但同时读写“共享存储”,导致数据损坏(常见如数据库轮询着的联机日志出错). 二.解决策略 1.同时使用串行电缆和以太网电缆连接,同时用两条心跳线路,这样一条线路坏

keepalive keepalive起初专门为lvs负载均衡软件设计的,用来管理监控lvs集群系统中各个服务节点的状态,后来又加入了可以实现高可用的vrrp功能. keepalive软件通过vrrp协议实现高可用功能的.VRRP(虚拟路由器冗余协议)目的就是为了解决静态路由单点故障问题,竞选机制来将路由的任务交给某台VRRP路由器的,保证节点宕机,整个网络可以不间断的运行 Keepalived可以实现任意两台主机之间,例如Master和Backup主机之间的故障转移和自动切换,这个主机可以是普

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

欢迎关注我的社交账号: 邮箱: jiangxinnju@163.com 博客园地址: http://www.cnblogs.com/jiangxinnju GitHub地址: https://github.com/jiangxincode 知乎地址: https://www.zhihu.com/people/jiangxinnju 运行于备用主机上的Heartbeat可以通过以太网连接检测主服务器的运行状态,一旦其无法检测到主服务器的"心跳"则自动接管主服务器的资源.通常情况下,主.备

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

今天修改了和journalNode通信的zookeeper配置,原来没有打开zookeeper动态清理快照的功能. 所以3台zookeeper节点,每台修改完配置后,然后重启了下zookeeper服务. 然后就发现hadoop集群发生脑裂了,并且两台namenode节点都是standby状态. 经过半小时的激烈斗争,终于解决了. 以下是解决方案: 1. 停止3个journalNode,停止3台zookeeper服务.(这里会导致由于namenode与journalNode无法正常通信,而中断服务

**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

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

一.MFS概述 MooseFS是一个分布式存储的框架,其具有如下特性:(1)通用文件系统,不需要修改上层应用就可以使用(那些需要专门api的dfs很麻烦!).(2)可以在线扩容,体系架构可伸缩性极强.(官方的case可以扩到70台了!)(3)部署简单.(4)高可用,可设置任意的文件冗余程度(提供比raid1+0更高的冗余级别,而绝对不会影响读或者写的性能,只会加速!)(5)可回收在指定时间内删除的文件(“回收站”提供的是系统级别的服务,不怕误操作了,提供类似oralce 的闪回等高级dbms的即

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,

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

阿里技术专家甘盘:浅谈双十一背后的支付宝LDC架构和其CAP分析 https://mp.weixin.qq.com/s/Cnzz5riMc9RH19zdjToyDg 汤波(甘盘) 技术琐话 2020-12-28 背景 自 2008 年双 11 以来,在每年双 11 超大规模流量的冲击上,蚂蚁金服都会不断突破现有技术的极限.2010 年双 11 的支付峰值为 2 万笔/分钟,到 2017 年双 11 时这个数字变为了 25.6 万笔/秒. 2018 年双 11 的支付峰值为 48 万笔/秒,201

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

解决keepalived脑裂问题   检测思路:正常情况下keepalived的VIP地址是在主节点上的,如果在从节点发现了VIP,就设置报警信息 脚本如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 #!/bin/bash # 检查脑裂的脚本,在备节点上进行部署 LB01_VIP=10.10.10.229 LB01_IP=10.10.10.129 LB02_IP=10.10.10.

转自 http://blog.csdn.net/u010185262/article/details/49910301 Zookeeper zookeeper是一个分布式应用程序的协调服务.它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的性能包括:配置维护.名字服务.分布式同步.组服务等. zookeeper是以Fast Paxos算法为 基础,paxos算法存在活锁的问题,即当有多个proposer交错提交时,有可能互相排斥导致没有一个proposer能提交成功,而Fase Paxos作了一些

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serve

在自己环境做keepalived+redis实验时,当重启了备用redies机器后,发现两台redies主机都拿到了VIP [root@redis2 ~]# ip addr list 1: lo: <LOOPBACK,UP,LOWER_UP> mtu 65536 qdisc noqueue state UNKNOWN link/loopback 00:00:00:00:00:00 brd 00:00:00:00:00:00 inet 127.0.0.1/8 scope host lo inet

出现: 在搭建hadoop的HA集群环境后,由于两个namenode的状态不一,当active的namenode由于网络等原因出现假死状态,standby接收不到active的心跳,因此判断active的namenode宕机,但实际上active并没有死亡.此时standby的namenode就会切换成active的状态,保证服务能够正常使用.若原来的namenode复活,此时在整个集群中就出现2个active状态的namenode,该状态成为脑裂.脑裂现象可能导致这2个namenode争抢资源

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