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 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. 可能导致的原因: 1. 网络:由于是内网通信,网络通信问题造成某些节点认为master死掉;       当出现网络风暴,IO大面积阻塞.爬虫等现象的时候,就会造成

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

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

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

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

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

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

**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

Zookeeper简介 在上班之前都不知道有这样一个东西,在开始说假死脑裂之前先说说Zookeeper吧. 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作了一些优化,通过选举

Zookeeper和分布式环境中的假死脑裂问题 最近和同事聊天无意间发现他们的系统也存在脑裂的问题.想想当初在我们的系统中为了解决脑裂花了非常大的功夫,现在和大家一起讨论下脑裂,假死等等这些问题和解决的方法. 在一个大集群中往往会有一个master存在,在长期运行过程中不可避免的会出现宕机等问题导致master不可用,在出现这样的情况以后往往会对系统产生很大的影响,所以一般的分布式集群中的master都采用了高可用的解决方案来避免这样的情况发生. master-slaver方式,存在一个mast

HA 脑裂原理 “裂脑”,乃一个形象的术语,系HA系统危机情景. 引子:“裂脑”是治疗“癫痫”病的一种手术.医生们认为癫痫病发作是由于大脑“异常放电”所至.为了阻止“异常放电”波及整个大脑(左.右半脑),就用手术来割断病人左右脑的连接神经.使病人在发病时至少还有半个大脑正常.能控制行为.但施行过手术的所谓“裂脑人”在术后有一段不适应期,表现得行为分裂,仿佛体内存在着2个人,时常要发生冲突.例如,右脑想让一只手去脸上挠痒痒,左脑却不认同.以为是谁的手要“登鼻子上脸”就让另一只手去阻止,于是明明是自

关于集群中的"脑裂"问题,之前已经在这里详细介绍过,下面重点说下Zookeeper脑裂问题的处理办法.ooKeeper是用来协调(同步)分布式进程的服务,提供了一个简单高性能的协调内核,用户可以在此之上构建更多复杂的分布式协调功能.脑裂通常会出现在集群环境中,比如ElasticSearch.Zookeeper集群,而这些集群环境有一个统一的特点,就是它们有一个大脑,比如ElasticSearch集群中有Master节点,Zookeeper集群中有Leader节点. 一. Zookeep

一.为什么zookeeper要部署基数台服务器?二.zookeeper脑裂(Split-Brain)问题2.1.什么是脑裂?2.2.什么原因导致的?2.2.zookeeper是如何解决的?一.为什么zookeeper要部署基数台服务器?**所谓的zookeeper容错是指,当宕掉几个zookeeper服务器之后,剩下的个数必须大于宕掉的个数,也就是剩下的服务数必须大于n/2,zookeeper才可以继续使用,无论奇偶数都可以选举leader.**5台机器最多宕掉2台,还可以继续使用,因为剩下3台

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

[梁山好汉说IT] 如何理解脑裂问题 这个系列是通过梁山好汉的例子来阐述一些IT概念. 1. 问题描述 Split-brain, 就是在集群环境中,因为异常情况发生后,产生两个子集群.每个子集群都选出一个leader(master)节点.最后互相竞争资源导致故障. 2. 如何解决? 概括起来有几种常见的办法(包括软件,硬件),比如上级干预,内部联络,自己反省,延时处理. 我们假设梁山好汉108人失散了,各54人,宋江卢俊义各率领一半,都以为另外一半挂了,就分别成立了梁山忠义堂.那么双方见面之后,

关于集群中的"脑裂"问题,之前已经在这里详细介绍过,下面重点说下Zookeeper脑裂问题的处理办法.ooKeeper是用来协调(同步)分布式进程的服务,提供了一个简单高性能的协调内核,用户可以在此之上构建更多复杂的分布式协调功能.脑裂通常会出现在集群环境中,比如ElasticSearch.Zookeeper集群,而这些集群环境有一个统一的特点,就是它们有一个大脑,比如ElasticSearch集群中有Master节点,Zookeeper集群中有Leader节点. 一. Zookeep

ZooKeeper 集群节点为什么要部署成奇数ZooKeeper 容错指的是:当宕掉几个ZooKeeper节点服务器之后,剩下的个数必须大于宕掉的个数,也就是剩下的节点服务数必须大于n/2,这样ZooKeeper集群才可以继续使用,无论奇偶数都可以选举Leader.例如5台ZooKeeper节点机器最多宕掉2台,还可以继续使用,因为剩下3台大于5/2. 至于为什么最好为奇数个节点?这样是为了以最大容错服务器个数的条件下,能节省资源.比如,最大容错为2的情况下,对应的ZooKeeper服务数,奇数

ZK介绍 ZK = zookeeper ZK是微服务解决方案中拥有服务注册发现最为核心的环境,是微服务的基石.作为服务注册发现模块,并不是只有ZK一种产品,目前得到行业认可的还有:Eureka.Consul. 这里我们只聊ZK,这个工具本身很小zip包就几兆,安装非常傻瓜,能够支持集群部署. 官网地址:https://zookeeper.apache.org/ 背景 在集群环境下ZK的leader&follower的概念,已经节点异常ZK面临的问题以及如何解决.ZK本身是java语言开发,也开源