由于 Paxos 算法过于晦涩难懂且难以实现,Diego Ongaro 提出了一种更易于理解和实现并能等价于 Paxos 算法的共识算法 - Raft 算法. 因为 Raft 算法清晰易懂越来越多的开源项目尝试引入 Raft 算法来解决分布式一致性问题.在分布式存储领域基于 Raft 算法构建的项目百花齐放,欣欣向荣. 介绍 Raft 算法的文章早已是汗牛充栋,本文先介绍两个非常优秀的网站: The Secret Lives of Data-CN 以图文方式介绍 Raft 算法,是非常好的入门材

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

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

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

一.安装创建并发vg时必需的软件包clvm包,该包安装.升级.后必须重启os clvm包的描述:Enhanced Concurrent Logical Volume Manager 软件包在aix6100-dvd1.iso中:安装时进入到installp/ppc目录下执行安装 软件包升级在6106中:升级时使用指令smitty update_all 直接选择全部升级到最新版    本,不支持选择部分软件包升级,系统只支持相关软件包全部升级 二.确定共享存储 确定共享存储的方法有三种: 方法一:

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

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

问题描述:开启防火墙后,Keepalived出现脑裂. 背景架构:两台centos7通过Keepalived实现高可用 问题具体表现形式:两台主机通过ip addr (ip  a)查看,发现两台主机都出现vip(虚拟ip) 排查步骤: 1.关闭防火墙后,发现脑裂症状消失,确认是防火墙的问题 2.设置防火墙规则: firewall-cmd --direct --permanent --add-rule ipv4 filter INPUT 0 --in-interface ens160 --dest

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

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: #!/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=10.10.10.130 while true do   ping -c 2 -W 3 $LB01_VIP &>/dev/null     if [ $? -eq 0 -a `ip add|grep &quo

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

参考来源: https://github.com/digoal/blog/blob/master/201803/20180326_01.md#postgresql-一主多从多副本强同步简明手册---配置压测监控切换防脑裂修复0丢失---珍藏级 PostgreSQL 一主多从(多副本,强同步)简明手册 - 配置.压测.监控.切换.防脑裂.修复.0丢失 - 珍藏级 作者 digoal 日期 2018-03-25 标签 PostgreSQL , 多副本 , 一主多从 , 流复制 背景 PostgreS

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

转自:http://blog.csdn.net/tantexian/article/details/40109331 Namenode HA原理详解 社区hadoop2.2.0 release版本开始支持NameNode的HA,本文将详细描述NameNode HA内部的设计与实现. 为什么要Namenode HA? 1. NameNode High Availability即高可用. 2. NameNode 很重要,挂掉会导致存储停止服务,无法进行数据的读写,基于此NameNode的计算(MR,

现象: RabbitMQ GUI上显示 Network partition detectedMnesia reports that this RabbitMQ cluster has experienced a network partition. There is a risk of losing data. Please read RabbitMQ documentation about network partitions and the possible solutions. 原因分析: