如何防止elasticsearch的脑裂问题集群仍然能够正常选主，避免了因为不满足quorum法定票数而无法选主的情况；2是因为必须要选择三个或5个专用主节点 ， 也避免了脑裂 。
深信服存储基于ceph原生分布式存储，对各种故障场景进行了深度优化 。
而如果过半机制的条件是set.size（） = 3，那么机房1和机房2都会选出一个Leader，这样就出现了脑裂 。所以我们就知道了，为什么过半机制中是大于，而不是大于等于 。就是为了防止脑裂 。
redis哨兵故障转移及实现如果发现偏移量都一样，这个时候 Redis 会默认选择 runid 最小的节点 。生产环境部署技巧：哨兵集群在发现 master node 挂掉后会进行故障转移，也就是启动其中一个 slave node 为 master node。
哨兵模式是在主备模式的基础上，加上哨兵，实现redis集群的故障转移 。哨兵负责监控集群状态 ， 当redis主节点发生故障，哨兵通过选举，选出替代的master节点 。一般需要单数的哨兵进行选举，大多数达成一致 。
集群监控 ， 负责监控redis master 和slave进程是否正常工作 。（2）消息通知，如果某个redis实例有故障，那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员 。（3）故障转移，如果master node挂掉了 ， 会自动转移到slave node上 。
当集群内某个节点出现问题时，需要通过一种健壮的方式保证识别出节点是否发生了故障 。Redis集群内节点通过ping/pong消息实现节点通信，消息不但可以传播节点槽信息，还可以传播其他状态如：主从状态、节点故障等 。
测试和验证：模拟节点故障的情况，观察哨兵是否能够正确地进行故障转移和恢复 。例如 ， 在Redis中启用哨兵模式，你需要编辑哨兵配置文件，指定要监控的主节点信息，然后启动哨兵进程 。
redis常见问题常见解决方案：在命令窗口输入：ping [IP] 查看是否有连接，如果没有，则为网络问题 ， 如果有，尝试第二步 。
以下是Redis常见的性能问题有哪些？Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数 ， 会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务 ， 所以Master最好不要写内存快照 。
Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源 ， 导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象 。
Redis中的Map被误删除：在某些情况下，可能会出现误删除Map的情况 ， 例如在操作时误执行了DEL命令或者使用了错误的键名 。
Redis数据丢失问题1、Redis中的Map被误删除：在某些情况下，可能会出现误删除Map的情况，例如在操作时误执行了DEL命令或者使用了错误的键名 。
2、Redis 内存淘汰机制有以下几个：noeviction： 当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错，这个一般没人用吧，实在是太恶心了 。
3、数据持久化：Redis提供了RDB和AOF两种持久化策略，但在某些情况下，如意外宕机等，可能会导致缓存数据的丢失 。内存限制：Redis是基于内存的存储系统，当缓存数据量过大时 ， 可能会消耗大量内存资源，影响软件其他功能的性能 。
4、Redis支持数据复制机制，可以通过将数据复制到多个节点，来防止数据丢失或出现故障 。Redis提供了多种持久化机制 ， 包括RDB持久化和AOF持久化 ， 可以确保数据在系统故障或意外停机时不会丢失 。
5、数据备份：Redis支持数据备份 ， 可以在生产环境中定期备份数据到云存储或本地存储，以防止数据丢失或意外删除 。数据恢复：Redis支持数据恢复，可以通过备份数据或者主从复制机制快速恢复数据 ， 以应对数据丢失或故障的情况 。
Redis主从复制丢失数据的情况分析1、Redis中的Map被误删除：在某些情况下，可能会出现误删除Map的情况，例如在操作时误执行了DEL命令或者使用了错误的键名 。
2、Redis 内存淘汰机制有以下几个：noeviction： 当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错，这个一般没人用吧，实在是太恶心了 。
3、不过，为了避免出现客户端和所有从库都不能连接的情况，我们需要把复制进度差值的阈值设置得大一些 。可以周期性地运行这个流程来监测主从库间的不一致情况 。
4、用于初次复制或其它无法进行部分复制的情况，将主节点中的所有数据都发送给从节点 。当数据量过大的时候，会造成很大的网络开销。
5、传统的Redis集群采用的主从复制模式，一般为一主多从，主节点有读写权限，但是从节点只有读的权限 。主节点会定期将数据同步到从节点中 ， 保证数据一致性的问题 。
脑裂以及Redis主从同步中的坑所谓的脑裂，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 。
因为 master - slave的复制是异步 的（客户端发送给redis，主节点数据同步到内存中后就返回成功了） 所以可能有部分数据还没复制到slave，master就宕机了，此时master内存中的数据也没了，这些部分数据就丢失了 。
redis集群没有过半机制会有脑裂问题 ， 网络分区导致脑裂后多个主节点对外提供写服务，一旦网络分区恢复 ， 会将其中一个主节点变为从节点，这时会有大量数据丢失 。
【redis脑列 redis脑裂问题如何解决】redis的集群脑裂是指因为网络问题，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节点提升为master节点 。
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