1 案例
主从集群有1个主库、5个从库和3个哨兵实例，突然发现客户端发送的一些数据丢了，直接影响业务层数据可靠性。
最终排查发现是主从集群中的脑裂问题导致：主从集群中，同时有两个主节点都能接收写请求。
影响
客户端不知道应往哪个主节点写数据，导致不同客户端往不同主节点写数据。严重的，脑裂会进一步导致数据丢失。
2 脑裂原因
最初问题：在主从集群中，客户端发送的数据丢失了。
2.1 为什么数据会丢失？
① 确认数据同步是否异常
在主从集群中发生数据丢失，最常见原因：主库数据还没同步到从库，结果主库故障，等从库升级为主库后，未同步数据丢了。
新写入主库的数据a=1、b=3，因为在主库故障前未同步到从库，失了。
这种数据丢失case，可直接对比主从库的复制进度差值：
master_repl_offset - slave_repl_offset若从库的slave_repl_offset ＜ 原主库的master_repl_offset，则可认定数据丢失是由数据同步未完成导致。
部署主从集群时，也监测了：
- 主库的master_repl_offset
- 从库上的slave_repl_offset
但发现数据丢失后，检查了新主库升级前的slave_repl_offset，以及原主库的master_repl_offset，一致，说明该升级为新主库的从库，在升级时已和原主库的数据一致。
那为啥还会出现客户端发的数据丢失？
所有数据操作都是从客户端发给Redis实例，是否可从客户端操作日志发现问题？
② 排查客户端的操作日志，发现脑裂现象
发现主从切换后的一段时间，有个客户端仍在和原主库通信，并没有和升级的新主库交互。
相当于主从集群中同时有两个主库。据此，想到主从集群故障的脑裂。但不同客户端给两个主库发送数据写操作，应只会导致新数据会分布在不同主库，而不会造成数据丢失。
思路又断了。“从原理出发是追本溯源的好方法”。脑裂是发生在主从切换过程，猜测是漏掉了主从集群切换过程中的某环节，所以，聚焦主从切换的执行过程。
③ 发现是原主库假故障导致的脑裂
我们采用哨兵机制进行主从切换的，主从切换发生时，一定有超过预设数量（quorum配置项）的哨兵实例和主库的心跳都超时，才会把主库判断为客观下线，然后，哨兵开始执行切换操作。
哨兵切换完成后，客户端会和新主库通信，发送请求操作。
但切换过程中，既然客户端仍和原主库通信，说明原主库并未真故障（如主库进程挂掉）。怀疑主库某些原因无法处理请求，也没响应哨兵的心跳，被哨兵错判客观下线。
被判下线后，原主库又重新开始处理请求了，而此时，哨兵还没完成主从切换，客户端仍可和原主库通信，客户端发送的写操作就会在原主库写数据。
为验证原主库只是“假故障”，查看原主库服务器的资源使用监控。原主库所在机器有段时间CPU利用率飙升，因某程序把机器CPU用满，导致Redis主库无法响应心跳，这期间，哨兵就把主库判为客观下线，开始主从切换。这程序很快恢复正常，CPU使用率也下来了。原主库又继续正常服务请求。
正因原主库未真故障，在客户端操作日志中就看到和原主库通信记录。从库被升级为新主库后，主从集群里就有两个主库，这就是案例脑裂原因。
3 为何脑裂会导致数据丢失？
主从切换后，从库一旦升级为新主，哨兵就会让原主库执行slave of命令，和新主重新进行全量同步。
在全量同步执行最后阶段，原主需清空本地数据，加载新主发送的RDB文件，原主在主从切换期间保存的新写数据就丢了。
主从切换过程中，若原主只是“假故障”，会触发哨兵启动主从切换，一旦等它从假故障恢复，又开始处理请求，这就和新主共存，导致脑裂。
等哨兵让原主和新主做全量同步后，原主在切换期间保存的数据就丢了。
4 脑裂应急方案
主从集群中的数据丢失是因为发生脑裂，必须有应对脑裂方案。
问题出在原主假故障后，仍能接收请求，因此，可在主从集群机制的配置项中查找是否有限制主库接收请求的设置。Redis提供如下配置项限制主库的请求处理：
min-replicas-to-write
主库能进行数据同步的最少从库数量
min-replicas-max-lag
主从库间进行数据复制时，从库给主库发送ACK消息的最大延迟（单位s）
分别设置阈值N和T，俩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请求。
即使原主假故障，假故障期间也无法响应哨兵心跳，也不能和从库进行同步，自然就无法和从库进行ACK确认。这俩配置项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新数据。
等新主上线，就只有新主能接收和处理客户端请求，此时，新写的数据会被直接写到新主。而原主会被哨兵降为从库，即使它的数据被清空，也不会有新数据的丢失。
