文章目录

1. 在linux下安装redis
2. redis主从架构
- 2.1 redis主从架构搭建步骤
- 2.2 redis主从架构数据同步原理
- 2.3 如果在主从传输过程中，从节点挂了怎么办？
- 2.4 什么是主从复制风暴？
3. redis哨兵高可用架构
- 3.1 redis哨兵架构搭建步骤
- 3.2 哨兵的主要作用
- 3.3 哨兵leader选举流程
4. redis集群高可用架构
- 4.1 redis高可用集群搭建
- 4.2 redis集群的槽位存储原理
- 4.2 redis集群节点之间的通信机制
- 4.3 redis集群选举原理
- 4.4 redis的脑裂问题

1. 在linux下安装redis

下载地址：http://redis.io/download
安装步骤：
# 安装gcc
yum install gcc# 把下载好的redis-5.0.3.tar.gz放在/usr/local文件夹下(可以使用Xftp传输)
wget http://download.redis.io/releases/redis-5.0.3.tar.gz# 解压
tar xzf redis-5.0.3.tar.gz
cd redis-5.0.3# 进入到解压好的redis-5.0.3目录下，进行编译与安装
make# 修改配置
daemonize yes  #后台启动
protected-mode no  #关闭保护模式，开启的话，只有本机才可以访问redis
# 需要注释掉bind，如果开启只能通过自己服务器连接redis，多个redis之间无法连接，无法通信
#bind 127.0.0.1（bind绑定的是自己机器网卡的ip，如果有多块网卡可以配多个ip，代表允许客户端通过机器的哪些网卡ip去访问，内网一般可以不配置bind，注释掉即可）# 启动服务
src/redis-server redis.conf# 验证启动是否成功
ps -ef | grep redis # 进入redis客户端
src/redis-cli # 退出客户端
quit# 退出redis服务：
（1）pkill redis-server
（2）kill 进程号
（3）src/redis-cli shutdown

如果使用make命令编译redis失败，出现
“没有名为‘xxx’的成员”
“警告：在有返回值的函数中，控制流程到达函数尾”等情况时，可能是gcc版本过低，具体请看此链接
解决make编译redis失败的方式

2. redis主从架构

redis主从架构可以配置一主一从、一主多从等结构，主要是从主节点读写数据，从节点多用于备份数据！

2.1 redis主从架构搭建步骤

1、复制一份redis.conf文件2、将相关配置修改为如下值：
port 6380
pidfile /var/run/redis_6380.pid  # 把pid进程号写入pidfile配置的文件
logfile "6380.log"
dir /usr/local/redis-5.0.3/data/6380  # 指定数据存放目录
# 需要注释掉bind
# bind 127.0.0.1（bind绑定的是自己机器网卡的ip，如果有多块网卡可以配多个ip，代表允许客户端通过机器的哪些网卡ip去访问，内网一般可以不配置bind，注释掉即可）3、配置主从复制
replicaof 192.168.0.60 6379   # 从本机6379的redis实例复制数据，Redis 5.0之前使用slaveof
replica-read-only yes  # 配置从节点只读4、启动从节点
redis-server redis.conf5、连接从节点
redis-cli -p 63806、测试在6379实例上写数据，6380实例是否能及时同步新修改数据

2.2 redis主从架构数据同步原理

如果为reids配置了主从架构，那么从服务器启动时是怎么从主服务器中同步数据的呢？具体的流程图如下：

①：从服务器slave先于主服务器master建立socket长连接
②：从服务器slave向主服务器master发送一个PSYNC命令，请求复制数据。
③：主服务器master接收到PSYNC命令后，会通过bgsave命令利用子线程生成最新的rdb快照文件，并发送给从服务器slave。持久化期间，master会继续接收客户端的请求，它会把这些可能修改数据集的请求缓存在内存repl buffer中
④：slave清掉无用数据，并接受master传来的数据加载到内存中
⑤：master再将之前持久化时缓存在内存中的命令发送给slave。
⑥：slave接受master发过来的新命令并执行
⑦：此时数据已同步完毕，当master再有新的写操作，会通过socket长连接持续的发给slave，保证主从数据一致性！

注意： 如果master收到了多个slave并发连接请求，它只会进行一次持久化，而不是一个连接一次，然后再把这一份持久化的数据发送给多个并发连接的slave。

2.3 如果在主从传输过程中，从节点挂了怎么办？

当salve因为网络等原因接收到一半数据时挂掉了，经过一段时间后，人为的重启了salve从节点，那么此时的数据传输是怎么处理呢？

答：从redis2.8版本开始，redis改用可以支持部分数据复制的命令PSYNC去master同步数据，slave与master能够在网络连接断开重连后只进行部分数据复制(断点续传)。流程图如下：

