问题:情况一:创建topic成功,但是produce的时候,却报unknown partition的错误,但zk上却显示了每个partition的leader信息:情况二: 给某个topic增加分区,zk显示已有增加的分区信息,但是依旧报找不到新增加的分区信息错误原因:多个controller,导致元数据不一致: 解决办法: 1. zk上找到最新的controller2. 将其余几个过期的controller重启 原因分析:controller进行Full GC停顿时间太长超过zookeeper

1.对于分布式Redis主从集群来说,什么是脑裂? 所谓的脑裂,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.而脑裂最直接的影响,就是客户端不知道应该往哪个主节点写入数据,结果就是不同的客户端会往不同的主节点上写入数据.而且,严重的话,脑裂会进一步导致数据丢失. 2.为什么会发生脑裂? 2.1 网络问题:导致Redis Master节点跟Redis Slave节点和Sentinel集群处于不同的网络分区,此时因为Sentinel集群无法感知到master的存在,所以将Slave节点提

本文主要参考社区0.11版本Controller的重设计方案,试图给大家梳理一下Kafka controller这个组件在设计上的一些重要思考.众所周知,Kafka中有个关键组件叫controller,负责管理和协调Kafka集群.网上关于controller的源码分析也有很多,本文就不再大段地列出代码重复做这件事情了.实际上,对于controller的代码我一直觉得写的非常混乱,各种调用关系十分复杂,想要完整地理解它的工作原理确实不易.好在我们就是普通的使用者,大致了解controller的工

转载自 huxihx,原文链接 Kafka controller重设计 目录 一.Controller是做什么的 二.Controller当前设计 三.Controller组成 四.Controller当前问题 1. 需要在多线程间共享状态 2. 代码组织混乱 3. 管理类请求与数据类请求未分离 4. Controller同步写Zookeeper且是一个分区一个分区地写 5. Controller按照一个分区一个分区的发送请求 6. Controller给broker的请求无版本号信息 7. Z

HDFS(Hadoop Distributed File System)是一个分布式文件存储系统,几乎是离线存储领域的标准解决方案(有能力自研的大厂列外),业内应用非常广泛.近段抽时间,看一下 HDFS 的架构设计,虽然研究生也学习过相关内容,但是现在基本忘得差不多了,今天抽空对这块做了一个简单的总结,也算是再温习了一下这块的内容,这样后续再看 HDFS 方面的文章时,不至于处于懵逼状态. HDFS 1.0 架构 HDFS 采用的是 Master/Slave 架构,一个 HDFS 集群包含一个单

四.TopicDeletionManager.scala 管理topic删除的状态机,具体逻辑如下: TopicCommand发送topic删除命令,在zk的/admin/delete_topics目录下创建topic节点 controller会监听该zk目录下任何节点的变更并为对应的topic开启删除操作 controller开启一个后台线程处理topic的删除.使用该线程主要为了以后能够增加TTL(time to live)的特性.无论何时开启或重启topic删除操作时都会通知该线程.当前,

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

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

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

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

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:

**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

Kafka Controller 是 Kafka 的核心组件,在前面的文章中,已经详细讲述过 Controller 部分的内容.在过去的几年根据大家在生产环境中应用的反馈,Controller 也积累了一些比较大的问题,而针对这些问题的修复,代码的改动量都是非常大的,无疑是一次重构,因此,社区准备在新版的系统里对 Controller 做一些相应的优化(0.11.0及以后的版本),相应的设计方案见:Kafka Controller Redesign,本文的内容就是结合这篇文章做一个简单的总结.

什么是脑裂 脑裂(split-brain)就是"大脑分裂",也就是本来一个"大脑"被拆分了两个或多个"大脑",我们都知道,如果一个人有多个大脑,并且相互独立的话,那么会导致人体"手舞足蹈","不听使唤". 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,Zookee

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.MFS概述 MooseFS是一个分布式存储的框架,其具有如下特性:(1)通用文件系统,不需要修改上层应用就可以使用(那些需要专门api的dfs很麻烦!).(2)可以在线扩容,体系架构可伸缩性极强.(官方的case可以扩到70台了!)(3)部署简单.(4)高可用,可设置任意的文件冗余程度(提供比raid1+0更高的冗余级别,而绝对不会影响读或者写的性能,只会加速!)(5)可回收在指定时间内删除的文件(“回收站”提供的是系统级别的服务,不怕误操作了,提供类似oralce 的闪回等高级dbms的即