假设
- min-replicas-to-write=1
- min-replicas-max-lag设为12s
- 哨兵的down-after-milliseconds设为10s
主库因某原因卡住15s，导致哨兵判断主库客观下线，开始进行主从切换。
同时，因原主库卡住15s，没有一个从库能和原主库在12s内进行数据复制，原主库也无法接收客户端请求。
主从切换完成后，也只有新主库能接收请求，不会发生脑裂，也就不会发生数据丢失。
5 总结
脑裂，主从集群中，同时有两个主能接收写请求。Redis主从切换过程中，若发生脑裂，客户端数据就会写入原主，若原主被降为从库，这些新写入数据就丢了。
脑裂主要是因为原主库发生了假故障，假故障的原因：
- 和主库部署在同一台服务器上的其他程序临时占用了大量资源（例如CPU资源），导致主库资源使用受限，短时间内无法响应心跳。其它程序不再使用资源时，主库又恢复正常
- 主库自身遇到阻塞，如处理bigkey或是发生内存swap（你可以复习下第19讲中总结的导致实例阻塞的原因），短时间内无法响应心跳，等主库阻塞解除后，又恢复正常的请求处理了。
应对脑裂，你可以在主从集群部署时，通过合理地配置参数min-slaves-to-write和min-slaves-max-lag，来预防脑裂。
在实际应用中，可能会因为网络暂时拥塞导致从库暂时和主库的ACK消息超时。在这种情况下，并不是主库假故障，我们也不用禁止主库接收请求。
6 最佳实践
假设从库有K个，可将：
- min-slaves-to-write设置为K/2+1（如果K等于1，就设为1）
- min-slaves-max-lag设置为十几秒（例如10～20s）
这个配置下，如果有一半以上的从库和主库进行的ACK消息延迟超过十几s，我们就禁止主库接收客户端写请求。
这样一来，我们可以避免脑裂带来数据丢失的情况，而且，也不会因为只有少数几个从库因为网络阻塞连不上主库，就禁止主库接收请求，增加了系统的鲁棒性。
假设：
- min-slaves-to-write 置 1
- min-slaves-max-lag 设置为 15s，哨兵的
- down-after-milliseconds 设置为 10s
哨兵主从切换需要 5s，主库因为某些原因卡住12s，此时，还会发生脑裂吗？主从切换完成后，数据会丢失吗？
主库卡住 12s，达到哨兵设定的切换阈值，所以哨兵会触发主从切换。但哨兵切换时间5s，即哨兵还未切换完成，主库就会从阻塞状态中恢复回来，且没有触发 min-slaves-max-lag 阈值，所以主库在哨兵切换剩下的 3s 内，依旧可以接收客户端的写操作，如果这些写操作还未同步到从库，哨兵就把从库提升为主库了，那么此时也会出现脑裂的情况，之后旧主库降级为从库，重新同步新主库的数据，新主库也会发生数据丢失。
即使 Redis 配置了 min-slaves-to-write 和 min-slaves-max-lag，当脑裂发生时，还是无法严格保证数据不丢失，只是尽量减少数据的丢失。
这种情况下，新主库之所以会发生数据丢失，是因为旧主库从阻塞中恢复过来后，收到的写请求还没同步到从库，从库就被哨兵提升为主库了。如果哨兵在提升从库为新主库前，主库及时把数据同步到从库了，那么从库提升为主库后，也不会发生数据丢失。但这种临界点的情况还是有发生的可能性，因为 Redis 本身不保证主从同步的强一致。
还有一种脑裂情况，就是网络分区：主库和客户端、哨兵和从库被分割成了 2 个网络，主库和客户端处在一个网络中，从库和哨兵在另一个网络中，此时哨兵也会发起主从切换，出现 2 个主库的情况，而且客户端依旧可以向旧主库写入数据。等网络恢复后，主库降级为从库，新主库丢失了这期间写操作的数据。
脑裂本质是，Redis 主从集群内部没有通过共识算法，来维护多个节点数据的强一致性。不像 Zookeeper，每次写请求必须大多数节点写成功后才认为成功。当脑裂发生时，Zookeeper 主节点被孤立，此时无法写入大多数节点，写请求会直接返回失败，因此它可以保证集群数据的一致性。
对于min-slaves-to-write，如果只有 1 个从库，当把 min-slaves-to-write 设置为 1 时，在运维时需要小心一些，当日常对从库做维护时，例如更换从库的实例，需要先添加新的从库，再移除旧的从库才可以，或者使用 config set 修改 min-slaves-to-write 为 0 再做操作，否则会导致主库拒绝写，影响到业务。
到此这篇关于Redis脑裂导致数据丢失的解决的文章就介绍到这了,更多相关Redis脑裂内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！