①：首先redis在运行时会默认开启一个缓存池，用于缓存最近的redis命令，可以在redis.config中配置
```
# repl-backlog-size 1mb        redis命令缓存池，默认大小为1Mb
```
②：当slave与master断开并重新建立连接时，slave会向master发送PSYNC命令，并通过offset偏移量定位到断开连接时传输数据的位置，从这个位置开始进行断点续传
③：如果slave节点断开时间太久，导致偏移量太旧，已经在master中的命令缓存池中找不到对应的位置，那么就会进行一次全量数据的复制。无法使用断点续传了！

2.4 什么是主从复制风暴？

主从复制风暴：多个从节点同时复制主节点导致主节点压力过大
为了解决主从复制风暴问题，可以让部分从节点与从节点同步数据，架构如下设计：

3. redis哨兵高可用架构

sentinel哨兵是特殊的redis服务，不提供读写服务，主要用来监控redis实例节点的状态！

哨兵架构下client端第一次请求redis服务时，会通过哨兵找出redis的主节点，后续就直接访问redis的主节点，不会每次都通过sentinel代理访问redis的主节点，当redis的主节点发生变化，哨兵会第一时间感知到，并且将新的redis主节点通知给client端(这里面redis的client端一般都实现了订阅功能，订阅sentinel发布的节点变动消息)

3.1 redis哨兵架构搭建步骤

1、复制一份sentinel.conf文件
cp sentinel.conf sentinel-26379.conf2、将相关配置修改为如下值：
port 26379
daemonize yes
pidfile "/var/run/redis-sentinel-26379.pid"
logfile "26379.log"
dir /usr/local/redis-5.0.3/data# sentinel monitor <master-redis-name> <master-redis-ip> <master-redis-port> <quorum>
# quorum是一个数字，指明当有多少个sentinel认为一个master失效时(值一般为：sentinel总数/2 + 1)，master才算真正失效
# 推荐哨兵设为最少3个
# mymaster这个名字随便取，客户端访问时会用到
sentinel monitor mymaster 192.168.0.60 6379 2   3、启动sentinel哨兵实例
src/redis-sentinel sentinel-26379.conf4、查看sentinel的info信息
src/redis-cli -p 26379
127.0.0.1:26379>info
可以看到Sentinel的info里已经识别出了redis的主从5、可以自己再配置两个sentinel，端口26380和26381

注意：每个哨兵sentinel中的唯一标志myid一定不能一样，如果一样则只代表一个哨兵。删掉启动时会自动生成

创建完成后可以进入监听的master客户端，使用info命令查看哨兵、从服务器配置情况

Info：查看redis服务运行信息，分为 9 大块，每个块都有非常多的参数，这 9 块分别是:

Server 服务器运行的环境参数
Clients 客户端相关信息
Memory 服务器运行内存统计数据
Persistence 持久化信息
Stats 通用统计数据
Replication 主从复制相关信息
CPU CPU 使用情况
Cluster 集群信息
KeySpace 键值对统计数量信息

当哨兵启动完成，会往sentinel-xxx.conf配置文件的底部增添一些master的从节点信息，如下所示，如果有这些说明哨兵搭建成功！

3.2 哨兵的主要作用

现象： 当master节点挂掉后，服务端控制台会打印连接超时错误，当过一段时间后，又恢复正常，可以继续向redis中写入数据！

原因： 原因就是哨兵会时刻监视着master节点，当master节点挂掉，此时服务端控制台会打印连接超时错误。但同时哨兵经过半数机制确认master挂掉，会选举出一个slave作为新的master（默认3分钟），选举的这顿时间内，控制台还是会打印错误，一旦选举成功，就会通知client并恢复正常连接，这也是出现以上现象的原因！！当原来挂掉的master节点重新恢复时，将自动称为新的master的丛节点，完成哨兵高可用架构！

注意： 当master节点挂掉，哨兵选举新节点的这个时间内，整个redis架构会挂掉，无法对外提供服务！

3.3 哨兵leader选举流程

当一个master服务器被某sentinel视为下线状态后，哨兵会选举出一个新的master，大概流程如下：

①：哨兵先与其他哨兵协商，选出一个哨兵leader。如果所有超过一半的sentinel选举某哨兵A作为leader，那这个哨兵A就是leader。如果只有一个哨兵，自己就是leader
②：之后该哨兵leader从存活的slave中选举出新的master

