1樓：dastan
1）「checkpoint」 是某一時刻儲存系統（hadoop、redis、mongo 等等）的快照，特點是
* 相對小而緊湊，通常用於災備，比如每天、每週、每個月將映象檔案儲存到七牛或AWS，若非出現整個集群宕機，很難會用到它，因為集群自身往往有其它資料同步機制；
* 宕機後能夠快速從上乙個備份點恢復，結合 oplog 進行重放，基本可以保證資料不丟；
* 因為是 Full Backup，對業務影響較大，不適合實時操作。
2）「oplog」 是儲存系統的寫記錄，特點是
* 由於是每一次寫操作的記錄，檔案很容易變得巨大，需要定期合併；
* 也因為檔案很大，使得僅僅從 oplog 恢復資料變得不太現實，比如 mongo 就有 oplog 大小的限制，高版本的 mysql 也是同時使用映象和 oplog 來縮短節點重啟後同步資料的時間；
* 這類儲存系統通常會確保 oplog 寫成功，才會對客戶端返回 SUCCESS，所以通過重放 oplog 的方式恢復資料是十分保險的。
上面兩種方式可以說兩者各有優劣，只採用其中任何一種方式都無法兼顧儲存系統的可用性和可靠性。實際上，各個真實儲存系統的設計，遠比上面說的複雜，整個業務的可用性和可靠性受到很多方面的影響。例如 oplog 本身在寫入檔案系統時沒有實時落盤，而是採用了檔案系統預設的 write-back 機制，或者即便在 write-around 或 write-through 的情形下，檔案系統底層沒有用 RAID 或其它分布式儲存方案做冗餘，磁碟壞掉丟資料也是很正常的。
至於題目本身猜測的原因1，其實說的是資料一致性問題，如果遇到網路分割槽，導致 「split-brain scenario」 出現，系統又缺乏強一致性設計的話，那麼集群中存在乙個以上的節點同時認為自己是 master 的情形是很有可能的。
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