分布式集群架构的“脑裂”问题

最新推荐文章于 2025-07-17 11:27:46 发布
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分布式集群架构中，当主节点故障检测因网络问题导致假死现象，可能引发脑裂问题，即两个领导节点共存。脑裂产生的原因主要是网络的不可靠性和集群状态监测的时间差。解决脑裂常用的方法包括半数以上节点投票的Quorum机制和增加心跳线冗余。Quorum机制确保多数节点确认新领导者的epoch，防止旧领导者继续服务。

目录

什么是假死？什么是脑裂

造成脑裂问题的原因

如何解决脑裂问题

 

什么是假死？什么是脑裂

 

在分布式集群中，我们都会采取某种机制检测主节点是否有故障，有故障的话会选举出新的主节点。

假死：由于心跳超时(网络原因导致)认为leader已死，但其实leader还活着

脑裂：由于假死发起了新一轮的选举，此时会出现2个leader共存。会出现有的客户端请求老leader，有的客户端请求新leader

 

 

造成脑裂问题的原因

 

1.网络的不可靠性。

2.集群状态监测不能做到100%同步，有时间差 

 

 

如何解决脑裂问题

 

1. 半数法人机制(Quorums)：这种

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脑裂：解决大数据处理中的分布式计算挑战
CodeHeroicX的博客
08-20 264
脑裂问题指的是在分布式计算环境中，由于网络延迟或节点故障等原因，导致计算节点之间的同步出现问题，最终影响到整个计算过程的正确性和性能。脑裂问题尤其在大数据处理中显得尤为突出，因为处理大规模数据所需的计算资源更多，网络通信开销更大，因此节点之间的同步更容易受到影响。然而，分布式计算也带来了一些挑战，其中之一就是脑裂问题。本文将探讨脑裂问题在大数据处理中的意义，并提供一些源代码示例，以帮助读者更好地理解和解决这一问题。脑裂问题在大数据处理中是一个重要的挑战，但通过合适的策略和技术，我们可以有效地解决这一问题。
详解容灾架构中的脑裂问题
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11-22 596
资源被1:1割裂之后的默认仲裁策略不一致。以上是一个三节点的ORACLE RAC集群的Vote FIle的一个示意矩阵，每一行是一个节点的写入的信息，例如第一行，Instance1分别把其对集群中的三个成员（1、2、3）进行私网检测的结果写入到仲裁文件当中，Instance2、Instance3同样把其检测结果写入仲裁文件，最终组成了三个节点的仲裁矩阵。集群的仲裁是瞬间完成的，集群的仲裁触发条件有可能有片刻的先后顺序之差，数据库层的仲裁先于存储层的仲裁，那么虽然概率小，但是这个冲突是完全有可能的。
【分布式微服务云原生】战胜Redis脑裂：深入解析与解决方案
Dylaniou的博客
10-05 1439
Redis的脑裂问题是指在分布式系统中，由于网络分区或其他原因，导致集群的不同部分失去联系，每个孤立的子集都认为自己是活跃的，从而导致数据不一致性和系统的可用性问题。
分布式脑裂问题
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06-18 1810
定义 在一个高可用系统中，当联系着的节点断开联系时，本来为一个整体的系统，分裂成两个独立节点，两个节点开始争抢共享资源造成系统混乱、数据损坏的现象，成为“脑裂”。
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ecloud_developer的博客
06-24 819
当因为网络等原因，造成集群出现了多个分区时，主节点就不能与集群内所有节点进行通信，这时一部分集群就会认为主节点服务宕机，开始进行新leader的选举，此时会在各分区内都选举出leader，整个集群内会存在多个leader，然后各leader会各自处理一些事务，这些事务没有在整个集群内同步。另外一种是有状态的高可用，常见的如mysql集群，采用主从模式，主节点提供读写能力，从节点提供读能力，高可用集群中的节点提供的能力是有差异的，主节点挂了之后需要重新选举主节点来形成新的主从集群。
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06-13 3929
脑裂的概念与成因 "split brain"原本是指医学中的“裂脑综合征”，即连接大脑左右半球的胼胝体受损到一定程度后发生的症状。左右脑分离后，会分别处理知觉、形成概念和对刺激产生反应，相当于有两个脑在一个身体运作，会造成患者行为的冲突。例如： 当一个裂脑患者更衣时，他有时会一只手将裤子拉起，却另一只手将裤子往下脱。 当一个影像只投射在裂脑患者的左视觉区，他无法说出看见了什么——因为左视觉区的影...
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