技術格言
世界上並沒有完美的程式，但是我們並不因此而沮喪，因為寫程式就是一個不斷追求完美的過程。
什麼是腦裂
字面含義
首先，腦裂從字面上理解就是腦袋裂開了，就是思想分家了，就是有了兩個山頭，就是有了兩個主思想。
技術定義
在高可用叢集中，當兩臺高可用伺服器在指定的時間內，由於網路的原因無法互相檢測到對方心跳而各自啟動故障轉移功能，取得了資源以及服務的所有權，而此時的兩臺高可用伺服器對都還活著並作正常執行，這樣就會導致同一個服務在兩端同時啟動而發生衝突的嚴重問題，最嚴重的就是兩臺主機同時佔用一個VIP的地址（類似雙端匯入概念），當使用者寫入資料的時候可能會分別寫入到兩端，這樣可能會導致伺服器兩端的資料不一致或造成資料的丟失，這種情況就稱為裂腦，也有的人稱之為分割槽叢集或者大腦垂直分隔，互相接管對方的資源，出現多個Master的情況，稱為腦裂。
腦裂導致的問題
引起資料的不完整性：在叢集節點出現腦裂的時候，如果外部無法判斷哪個為主節點，腦裂的叢集都可以正常訪問的時候，這時候就會出現資料不完整的可能性。
- 服務異常：對外提供服務出現異常。
導致裂腦發生的原因
優先考慮心跳線路上的問題，在可能是心跳服務，軟體層面的問題
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1）高可用伺服器對之間心跳線路故障，導致無法正常的通訊。原因比如：
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1——心跳線本身就壞了（包括斷了，老化）；
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2——網路卡以及相關驅動壞了,IP配置及衝突問題；
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3——心跳線間連線的裝置故障（交換機的故障或者是網路卡的故障）；
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4——仲裁的伺服器出現問題。
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2）高可用伺服器對上開啟了防火牆阻擋了心跳訊息的傳輸；
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3）高可用伺服器對上的心跳網路卡地址等資訊配置的不正確，導致傳送心跳失敗；
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4）其他服務配置不當等原因，如心跳的方式不同，心跳廣播衝突，軟體出現了BUG等。
解決腦裂所出現的問題
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新增冗餘的心跳線，儘量減少“腦裂”的機會
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啟用磁碟鎖：在發生腦裂的時候可以協調控制對資源的訪問設定仲裁機制
實際的生產環境中，我們可以從以下幾個方面來防止裂腦的發生：
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1）同時使用序列電纜和乙太網電纜連線，同時用兩條心跳線路，這樣一條線路壞了，另一個線路還是好的，依然能傳送訊息（推薦的）
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2）檢測到裂腦的時候強行的關閉一個心跳節點（需要特殊的節點支援，如stonith，fence），相當於程式上備節點發現心跳線故障，傳送關機命令到主節點。
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3）多節點叢集中，可以通過增加仲裁的機制，確定誰該獲得資源，這裡面有幾個參考的思路：
1——增加一個仲裁機制。例如設定參考的IP，當心跳完全斷開的時候，2個節點各自都ping一下參考的IP，不同則表明斷點就出現在本段，這樣就主動放棄競爭，讓能夠ping通參考IP的一端去接管服務。
2——通過第三方軟體仲裁誰該獲得資源，這個在阿里有類似的軟體應用
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4）做好對裂腦的監控報警（如郵件以及手機簡訊等），在問題發生的時候能夠人為的介入到仲裁，降低損失。當然，在實施高可用方案的時候，要根據業務的實際需求確定是否能夠容忍這樣的損失。對於一般的網站業務，這個損失是可控的（公司使用）
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5）啟用磁碟鎖。正在服務一方鎖住共享磁碟，腦裂發生的時候，讓對方完全搶不走共享的磁碟資源。但使用鎖磁碟也會有一個不小的問題，如果佔用共享盤的乙方不主動解鎖，另一方就永遠得不到共享磁碟。現實中介入服務節點突然當機或者崩潰，另一方就永遠不可能執行解鎖命令。後備節點也就截關不了共享的資源和應用服務。於是有人在HA中涉及了“智慧”鎖，正在服務的一方只在發現心跳線全部斷開時才啟用磁碟鎖，平時就不上鎖了
什麼是redis腦裂？
如果在redis中，形式上就是有了兩個master，記住兩個master才是腦裂的前提。
哨兵(sentinel)模式下的腦裂
1個master與3個slave組成的哨兵模式（哨兵獨立部署於其它機器），剛開始時，2個應用伺服器server1、server2都連線在master上，如果master與slave及哨兵之間的網路發生故障，但是哨兵與slave之間通訊正常，這時3個slave其中1個經過哨兵投票後，提升為新master，如果恰好此時server1仍然連線的是舊的master，而server2連線到了新的master上。
資料就不一致了，基於setNX指令的分散式鎖，可能會拿到相同的鎖；基於incr生成的全域性唯一id，也可能出現重複。
叢集(cluster)模式下的腦裂
cluster模式下，這種情況要更復雜，例如叢集中有6組分片，每給分片節點都有1主1從，如果出現網路分割槽時，各種節點之間的分割槽組合都有可能。
手動解決問題
在正常情況下，如果master掛了，那麼寫入就會失敗，如果是手動解決，那麼人為會檢測master以及slave的網路狀況，然後視情況，如果是master掛了，重啟master，如果是master與slave之間的連線斷了，可以除錯網路，這樣雖然麻煩，但是是可以保證只有一個master的，所以只要認真負責，不會出現腦裂。
自動解決問題
Redis中有一個哨兵機制，哨兵機制的作用就是通過redis哨兵來檢測redis服務的狀態，如果一旦發現master掛了，就在slave中選舉新的master節點以實現故障自動轉移。
問題，就出現在這個自動故障轉移上，如果是哨兵和slave同時與master斷了聯絡，即哨兵可以監測到slave，但是監測不到master，而master雖然連線不上slave和哨兵，但是還是在正常執行，這樣如果哨兵因為監測不到master，認為它掛了，會在slave中選舉新的master，而有一部分應用仍然與舊的master互動。當舊的master與新的master重新建立連線，舊的master會同步新的master中的資料，而舊的master中的資料就會丟失。所以我認為redis腦裂就是自動故障轉移造成的。
總結梳理解決方案
如何解決腦裂？
設定每個master限制slave的數量
redis的配置檔案中，存在兩個引數
min-slaves-to-write 3
min-slaves-max-lag 10
- 第一個參數列示連線到master的最少slave數量
- 第二個參數列示slave連線到master的最大延遲時間
按照上面的配置，要求至少3個slave節點，且資料複製和同步的延遲不能超過10秒，否則的話master就會拒絕寫請求，配置了這兩個引數之後，如果發生叢集腦裂，原先的master節點接收到客戶端的寫入請求會拒絕，就可以減少資料同步之後的資料丟失。
注意：較新版本的redis.conf檔案中的引數變成了
min-replicas-to-write 3
min-replicas-max-lag 10
redis中的非同步複製情況下的資料丟失問題也能使用這兩個引數
總結
官方文件所言，redis並不能保證強一致性（Redis Cluster is not able to guarantee strong consistency. / In general Redis + Sentinel as a whole are a an eventually consistent system) 對於要求強一致性的應用，更應該傾向於相信RDBMS(傳統關係型資料庫）。