说说Redis主从的脑裂行为，你看懂了吗？
前言
大家好，说说我是脑裂田螺。
分享一道大厂面试真题：说说redis主从的看懂脑裂？
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，说说形成了两个或多个独立的脑裂“脑”，每个脑都认为自己是看懂主节点，导致数据写入的说说冲突和不一致。
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2. 主从集群中为什么会发生脑裂？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：
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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文件的云服务器提供商）。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：
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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：
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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。本文地址：http://www.bhae.cn/html/069f7699854.html
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