网络分区是怎么回事
\n你有没有遇到过这种情况：公司内部系统突然部分人能访问，部分人打不开？查了半天发现不是服务器挂了，而是网络中间断了。这种现象就叫网络分区。
\n\n比如一个电商系统，数据库主节点在北京，从节点在上海。某天运营商线路出问题，两地通信中断。北京的系统还在正常处理订单，上海的备份节点也以为自己该顶上，结果两边都觉得自己是“老大”，数据开始不一致。等网络恢复时，数据已经对不上了，订单丢了、库存乱了。
\n\n为什么容灾不能只靠备份
\n很多人觉得，我有异地备份不就行了？定期同步数据，出事切过去就行。但问题就出在这个“定期”上。如果每小时同步一次，那故障发生时可能最多丢一小时的数据。对于银行、支付这类系统，一分钟都不能忍，更别说一小时。
\n\n而且备份切换需要人工介入，时间越长风险越大。真正靠谱的方案，是让系统在分区发生时，依然能做出正确决策，而不是等着人来救火。
\n\n怎么设计才能扛住分区
\n核心思路是：别让系统在分区时“发疯”。常见做法是引入“仲裁机制”。比如用三个数据中心：北京、上海、深圳。任何一个地方和其他两个失联，就自动让出控制权。
\n\n以数据库集群为例，使用多数派协议（Paxos 或 Raft）来决定谁是主节点。只有获得超过半数节点支持的节点才能提供写服务。这样即使北京和上海断了，只要深圳能联系上其中一个，就能形成多数派，避免“脑裂”。
\n\n配置示例：基于 Raft 的节点角色控制
\ncluster\_nodes = [\n "192.168.1.10:8080", // 北京\n "192.168.2.10:8080", // 上海\n "192.168.3.10:8080" // 深圳\n]\n\n// 节点启动时加入集群\nraft\_join(cluster\_nodes)\n\n// 写操作必须由 Leader 处理\nif !is\_leader() {\n redirect\_to\_leader()\n return\n}\n\n// 只有收到多数 ACK 才确认写入\nwait\_for\_majority\_ack()\ncommit\_write()实际运维中的取舍
\n不是所有业务都能承受高延迟。比如你在西部地区部署服务，用户主要在东部，每次写操作都要等西部节点确认，体验会很差。这时候可以调整策略：关键数据走强一致性，非关键数据允许短暂不一致。
\n\n比如用户登录信息必须一致，否则今天登录明天登不上；但浏览记录可以晚点同步，大不了重新加载一次。
\n\n监控和演练不能少
\n再好的设计不验证也是纸上谈兵。定期模拟网络断开场景，看看系统会不会乱套。可以用工具如 Chaos Monkey 主动关闭某个节点的网络，观察集群是否自动切换，数据是否完整。
\n\n同时设置告警：一旦发现多个节点互相失联，立刻通知值班人员。别等到用户投诉了才去查。
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