Redis常见问题——脑裂问题

最新推荐文章于 2025-03-23 07:15:00 发布
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文章标签： java redis 分布式 linux
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本文详细介绍了Redis中的脑裂问题，该问题发生在主服务器宕机后，哨兵系统选择新的主服务器，但原主服务器恢复时，可能导致数据丢失。为防止这种情况，文章提出了解决方案，包括配置`min-slaves-to-write`和`min-slaves-max-lag`参数，确保至少一定数量的从服务器连接并同步延迟在可接受范围内，以提高集群稳定性。

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文章目录

背景

脑裂问题：有三台服务器一台主服务器，两台从服务器，还有一个哨兵（哨兵就相当于一个代码段，不参与实际业务）

在这里插入图片描述

一、脑裂问题产生

解释一下哨兵的作用，每隔一段事件发送信息查看主服务器是否还健在，如果出现了不可控原因导致主服务器死亡，会影响整个集群，所以哨兵就会从从服务器中选举一个当主服务器。

基于上边的环境，这时候网络环境发生了波动导致了主服务器的死亡，这时候哨兵就会开始选举
在这里插入图片描述

二、选举完成

选举完成后一个从服务器变成了主服务器，而恰好这时候原主服务器，重启了，但是这时候只能变成从服务器
在这里插入图片描述

三、总结

在上边的背景下，原主服务器接受到客户端的信息后，还未同步到从服务器上就是去连接了，但是重启后又由主变为了从服务器，无法同步数据了，所以这部分数据就丢失了，这就是脑裂问题

四、解决方法

在配置文件中添加如下配置

min-slaves-to-write 1
min-slaves-max-lag 10

第一个参数表示连接到master的最少slave数量
（判断有多少个从服务器，达到了要求才发送信息
避免了主服务器失连后依旧写入数据）

第二个参数表示slave连接到master的最大延迟时间
（减少同步间隔时间，在失连前同步完成）

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通常呐，就是有人恶意攻击你的系统，有人知道你的请求路径，知道你的请求参数跟在请求路径后面的，就会制造一些假的id发起请求等等，就会冲击你的数据库，你的数据库的并发是不高的，请求到了一定的量就会击垮数据库。当Redis中的内存不够用时，此时再向Redis中添加新的key，那么Redis就会按照某一种规则将内存中的数据删除掉，这种数据的删除规则被称之为内存的淘汰策略。每隔一段时间，我们就对一些key进行检查，删除里面过期的key（从一定数量的数据库中取出一定数量的随机key进行检查，并删除其中的过期key）。
Day759.Redis脑裂问题 -Redis 核心技术与实战
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具体来说，在Redis环境下，当主节点与一部分从节点之间因网络问题而失去联系，但主节点依然可以与另一部分从节点或者客户端通讯时，原本的主节点可能继续接受写操作，而与它失去联系的从节点或哨兵可能认为主节点已不可达，并重新选举出一个新的主节点，这时就形成了两个独立的主节点，每个主节点都能接受写请求，从而导致数据冲突和不一致。我们这里配置的是 10 秒，也就是说 master 10 秒都得不到一个从节点的响应，就会认为这个从节点失联，停止接受新的写入命令请求。
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Redis 中的脑裂是什么？ 从名字分析，脑裂现象就是大脑裂开了，一个人如果有两个大脑，就出现了两个决策者，此时身体就不知道该听谁的了，势必会造成混乱。 对应到 Redis 上，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，那么什么时候会出现这种情况呢？ 就是如果当前主库突然出现暂时性 “失联”，而并不是真的发生了故障，此时监听的哨兵会自动启动主从切换机制。当这个原始的主库从假故障中恢复后，又开始处理请求，但是哨兵已经选出了新的主库，这样一来，旧的主库和新主库就会同时存在，这就是脑裂现象。 脑裂
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此时的 min-slaves-to-write 和 min-slaves-max-lag 的组合要求就无法得到满足，原主库就会被限制接收客户端请求，客户端也就不能在原主库中写入新数据，就可以避免脑裂现象的发生了。这两个配置项组合后的要求是，主库连接的从库中至少有 N 个从库，和主库进行数据复制时的 ACK 消息延迟不能超过 T 秒，否则，主库就不会再接收客户端的请求了。数据丢失不一定是发生了脑裂，最常见的原因是主库的数据还没有同步到从库，结果主库发生了故障，等从库升级为主库后，未同步的数据就丢失了。
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