elasticsearch唯一master选举机制

master作为cluster的灵魂必须要有，还必须要唯一，否则集群就出大问题了。因此master选举在cluster分析中尤为重要。对于这个问题我将分两篇来分析。第一篇也就是本篇，首先会简单说一说mater选举的一些算法，及elasticsearch的选举原理。第二篇也就是下一篇，会结合zenDiscovery代码为仔细分析elasticsearch的master选举的实现。

简单来说master的作用跟单个jvm中的同步关键字synchronized相同，集群中多节点协调工作必须要保证数据的一致性，但是不同节点分布在不同的jvm中，不可能用jvm的同步机制。所以需要一个“锁”，节点操作集群中的资源时都通过它来解决一致性问题，这就是master。关于分布式系统的master选举算法有很多，最有名的当然要数paxos算法，在它的基础上出现了非常多的变体算法。关于这个算法请参考相关网页和资料，不是一两句话能说清楚的，这里不再祥述。但是paxos的功能远远超出了master选举，一致性向才是它的目标，任何需要实现一致性的问题都可以使用该算法，因此zookeeper功能远远不止master选举。

还有一种比较简单的算法就是Bully，它通过一定的直接给每个节点赋予一唯一的ID，这些ID是可以排序的，每次master选举都会选举ID最大的节点。这种实现非常简单。但是会存在一些问题，在master负载过重时它会假死，于是第二大节点就成为了master节点。因此假死master节点因负载减轻又活了过来，于是他又被选为master，然后又假死……，这种情况可能一直存在导致系统不稳定。

集群还有一个问题就是brain split：一个集群因为网络问题导致多个master选举出来而分裂。这也是master选举必须要解决的问题。elasticsearch的master选举原理我觉得是在bully的基础上做了改进。相比于paxos实现的zookeeper它完美的解决了master选举问题，但不如zookeeper强大，因为zookeeper功能远远超出了master选举，它的master选举却不需要这么多功能。它原理如下：

• 对所有可以成为master的节点根据nodeId排序，每次选举每个节点都把自己所知道节点排一次序，然后选出第一个（第0位）节点，暂且认为它是master节点。
• 如果对某个节点的投票数达到一定的值（可以成为master节点数n/2+1）并且该节点自己也选举自己，那这个节点就是master。否则重新选举。
• 对于brain split问题，需要把候选master节点最小值设置为可以成为master节点数n/2+1（quorum ）