什么是Redis集群的脑裂问题?

目录

一、脑裂的发生

二、脑裂的危害

三、如何避免脑裂?

四、能彻底解决脑裂吗?


所谓脑裂,就像他的名字一样,大脑裂开了,一般来说就是指一个分布式系统中有两个子集,然后每个子集都有一个自己的大脑(Leader/Master)。那么整个分布式系统中就会存在多个大脑了,而且每个人都认为自己是正常的,从而导致数据不一致或重复写入等问题。

一、脑裂的发生

Redis的脑裂问题可能发生在网络分区或者主节点出现问题的时候:

  • 网络分区: 网络故障或分区导致了不同子集之间的通信中断。
    • Master节点,哨兵和Slave节点被分割为了两个网络,Master处在在一个网络中,Slave库和哨兵在另外一一个网络中,此时哨兵发现和Master连不上了,就会发起主从切换,选一个新的Master,这时候会出现两个主节点的情况。
  • 主节点问题: 集群中的主节点之间出现问题,导致不同的子集认为它们是正常的主节点。
    • Master节点有问题,哨兵就开始选举新的主节点,但是在这个过程中,原来的那个Master节点又恢复了,这时候就可能会导致一部分Slave节点认为他是Master节点,而另一部分Slave新选出了一个Master。

二、脑裂的危害

脑裂问题可能导致以下问题:

  • **数据不一致:**不同子集之间可能对同一数据进行不同的写入,导致数据不一致。
  • **重复写入:**在脑裂解决后,不同子集可能尝试将相同的写入操作应用到主节点上,导致数据重复。
  • **数据丢失:**新选出来的Master会向所有的实例发送slave of命令,让所有实例重新进行全量同步,而全量同步首先就会将实例上的数据先清空,所以在主从同步期间在原来那个Master上执行的命令将会被清空。

三、如何避免脑裂?

那么如何防止脑裂的发生呢?

Redis已经提供了两个配置项可以帮我们做这个事儿,分别是min-slaves-to-write和min-slaves-max-lag。

min-slaves-to-write:主库能进行数据同步的最少从库数量;

min-slaves-max-lag:主从间进行数据复制时,从库给主库发送ACK消息的最大延迟秒数。

这两个配置项必须同时满足,不然主节点拒绝写入。在期间满足min-slaves-to-write和min-slaves-max-lag的要求,那么主节点就会被禁止写入,脑裂造成的数据丢失情况自然也就解决了。

举个例子:

假设我们将min-slaves-to-write设置为1,把min-slaves-max-lag设置为10s。

如果Master节点因为某些原因挂了12s,导致哨兵判断主库客观下线,开始进行主从切换。

同时,因为原Master宕机了12s,没有一个(min-slaves-to-write)从库能和原主库在10s(min-slaves-max-lag)内进行数据复制,这样一来,就因为不满足配置要求,原Master也就再也无法接收客户端请求了。

这样一来,主从切换完成后,也只有新主库能接收请求,这样就没有脑裂的发生。

四、能彻底解决脑裂吗?

还是刚刚那个场景,假设我们把 min-slaves-to-write 设置为 1,把 min-slaves-max-lag 设置为 10s,并且 down-after-milliseconds 时间为8s,也就是说,如果8秒连不上主节点,哨兵就会进行主从切换。

但是,如果主从切换的过程需要5s时间的话,就会有问题。

Master 节点宕机8s时,哨兵判断主节点客观下线,开始进行主从切换,但是这个过程一共需要5s。那如果主从切换过程中,主节点有恢复运行,即第9秒Master恢复了,而min-slaves-max-lag设置为10s那么主节点还是可写的。

那么就会导致9s~12s这期间如果有客户端写入原Master节点,那么这段时间的数据会等新的Master选出来之后,执行了slaveof之后导致丢失。

Redis脑裂可以采用min-slaves-to-write和min-slaves-max-lag合理配置尽量规避,但无法彻底解决。

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