为了高可用一般都推荐至少部署三个哨兵节点，且节点数为基数，这样做的原理和redis集群类似

4. redis集群高可用架构

在redis3.0以前的版本要实现集群一般是借助哨兵sentinel来监控master节点的状态，如果master节点异常，则会做主从切换，将某一台slave作为master。这种方式足以应对一般的QPS，但在面对很高并发的场景时，也会存在以下几个缺点：

①：主从切换瞬间会存在访问访问瞬断的情况，此时redis无法对外提供服务
②：哨兵模式只有一个主节点对外提供服务，没法支持很高的并发（单台redis最高大概10w左右）
③：单个主节点内存也不宜设置得过大，否则会导致持久化文件过大，影响数据恢复或主从同步的效率，引发主从复制风暴！

总之，在高并发场景下哨兵架构的配置略微复杂，并且性能和高可用性等各方面表现一般。为了应对这个问题，redis3.0以后引入了redis集群架构，redis集群架构如下：

redis集群是一个由多个主从节点群组成的分布式服务器群，它具有复制、高可用和数据分片存储特性。redis集群包含哨兵的功能，所以不需要配置哨兵也可以完成半数选举新节点的功能！

redis集群在处理数据时是分片存储且没有中心节点，故可水平扩展，可根据实际场景（双11和平时）进行服务器动态扩容缩容，官方推荐不超过1000个节点。redis集群的性能和高可用性均优于之前版本的哨兵模式，且集群配置非常简单!

4.1 redis高可用集群搭建

集群搭建步骤如下，可以单机搭建，也可多台服务器搭建

第一步：在第一台机器的/usr/local下创建文件夹redis-cluster，然后在其下面分别创建2个文件夾如下
（1）mkdir -p /usr/local/redis-cluster
（2）mkdir 8001 8004第一步：把之前的redis.conf配置文件copy到8001下，修改如下内容：
（1）daemonize yes
（2）port 8001（分别对每个机器的端口号进行设置）
（3）pidfile /var/run/redis_8001.pid  # 把pid进程号写入pidfile配置的文件
（4）dir /usr/local/redis-cluster/8001/（指定数据文件存放位置，必须要指定不同的目录位置，不然会丢失数据）//5、6、7步是针对集群的操作
（5）cluster-enabled yes（启动集群模式）
（6）cluster-config-file nodes-8001.conf（集群节点信息文件，相当于cluster nodes命令查看节点信息，这里800x最好和port对应上）
（7）cluster-node-timeout 10000(8)# bind 127.0.0.1（bind绑定的是自己机器网卡的ip，如果有多块网卡可以配多个ip，代表允许客户端通过机器的哪些网卡ip去访问，内网一般可以不配置bind，注释掉即可）(9)protected-mode  no   （关闭保护模式）(10)appendonly yes         （开启Aof持久化）
如果要设置密码需要增加如下配置：(11)requirepass zhuge     (设置redis访问密码)(12)masterauth zhuge      (设置集群节点间访问密码，跟上面一致)第三步：把修改后的配置文件，copy到8004，修改第2、3、4、6项里的端口号，可以用批量替换：
:%s/源字符串/目的字符串/g 第四步：另外两台机器也需要做上面几步操作，第二台机器用8002和8005，第三台机器用8003和8006第五步：分别启动6个redis实例，然后检查是否启动成功
（1）/usr/local/redis-5.0.3/src/redis-server /usr/local/redis-cluster/800*/redis.conf
（2）ps -ef | grep redis 查看是否启动成功第六步：用redis-cli创建整个redis集群(redis5以前的版本集群是依靠ruby脚本redis-trib.rb实现)
# 下面命令里的1代表为每个创建的主服务器节点创建一个从服务器节点
# 执行这条命令需要确认三台机器之间的redis实例要能相互访问，
# 可以先简单把所有机器防火墙关掉，如果不关闭防火墙则需要打开redis服务端口和集群节点gossip通信端口16379(默认是在redis端口号上加1W)
# 关闭防火墙
# systemctl stop firewalld # 临时关闭防火墙
# systemctl disable firewalld # 禁止开机启动
（1）/usr/local/redis-5.0.3/src/redis-cli -a zhuge--cluster create --cluster-replicas 1 192.168.0.61:8001 192.168.0.62:8002 192.168.0.63:8003 192.168.0.61:8004 192.168.0.62:8005 192.168.0.63:8006 第七步：验证集群：
（1）连接任意一个客户端即可：./redis-cli -c -h -p (-a访问服务端密码，-c表示集群模式，指定ip地址和端口号）如：/usr/local/redis-5.0.3/src/redis-cli -a zhuge -c -h 192.168.0.61 -p 800*
（2）进行验证： cluster info（查看集群信息）、cluster nodes（查看节点列表）
（3）进行数据操作验证
（4）关闭集群则需要逐个进行关闭，使用命令：
/usr/local/redis-5.0.3/src/redis-cli -a zhuge -c -h 192.168.0.60 -p 800* shutdown

