简介
我可能是在说，每个基础设施部署选项都需要经过适当的测试，才能用于承载生产性工作负载。这对于高可用性集群来说更为重要，因为实施不当的集群可能会导致比根本不使用任何集群的决策更多的停机时间。在任何情况下都不能发生的最坏情况是群集会对数据一致性造成影响或数据丢失。
典型的高可用性群集测试从正常运行情况下可能发生的情况开始，这些情况包括：
群集稳定性优雅的故障切换主应用程序或服务器崩溃辅助应用程序或服务器崩溃修补和维护等
这些场景必须按预期运行，否则最好不要使用集群。
接下来，您应该重点测试更高级的场景–这些场景通常包括多级故障。这些都发生在非常罕见的情况下，这里的目标不是确保集群能够防范这些故障，而是确保集群不会出现异常行为，不会对数据库造成任何损坏。
最高级别的测试是考虑人类系统管理员在半夜被呼叫修复时会做什么失败的群集。他是否会意外导致SAP HANA数据库的数据丢失和/或不一致？有哪些保护措施可以防止他无意中损坏SAP HANA数据库？
这个博客是关于这样的场景，物联网行业，系统管理员必须非常小心，否则他可能会意外地导致数据丢失和SAP HANA数据库不一致。
在我们跳到场景本身之前，我们需要准备好舞台并解释一些基本知识。
非常感谢来自SUSE的Fabian Herschel和Peter Schinagl的帮助校对博客。
为了更好的可读性，整个博客分为以下几个部分：
准备使用Pacemaker Cluster For SAP HANA–主要部分（本博客）准备好使用Pacemaker Cluster for SAP HANA–第1部分：基础知识（本博客）准备好使用Pacemaker Cluster for SAP HANA–第2部分：两个节点的故障
Pacemaker Cluster如何与SAP HANA系统复制一起工作
SUSE与SAP合作开发了SAP HANASR解决方案，并将其作为SAP应用程序SLES的一部分发布。此解决方案基于Pacemaker群集，该群集可自动在两个相互镜像的SAP HANA数据库之间进行故障切换。这个解决方案后来被RedHat采用，现在由两家公司共同开发。因此，整个博客同样适用于两种操作系统。
如下图所示，智能物联，带有SAP HANA系统复制的Pacemaker群集基于两个相同的服务器（VM），每个服务器都有一个SAP HANA数据库。SUSE Pacemaker Cluster将两台服务器捆绑在一起。
图1–针对SAP HANA体系结构的Pacemaker Cluster
主服务器上的SAP HANA数据库正在将信息复制到辅助服务器上运行的SAP HANA数据库。复制方法基于同步SAP HANA系统复制—这是为了确保在故障切换期间不会丢失任何数据。两个数据库同时运行，云赚，但是只有主数据库可以支持客户工作负载。辅助数据库要么是完全被动的，要么可以在只读模式下是主动的（因为SAP HANA 2.0）。
Pacemaker Cluster会自动检测到主SAP HANA数据库的故障。集群将自动关闭主数据库（如果仍然部分运行），并激活辅助数据库。它还将重新定位虚拟IP，以确保使用该数据库的所有应用程序都可以重新连接到新的主SAP HANA数据库。由于所有数据都已预加载到新主数据库的内存中，因此此故障切换非常快。
更多详细信息：
https://www.suse.com/products/sles-for-sap/resource-library/sap-best-practices
https://access.redhat.com/articles/1466063
击剑的重要性
在正常操作下击剑机构未被积极使用。集群正在通过网络（corosync）进行通信，集群双方不断更新给定节点上SAP HANA数据库的运行状况。
当其中一个节点停止响应时，问题就开始了。假设辅助服务器突然无法连接到主服务器。在这种情况下，辅助服务器上的集群无法知道发生了什么-通常有两种选择：
主服务器没有响应，因为它崩溃或冻结主服务器运行正常，但由于网络问题无法访问
问题是，在第一种情况下，群集应考虑执行故障转移以恢复服务，而在第二种情况下，故障转移不得发生，否则SAP HANA将在两台服务器上都处于活动状态。
这种情况称为脑分裂（或双主服务器），阿里大数据分析，是不可接受的非常危险。在这种情况下更为危险，因为我们使用的是两个独立的SAP HANA数据库，它们很容易在双方都处于活动状态。
业务影响将是致命的—假设您正在将一些事务写入主服务器上运行的数据库，然后将其他事务写入辅助服务器上运行的数据库，而辅助服务器上运行的数据库不是意识到写入第一个数据库的更改。
现在想象一下环境中的其他系统如何–CRM有ERP中不存在的记录等。这将导致客户环境中所有系统的逻辑不一致。我相信现在很明显，解决这种情况将是非常困难的，并将对业务造成巨大的影响。
这是很好的偏执，当谈到分裂大脑的情况。
