前言
分享一道大厂面试真题：说说redis主从的脑裂？
我们可以按照这几个维度来回答：
什么是脑裂行为 主从集群中为什么会发生脑裂？ 脑裂为什么又会导致数据丢失呢？ 我们该如何避免和应对脑裂的发生呢？
1. 什么是脑裂
什么是脑裂行为?
脑裂（Split-Brain）是指在分布式系统中，网络分区导致多个节点之间失去联系，形成了两个或多个独立的“脑”，每个脑都认为自己是主节点，导致数据写入的冲突和不一致。
在 Redis 的主从架构中，如果主节点和从节点因网络故障或其他原因失去联系，哨兵开始选举了新的主节点，而旧的主节点恢复过来继续接受写请求，也就是存在两个redis主节点了，这就是redis的脑裂行为
2. 主从集群中为什么会发生脑裂？
脑裂行为在Redis主从集群中可能发生的原因，主要包括以下几点：
网络故障：在网络故障或不稳定的情况下，主节点与哨兵或从节点之间的通信可能会中断。这时，哨兵可能会误认为主节点已宕机。 哨兵的选举机制：当哨兵无法与主节点通信时，会启动选举过程，从现有的从节点中选出一个新的主节点。如果此时网络恢复，主节点仍在运行，就会导致出现两个主节点。 假故障: 哨兵的故障转移策略在网络异常时会过于敏感，容易在错误的情况下进行主节点的选举。也就是因为假故障导致又多选一个主节点出来。
3. 脑裂为什么又会导致数据丢失呢？
Redis的主从切换后，一旦从库被提升为新的主库，哨兵会指示原主库去执行主从复制命令，以便与新主库进行全量同步数据。最后在全量同步的阶段的话，原主库需要清除本地数据，加载来自新主库的
RDB文件（我们知道，redis主从同步是基于rdb文件的）。这就会导致在主从切换期间，原主库接收的新写数据会丢失啦。
还是上个简单的图，方便大家理解吧：
上图，大家可以发现：
当旧的主库因为假死（假故障） 的原因，导致哨兵开始选举新的主库。在选举新主库期间，旧的主库莫名奇妙又好了，它可以继续接受写入的请求了。 然后新主库选好了，就有两个主库在同时处理写请求啦。等到新主库选好之后，旧的主库就变成从库了，它需要从新的主库那里同步数据过来，这样一来，在切换期间，旧主库保存的数据就丢失啦。
4. 我们该如何避免/应对脑裂的发生呢？
为了避免脑裂的发生，我们尝试这些方法：
使用 Quorum 配置：确保哨兵数量为奇数，并设定适当的投票规则，以减少误判的可能性。 合理设置超时参数：调整哨兵的 down-after-milliseconds和failover-timeout参数，以适应实际网络环境，减少误判。网络隔离与监控：确保网络稳定，监控网络状态和延迟，以便在问题出现时及时处理。 引入代理层：使用代理（如 Codis）来管理客户端与 Redis 的连接，避免直接连接导致的脑裂。
还有个比较推荐的方式，那就是min-slaves-to-write 和 min-slaves-max-lag 这两个参数，可以有效减少 Redis 脑裂的风险
min-slaves-to-write：该参数设置在执行写操作时，至少需要有多少个从节点在线并且处于同步状态。如果在线的从节点数量低于此值，主节点将拒绝写入请求，从而避免在不一致的情况下进行写操作。 min-slaves-max-lag：这个参数定义了允许的最大复制延迟（以秒为单位）。如果从节点的复制延迟超过此阈值，主节点将不会考虑这些从节点为有效，从而减少因落后节点引起的数据不一致问题。
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