问题一：如何创建集群？

在这里采用一台机器部署redis集群的方式，分别启动8001、8002、8003、8004、8005、8006端口的redis后，结果如下：

此时要组成集群的6个redis节点已启动成功，但他们之间还没有任何关系，通过客户端命令可以为他们组建集群关系，下面的组建集群关系命令只在redis5.0以后有用，redis5.0之前的是依靠ruby脚本redis-trib.rb实现的！！

# --cluster create       创建集群关系
# --cluster-replicas 1      每一个集群主节点配置一个从节点
redis-6.0.9/src/redis-cli  --cluster create  --cluster-replicas 1 192.168.100.100:8001 192.168.100.100:8002 192.168.100.100:8003 192.168.100.100:8004 192.168.100.100:8005 192.168.100.100:8006

输入命令后，会为每个集群节点分配槽位！那为什么会有槽位分配呢？

因为redis集群的数据是分片（分槽位slot）来存储的，所以每个集群节点在建立集群关系时，会分到不同区间的槽位，一共16384个槽位供数据存储！

在集群模式下，当操作redis客户端存储数据时，数据的key会与16384进行%运算，运算结果决定存储在哪个槽位上，这个槽位又被分配在redis集群中的某个master节点上，所以要存储的数据也就存储在这个master节点上！

分配槽位详情如下：

然后确定槽位分配，集群关系组建成功的标志如下：

连接任意一个客户端进行验证：

# -c 代表集群模式src/redis-cli -c -h 192.168.100.100 -p 8001

进入8001的客户端，在客户端中使用cluster info命令查看集群信息

在客户端中使用cluster nodes命令查看集群信息如下：
三主三从，每一台服务器对应一个唯一id，通过观察从服务器依赖的id，可以知道从服务器依赖于哪一台master！

问题二：集群关闭后，如何重新启动？

如果要重启集群，千万不要使用上边的创建集群命令！！只需要把之前已经搭建好的6个集群节点使用 redis-server config 的方式逐一启动即可！ 启动完成后，他们会自动建立集群关系！

因为我们之前在节点的配置文件中配置了节点信息存储目录，节点启动时会自动去该目录下找到并根据该配置建立集群关系

cluster-config-file nodes-8001.conf（集群节点信息文件，相当于cluster nodes命令查看节点信息，这里800x最好和port对应上）

8001的节点信息nodes-8001.conf配置如下，可以看到和上边的cluster nodes命令结果一样！

问题三：如果集群中的某个master节点挂掉，整个集群还可用吗？

redis集群默认一个master节点挂掉，整个集群不可用，但是可以修改配置文件使集群可用

注意：

# 为no表示当负责一个插槽的主库下线且没有相应的从库进行故障恢复时，集群仍然可用
# 为yes则不可用
cluster-require-full-coverage = no

问题四： redis集群为什么至少需要三个master节点，并且推荐节点数为奇数？
因为新master的选举需要大于半数的集群master节点同意才能选举成功，如果只有两个master节点，当其中一个挂了，是达不到选举新master的条件的。

奇数个master节点可以在满足选举该条件的基础上节省一个节点，比如三个master节点和四个master节点的集群相比，大家如果都挂了一个master节点都能选举新master节点，如果都挂了两个master节点都没法选举新master节点了（因为选举需要大于2票，就剩余两个master，最大=2），所以奇数的master节点更多的是从节省机器资源角度出发说的。

问题五：redis集群支持批量操作命令吗？
如果直接使用mset，mget这样的多个key的原生批量操作命令，会执行失败，因为redis集群只支持所有key落在同一槽位slot的情况，多个key可能落在不同的槽位slot中！

