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redis脑裂解决方案
脑裂
以及
Redis
主从同步中的坑
答:
Redis 同时使用了两种策略来删除过期的数据,分别是 惰性删除策略和定期删除策略
。关于删除策略可以参考: https://www.jianshu.com/p/183e310d182d 如果你使用的是 Redis 3.2 之前的版本,那么,从库在服务读请求时,并不会判断数据是否过期,而是会返回过期数据。在 3.2 版本后,Redis 做了改进...
Redis
数据丢失问题
答:
只有一个从库且要去维护的时候,请先设置 最少写从库的个数为0,再去维护从库 如果一个master出现了
脑裂
,跟其他slave丢了连接,那么上面两个配置可以确保说,如果不能继续给指定数量的slave发送数据,而且slave超过10秒没有给自己ack消息,那么就直接拒绝客户端的写请求 这样脑裂后的 旧master就不会...
分布式锁的一些细节问题,值得收藏
答:
解决方案
:问题-5 如果
redis
发生
脑裂
,那么也会发生多个客户端并发持有多个锁的问题,所以redis为了解决这个脑裂问题,引入两个配置,只有合理配置这两个参数就可以尽最大努力避免脑裂,细节大家下去自行研究哈。只要线程成功获取到锁,就会启动一个watch dog,它是一个后台线程,每10秒检查一次,如果线...
如何避免
Redis
集群
脑裂
?
答:
设置为0关闭该功能。
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。这种方法 不可能百分百避免数据丢失 ,原因参考
Redis
集群leader选举机制 集群模式 3主3从 [图片上传失败...(image-37f470...
Redis
集群介绍及测试思路
答:
脑裂问题可以通过哨兵监控和优化网络环境来缓解
。数据丢失在主从切换时可能产生,通过配置min-replicas-to-write和min-replicas-max-lag来减少影响。对于缓存穿透,可以利用用户校验和布隆过滤器避免直接访问数据库。布隆过滤器在数据验证中扮演重要角色,它在Redis中预判key是否存在,
减轻数据库压力
。缓存击穿和...
Redis
主从复制丢失数据的情况分析
答:
如果一个master出现了
脑裂
,跟其它的slave丢失连接,那么这两个配置可以确保,如果不能继续给指定数量的slave发送数据,而且slave超过10秒没有给自己ack消息,那么就直接拒绝客户端的写请求,这样脑裂后的旧master就不会接受client的新数据,也就避免了数据丢失,因此在脑裂场景下,最多就丢失10...
redis
哨兵故障转移及实现
答:
上面两个配置可以减少异步复制和
脑裂
导致的数据丢失。异步复制导致的数据丢失: 在异步复制的过程当中,通过 min-slaves-max-lag 这个配置,就可以确保的说,一旦 slave 复制数据和 ack 延迟时间太长,就认为可能 master 宕机后损失的数据太多了,那么就拒绝写请求,这样就可以把 master 宕机...
Redis
之分布式锁的实现
答:
此外,超时解锁可能导致并发执行,为避免这种情况,可以通过设置重入计数或利用Redis Map结构管理锁的持有情况。然而,这增加了代码复杂性,并且
Redis的
某些命令不支持等待锁释放。Redlock虽有争议,这里暂不深入讨论。在集群部署中,主从切换和
脑裂
问题需要关注。主从同步异步或同步会导致锁数据的延迟同步,可能...
Redis
早期的主从架构原理分析,早期如何实现读写分离的?
答:
哨兵可以
解决
主从架构下,因master宕机后不能接收写请求而进行选举salve为新的master,达到高可用的效果。因为master -> slave的复制是异步的,所以可能有部分数据还没复制到slave,master就宕机了,此时这些部分数据就丢失了,此时应该怎么处理?2、
脑裂
导致的数据丢失 脑裂,也就是说,某个master所在机器...
分布式系统一致性高可用的
解决方案
总结
答:
上面就是
redis的
两种分布式模式故障检测的
方案
。大致可以归结为,监视节点会和被监视节点进行通讯,感知被监视节点的状态;监视节点之间也会进行通讯,同步信息。为了防止集群出现
脑裂
,对于某个主节点的故障判断会十分的谨慎,需要达到一定数量的监视节点都认为主节点故障时,才会认为主节点真的故障,从而触发故障转移。 在rocket...
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