突破Java面试(23-8) - Redis哨兵主备切换的数据丢失问题

本文涉及的产品
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: Github1 数据丢失的两个场景主备切换的过程,可能会导致数据丢失1.1 异步复制由于 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,于是这些数据就丢失了1.

Github

1 数据丢失的两个场景

主备切换的过程,可能会导致数据丢失

1.1 异步复制

由于 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,于是这些数据就丢失了

1.2 脑裂导致

脑裂,也就是说,某个master所在节点突然脱离正常的网络,无法和其他slave机器连接,但实际上master还运行着

此时哨兵可能就会认为master宕机了,然后开启选举,将其他slave切换成了master

这个时候,集群里就会有两个master,也就是所谓的脑裂

此时虽然某个slave被切换成了master,但是可能client还没来得及切换到新的master,还继续写向旧master的数据可能也丢失了

因此旧master再次恢复时,会被作为一个slave挂到新的master上去,自己的数据会被清空,重新从新的master复制数据

2 数据丢失的解决方案

如下配置可以减少异步复制和脑裂导致的数据丢失

min-slaves-to-write 1
min-slaves-max-lag 10

配置要求至少有1个slave,数据复制和同步的延迟不能超过10秒

一旦所有的slave,数据复制和同步的延迟都超过了10秒钟,master就不再接收任何请求!

2.1 异步复制数据丢失解决方案

min-slaves-max-lag 配置

即可确保,一旦slave复制数据和ack延时过长,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

这样就可把master宕机时由于部分数据未同步到slave导致的数据丢失降低在可控范围

2.2 脑裂数据丢失解决方案

若一个master出现了脑裂,跟其他slave失去连接,那么开始的两个配置可以确保

若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

上面的配置就确保了,如果跟任何一个slave丢了连接,在10秒后发现没有slave给自己ack,那么就拒绝新的写请求

因此在脑裂场景下,最多就丢失10秒的数据

参考

《Java工程师面试突击第1季-中华石杉老师》

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