如果有多个key一定要用mset命令在redis集群上操作，则可以在key的前面加上{XX}，这样参数数据分片hash计算的只会是大括号里的值，这样能确保不同的key能落到同一slot里去，示例如下：

mset {user1}:1:name zhuge {user1}:1:age 18

假设name和age计算的hash slot值不一样，但是这条命令在集群下执行，redis只会用大括号里的 user1 做hash slot计算，所以算出来的slot值肯定相同，最后都能落在同一槽位slot中！

4.2 redis集群的槽位存储原理

Redis Cluster 将所有数据划分为 16384 个 slots(槽位)，每个节点负责其中一部分槽位。槽位的信息存储于每个节点中。在Springboot项目中，当 Redis Cluster 的客户端(jedis、redistemplate等) 来连接集群时，它也会得到一份集群的槽位配置信息并将其缓存在本地。这样当客户端要查找某个 key 时，通过槽位定位算法可以直接定位到目标节点。同时因为槽位的信息可能会存在客户端与服务器不一致的情况（比如集群数据迁移、集群扩容缩容等），还需要纠正机制来实现槽位信息的校验调整。

槽位定位算法

redis集群默认会对 key 值使用 crc16 算法进行 hash 得到一个整数值，然后用这个整数值对 16384 进行取模来得到具体槽位。核心算法如下：HASH_SLOT = CRC16(key) mod 16384

跳转重定位

当时用redis客户端命令set向redis存储k-v值时

①：如果当前key根据槽位定位算法算得槽位在当前master节点的槽位区间内，则把数据存储在当前master节点中
②：如果发生集群数据迁移、集群扩容等操作，本地缓存还未来得及修改槽位信息！那么当前key经过槽位定位算法算得槽位可能不在当前master节点的槽位区间内，这时它会向客户端发送一个特殊的跳转指令，这个指令携带了能匹配当前key的槽位值的节点地址，告诉客户端去这个节点操作数据。客户端收到指令后除了跳转到正确的节点上去操作，还会同步更新纠正本地的槽位映射表缓存，后续所有 key 将使用新的槽位映射表。

4.2 redis集群节点之间的通信机制

redis集群中一个节点挂掉后，别的节点可以及时感知到，并选举出新的节点，这其中就依赖于节点之间的通信机制！维护集群的元数据通信方式大概有两种：集中式和gossip 。redis cluster节点间采取gossip协议进行通信！ 两种通信方式介绍如下：

集中式：

优点：元数据的更新和读取，时效性非常好，一旦元数据出现变更立即就会更新到集中式的存储中，其他节点读取的时候立即就可以立即感知到
缺点：所有的元数据的更新压力全部集中在一个地方，可能导致元数据的存储压力

zookeeper就是借助集中式来哦存储数据信息！

gossip：

优点：元数据的更新比较分散，不是集中在一个地方，节点更新请求会陆陆续续，打到所有节点上去更新，有一定的延时，具有最终一致性！但不会有元数据的集中存储，降低了存储压力！
缺点：元数据更新有延时可能导致集群的一些操作会有一些滞后。所以不推荐集群节点个数太多！

每个节点都有一个专门用于节点间gossip通信的端口，就是自己提供服务的端口号+10000，比如7001，那么用于节点间通信的就是17001端口。

gossip协议包含多种消息，包括ping，pong，meet，fail等等。

meet：某个节点发送meet给新加入的节点，让新节点加入集群中，然后新节点就会开始与其他节点进行通信；
ping：每个节点都会频繁给其他节点发送ping，其中包含自己的状态还有自己维护的集群元数据，互相通过 ping交换元数据(类似自己感知到的集群节点增加和移除，hash slot信息等)；
pong: 对ping和meet消息的返回，包含自己的状态和其他信息，也可以用于信息广播和更新；
fail: 某个节点判断另一个节点fail之后，就发送fail给其他节点，通知其他节点，指定的节点宕机了。

通信超时时间设置

机房网络往往并不是风平浪静的，比如网络波动就是非常常见的一种现象，突然之间部分连接变得不可访问，然后很快又恢复正常。如果集群节点的通信因为网络波动而认为有节点挂掉，进而触发选举机制，那么网络波动结束后，旧的master节点恢复了连接，然而又选举出了一个新的master节点！两个master节点同时对外提供服务，就会出现脑裂问题。

为了防止因网络波动产生脑裂，Redis Cluster 提供了一种选项cluster-node-timeout 设置连接超时时间，表示当某个节点持续 timeout 的时间失联时，才可以认定该节点出现故障，需要进行主从切换。如果没有这个选项，网络抖动会导致主从频繁切换 (数据的重新复制)。

