Redis 集群脑裂（Split-Brain）详解与解决方案
1. 什么是 Redis 集群脑裂？
Redis 脑裂（Split-Brain） 指的是 由于网络分区（Network Partition）或其他原因，导致同一个 Redis 集群的多个 Master 失去同步和一致性，从而可能出现：
多个 Master 认为自己是主节点，但它们的数据可能不一致。不同的客户端连接到不同的 Master，导致读取或写入不同的数据版本。主从切换后，旧 Master 恢复后仍以 Master 身份运行，导致数据丢失或数据冲突。
2. Redis 脑裂的触发场景
Redis 脑裂通常发生在 分布式环境 下，主要触发原因包括：
（1）网络分区（Network Partition）
由于 网络故障，Redis 节点之间无法正常通信。例如，Redis Cluster 的 Master 与 Slave 之间的网络中断，导致 Slave 误判 Master 宕机，并自行选举新的 Master。
（2）Redis Sentinel 误判
Redis Sentinel 模式 依赖于 多个 Sentinel 进行投票 判断 Master 是否宕机。若 部分 Sentinel 由于网络抖动误判 Master 宕机，就可能选举出新的 Master，而原 Master 仍然认为自己正常工作，从而导致 多个 Master 并存。
（3）主从切换异常
旧 Master 在宕机恢复后，仍然认为自己是 Master，但新 Master 已经产生了新的数据，从而导致数据不一致。
（4）集群分裂
如果 多个 Redis Cluster 由于网络问题变成两个孤立的子集群，那么这两个子集群可能会各自选举 Master，导致脑裂。
3. Redis 集群脑裂的影响
🚨 数据丢失
如果两个 Master 分裂，并各自写入新数据，当网络恢复后，旧 Master 被重新加入集群时，它的数据可能被覆盖或丢失。
🚨 数据不一致
客户端 A 连接 Master 1，写入 set key "A"；客户端 B 连接 Master 2，写入 set key "B"；最终，集群恢复时，两个 Master 可能有不同的数据，导致数据不一致。
🚨 客户端请求异常
由于某些客户端可能连接到旧 Master，而其他客户端连接到新 Master，导致数据查询不一致或部分请求失败。
4. 解决 Redis 集群脑裂问题
（1）Redis Sentinel 模式下的解决方案
🚀 方案 1：配置 quorum 和 down-after-milliseconds
quorum：最少需要 多少个 Sentinel 认为 Master 宕机，才触发故障转移。down-after-milliseconds：Sentinel 需要 等待多少毫秒后确认 Master 宕机。建议配置：
sentinel monitor mymaster 192.168.1.100 6379 2
sentinel down-after-milliseconds mymaster 5000
sentinel failover-timeout mymaster 15000
至少 2 个 Sentinel 认为 Master 宕机 才进行切换，避免误判。Master 5 秒内无响应，Sentinel 才认为 Master 宕机。
🚀 方案 2：配置 min-replicas-to-write 和 min-replicas-max-lag
min-replicas-to-write：保证至少有 N 个 Slave 存活，Master 才允许写入，防止数据丢失。
min-replicas-max-lag：限制 Slave 的最大复制延迟，防止过期数据被同步。
示例：
min-replicas-to-write 2
min-replicas-max-lag 10
至少 2 个从节点存活，Master 才能写入，防止孤立 Master 写入导致数据不一致。
🚀 方案 3：开启 protected-mode
避免 Redis 在 网络异常时自动成为 Master，防止脑裂。
protected-mode yes
🚀 方案 4：使用 raft 共识算法
Redis 7.0 开始支持 raft 共识算法，可以提高一致性，避免脑裂。
（2）Redis Cluster 模式下的解决方案
🚀 方案 1：调整 cluster-node-timeout
cluster-node-timeout 控制 Master 节点与其他节点断连多久后被视为宕机。建议配置 10s 以上，避免误判：
cluster-node-timeout 10000
🚀 方案 2：设置 cluster-require-full-coverage
避免部分 Master 失联时，集群仍然提供服务，导致数据不一致。建议开启：
cluster-require-full-coverage yes
🚀 方案 3：采用 Gossip 协议 进行健康检查
Redis Cluster 通过 Gossip 协议 让所有节点互相检测健康状态。如果 Master 失联，其他 Master 需要达成共识（majority votes）才能选举新 Master，避免脑裂。
🚀 方案 4：定期执行 reshard 重新分配数据槽
通过 redis-cli --cluster reshard 重新分配 hash slot，确保数据均衡，防止部分 Master 负载过高导致宕机。
🚀 方案 5：使用 wait 命令提高数据一致性
WAIT 命令可以确保写入请求在多个从节点同步成功后再返回：
WAIT 2 500
等待 至少 2 个 Slave 确认写入成功，最多 500ms 超时。保证数据不会在 Master 失败后丢失。
🚀 方案 6：使用 Redis 代理层（如 Twemproxy、Codis）
代理层可以检测 Master 切换，自动调整客户端连接，减少脑裂风险。
5. Redis 脑裂问题最佳实践总结
策略适用模式作用配置 quorum + down-after-millisecondsSentinel避免误判 Master 宕机min-replicas-to-write + min-replicas-max-lagSentinel & Cluster保障数据同步完整性cluster-require-full-coverageCluster避免部分数据丢失cluster-node-timeoutCluster防止过快切换 MasterWAIT 命令Cluster & Sentinel保证写入数据同步Redis 代理（Twemproxy, Codis）Cluster解决客户端访问多个 Master 问题
6. 总结
Redis 脑裂主要由网络分区、误判、主从切换异常引起。Redis Sentinel 可通过 quorum、timeout、min-replicas-to-write 等机制避免误判。Redis Cluster 通过 Gossip 协议、full-coverage、WAIT 命令等机制提高一致性。合理配置 Redis，避免误判 Master 宕机，使用 raft 算法或代理层增强一致性。
Redis 集群脑裂问题虽然复杂，但通过 合理配置和优化策略，可以大大降低风险 🚀🚀🚀