Redis脑裂导致数据丢失的解决（redis脑列）没想到

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。

最初问题：在主从集群中，客户端发送的数据丢失了。

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：

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。

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。

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=1min-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。

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。

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 1min-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。

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