4.3 redis集群选举原理

当slave发现自己的master变为FAIL状态时，并不是马上尝试发起选举，而是有一定延迟，一定的延迟确保我们等待FAIL状态在集群中传播完毕，slave如果立即尝试选举，其它masters或许尚未意识到FAIL状态，可能会拒绝投票。延迟之后slave便尝试成为新的master。

延迟计算公式：
DELAY = 500ms + random(0 ~ 500ms) + SLAVE_RANK * 1000ms；

说明：SLAVE_RANK表示此slave已经从master复制数据的总量的rank。Rank越小代表已复制的数据越新。这种方式下，持有最新数据的slave将会首先发起选举（理论上）。

由于挂掉的master可能会有多个slave，从而存在多个slave竞争成为master节点的过程，其过程如下：

①：slave发现自己的master变为FAIL
②：将记录集群选举次数currentEpoch加1，并向其他节点广播，发送信息为自己拉票
③：其他节点收到该信息，只有master响应，判断请求者的合法性，并返回FAILOVER_AUTH_ACK，对每一个slave的请求只发送一次ack
④：尝试成为新的master的slave收集到其他master返回的FAILOVER_AUTH_ACK
⑤：slave收到超过半数master的ack后变成新Master （这里解释了集群为什么至少需要三个主节点，如果只有两个，当其中一个挂了，只剩一个主节点是不能选举成功的)
⑥：slave广播Pong消息通知其他集群节点自己已成为新的master！
⑦：当旧的master复活后，会变成新的master的从节点

如果多个slave第一次竞选票数一样，则会把集群选举次数currentEpoch加1，再次执行上面的步骤进行选举！

4.4 redis的脑裂问题

redis的脑裂问题在哨兵模式和集群模式都可能存在：

哨兵模式的脑裂：

如上图，1个master与3个slave组成的哨兵模式（哨兵独立部署于其它机器），刚开始时，2个应用服务器server1、server2都连接在master上，视为正常情况。

如果master与slave及哨兵sentinel之间的网络发生故障，但是哨兵与slave之间通讯正常，这时3个slave其中1个经过哨兵投票后，提升为新master，如果恰好此时server1仍然连接的是旧的master，而server2连接到了新的master上。数据就不一致了，基于setNX指令的分布式锁，可能会拿到相同的锁；基于incr生成的全局唯一id，也可能出现重复。

集群模式的脑裂：

上文说到为防止网络波动产生脑裂问题，可以配置cluster-node-timeout 设置连接超时时间来预防。但是当连接时间超出cluster-node-timeout设置的值，还是会选举出新的master节点，此时旧的master节点如果恢复连接，还是会因为存在多个master节点对外提供服务而产生脑裂！！

生产环境下，由于redis master节点和redis salve节点处于不同的网络分区，当网络分区恢复（ping通）之前，有两个master节点对外提供服务，在提供服务期间：可能会存在数据不一致问题：

基于setNX指令的分布式锁，可能会拿到相同的锁
基于incr指令生成的全局唯一id，也可能出现重复

当网络分区恢复之后，redis会把旧的master节点变为新的master节点的slave节点，并同步新的master节点的数据。但同时会带来一个新的问题，旧节点上的数据会被删除，如果它在作为master对外提供服务的时间内，处理了很多命令，那么被删除的话就会丢失一部分数据！具体过程如下图所示：

正常状态：

网络发生中断：如果此时master服务器所在区域网络通信出现异常，导致和两台slave机器无法正常通信，但是和客户端的连接是正常的。那么sentinel就会从两台slave机器中选举其中一个作为新的master来处理客户端请求。如图

网络恢复后： 旧master节点变为新master节点的从节点，旧master上的数据会被删除。在网络发生中断期间，旧master从客户端接收到的数据全部丢失！

脑裂问题的解决方案：

可以在redis配置里加上参数(这种方法不可能百分百避免数据丢失)：

# 写数据成功最少同步的slave数量
# 这个数量可以模仿大于半数机制配置，比如集群总共三个节点可以配置1，加上leader就是2，超过了半数
min-slaves-to-write 1  # 主从数据同步超时时间，10秒。
min-slaves-max-lag 10

根据以上配置可以将master通信异常期间的数据丢失控制在10秒以内，但同时在一定程度上会影响集群的可用性，比如slave要是少于1个，这个集群就算leader正常也不能提供服务了，需要具体场景权衡选择。

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