脑裂问题怎么解决
1、我们可以适当的把这个值改大，减少出现脑裂的概率，官方给出的建议是(n/2)+1，n为有资格成为主节点的节点数node.master=true。
2、当网络发送故障时，Follower D、Follower E、Follower F从集群中断开了，然后这3个节点认为Leader挂了，然后重新选了1个Leader，Follower E变成了Leader B，如下图，这就是脑裂。
3、同样机房2也不能选出一个Leader，这种情况下整个集群当机房间的网络断掉后，整个集群将没有Leader。而如果过半机制的条件是set.size() = 3，那么机房1和机房2都会选出一个Leader，这样就出现了脑裂。
Redis早期的主从架构原理分析,早期如何实现读写分离的?
1、读写分离： 可以用于实现读写分离，主库写、从库读，读写分离不仅可以提高服务器的负载能力，同时可根据需求的变化，改变从库的数量。
2、可以通过部署2台Redis服务器， 一台主，一台从。然后写的操作在主库，读的操作可以在从库。进行主从同步即可。这样就可以，一台写，多台从，所有读的请求全部在从库那边操作。增强Redis的并发能力。主从配置，比较简单。
3、主从复制可以将写操作集中在主节点，仅让从节点负责读取数据，从而实现读写分离，并提高Redis集群的性能。
如何避免Redis集群脑裂?
设置为0关闭该功能。redis集群没有过半机制会有脑裂问题，网络分区导致脑裂后多个主节点对外提供写服务，一旦网络分区恢复，会将其中一个主节点变为从节点，这时会有大量数据丢失。
且ping的延迟时间小于等于第二个参数，那么master就会拒绝写请求，配置了这两个参数之后，如果发生集群脑裂，原先的master节点接收到客户端的写入请求会拒绝，就可以减少数据同步之后的数据丢失。
为了避免这种情况， 在业务应用中使用 EXPIREAT/PEXPIREAT 命令，把数据的过期时间设置为具体的时间点，避免读到过期数据。
搭建Redis集群的过程中，执行到cluster create ip：port ... 的时候，发现程序在阻塞，显示：Waiting for the cluster to join 的字样，然后就无休无尽的等待...根据字样的提示，在等待集群的创建。
Redis集群，要保证16384个槽对应的node都正常工作，如果某个node发生故障，那它负责的slots也就失效，整个集群将不能工作。为了增加集群的可访问性，官方推荐的方案是将node配置成主从结构，即一个master主节点，挂n个slave从节点。
保证一个服务的高可用，基本可以从 软件质量 故障预防 故障恢复三方面着手。对于redis，软件的质量本身有很大的保障，因此对于线上大规模的redis集群运维管理，基本上可以从故障预防和故障恢复两方面着。
redis哨兵故障转移及实现
如果发现偏移量都一样，这个时候 Redis 会默认选择 runid 最小的节点。生产环境部署技巧：哨兵集群在发现 master node 挂掉后会进行故障转移，也就是启动其中一个 slave node 为 master node 。
哨兵模式是在主备模式的基础上，加上哨兵，实现redis集群的故障转移。哨兵负责监控集群状态，当redis主节点发生故障，哨兵通过选举，选出替代的master节点。一般需要单数的哨兵进行选举，大多数达成一致。
选举领导者哨兵节点：当主节点被判断客观下线以后，各个哨兵节点会进行协商，选举出一个领导者哨兵节点，并由该领导者节点对其进行故障转移操作。
redis脑裂多少节点
redis的集群脑裂是指因为网络问题，导致redis master节点跟redis slave节点和sentinel集群处于不同的网络分区，此时因为sentinel集群无法感知到master的存在，所以将slave节点提升为master节点。
所谓的脑裂，就是指在主从集群中，同时有两个主节点，它们都能接收写请求。而脑裂最直接的影响，就是客户端不知道应该往哪个主节点写入数据，结果就是不同的客户端会往不同的主节点上写入数据。
设置为0关闭该功能。redis集群没有过半机制会有脑裂问题，网络分区导致脑裂后多个主节点对外提供写服务，一旦网络分区恢复，会将其中一个主节点变为从节点，这时会有大量数据丢失。
脑裂以及Redis主从同步中的坑
所谓的脑裂，就是指在主从集群中，同时有两个主节点，它们都能接收写请求。而脑裂最直接的影响，就是客户端不知道应该往哪个主节点写入数据，结果就是不同的客户端会往不同的主节点上写入数据。
因为 master - slave的复制是异步 的（客户端发送给redis，主节点数据同步到内存中后就返回成功了） 所以可能有部分数据还没复制到slave，master就宕机了，此时master内存中的数据也没了，这些部分数据就丢失了。
redis集群没有过半机制会有脑裂问题，网络分区导致脑裂后多个主节点对外提供写服务，一旦网络分区恢复，会将其中一个主节点变为从节点，这时会有大量数据丢失。
redis的集群脑裂是指因为网络问题，导致redis master节点跟redis slave节点和sentinel集群处于不同的网络分区，此时因为sentinel集群无法感知到master的存在，所以将slave节点提升为master节点。
border-radius： 4px；` uuid = gen()问题-4 假如redis主节点宕机，主从同步延迟或者有问题，那么从成为主之后，客户端就会重新获取到锁，这样也会并发不安全。
redis脑裂2个master如何解决的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于redis脑裂解决方案、redis脑裂2个master如何解决的信息别忘了在本站进行查找喔。