面试题：Redis Sentinel故障转移中可能影响数据一致性的常见因素有哪些

Question

在Redis Sentinel进行故障转移时，从数据同步、网络状况等方面分析，可能影响数据一致性的常见因素有哪些，请详细阐述。

Answer 1

数据同步方面

1. 部分复制中断：在故障转移后，新主节点开始接受写请求，从节点进行数据同步。若此时网络不稳定，部分复制过程中出现中断，从节点未能完整获取新主节点的所有数据变更，导致数据不一致。例如，在网络抖动时，部分写命令在主节点已执行但在从节点同步时丢失。
2. 全量复制延迟：如果从节点长时间未与主节点同步数据，在故障转移后，可能需要进行全量复制。由于全量复制数据量大，传输时间长，在这段时间内新主节点继续接收写请求，可能导致从节点复制的数据与新主节点最新数据存在较大差距，造成数据不一致。
3. 同步队列积压：新主节点生成的写命令在同步给从节点时，可能由于网络带宽限制等原因，导致同步队列积压。如果积压时间过长，新主节点又不断产生新的写命令，从节点同步的数据就会滞后，进而出现数据不一致。

网络状况方面

1. 网络分区：当发生网络分区时，集群可能被分割成多个部分。若原主节点与大部分 Sentinel 节点及部分从节点处于一个分区，而其他从节点处于另一个分区。此时原主节点仍能在自己所在分区正常工作并接收写请求，而另一个分区可能进行故障转移选举出新主节点。这就会导致两个分区的数据不一致。
2. 网络延迟：较高的网络延迟会使从节点接收主节点同步数据的时间变长。在延迟期间，主节点继续处理写操作，从节点数据更新不及时，可能出现主从数据不一致的情况。特别是在高并发写场景下，网络延迟对数据一致性影响更为明显。
3. 网络抖动：网络抖动可能导致数据包丢失或重传。在数据同步过程中，数据包丢失会使得从节点接收的数据不完整，进而影响数据一致性；重传机制也可能导致数据同步的顺序和时间出现偏差，引发数据不一致问题。