什么是脑裂

脑裂(split-brain)就是“大脑分裂”，也就是本来一个“大脑”被拆分了两个或多个“大脑”，我们都知道，如果一个人有多个大脑，并且相互独立的话，那么会导致人体“手舞足蹈”，“不听使唤”。

脑裂通常会出现在集群环境中，比如ElasticSearch、Zookeeper集群，而这些集群环境有一个统一的特点，就是它们有一个大脑，比如ElasticSearch集群中有Master节点，Zookeeper集群中有Leader节点。

本篇文章着重来给大家讲一下Zookeeper中的脑裂问题，以及是如果解决脑裂问题的。

Zookeeper集群中的脑裂场景

对于一个集群，想要提高这个集群的可用性，通常会采用多机房部署，比如现在有一个由6台zkServer所组成的一个集群，部署在了两个机房：

正常情况下，此集群只会有一个Leader，那么如果机房之间的网络断了之后，两个机房内的zkServer还是可以相互通信的，如果不考虑过半机制，那么就会出现每个机房内部都将选出一个Leader。

这就相当于原本一个集群，被分成了两个集群，出现了两个“大脑”，这就是脑裂。

对于这种情况，我们也可以看出来，原本应该是统一的一个集群对外提供服务的，现在变成了两个集群同时对外提供服务，如果过了一会，断了的网络突然联通了，那么此时就会出现问题了，两个集群刚刚都对外提供服务了，数据该怎么合并，数据冲突怎么解决等等问题。

刚刚在说明脑裂场景时，有一个前提条件就是没有考虑过半机制，所以实际上Zookeeper集群中是不会出现脑裂问题的，而不会出现的原因就跟过半机制有关。

过半机制

在领导者选举的过程中，如果某台zkServer获得了超过半数的选票，则此zkServer就可以成为Leader了。

过半机制的源码实现其实非常简单：

public class QuorumMaj implements QuorumVerifier {

private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(QuorumMaj.class);

int half;

// n表示集群中zkServer的个数(准确的说是参与者的个数，参与者不包括观察者节点)

public QuorumMaj(int n){

this.half = n/2;

}

// 验证是否符合过半机制

public boolean containsQuorum(Set set){

// half是在构造方法里赋值的

// set.size()表示某台zkServer获得的票数

return (set.size() > half);

}

}

大家仔细看一下上面方法中的注释，核心代码就是下面两行：

this.half = n/2;

return (set.size() > half);

举个简单的例子： 如果现在集群中有5台zkServer，那么half=5/2=2，那么也就是说，领导者选举的过程中至少要有三台zkServer投了同一个zkServer，才会符合过半机制，才能选出来一个Leader。

那么有一个问题我们想一下，选举的过程中为什么一定要有一个过半机制验证？ 因为这样不需要等待所有zkServer都投了同一个zkServer就可以选举出来一个Leader了，这样比较快，所以叫快速领导者选举算法呗。

那么再来想一个问题，过半机制中为什么是大于，而不是大于等于呢？

这就是更脑裂问题有关系了，比如回到上文出现脑裂问题的场景：

当机房中间的网络断掉之后，机房1内的三台服务器会进行领导者选举，但是此时过半机制的条件是set.size() > 3，也就是说至少要4台zkServer才能选出来一个Leader，所以对于机房1来说它不能选出一个Leader，同样机房2也不能选出一个Leader，这种情况下整个集群当机房间的网络断掉后，整个集群将没有Leader。

而如果过半机制的条件是set.size() >= 3，那么机房1和机房2都会选出一个Leader，这样就出现了脑裂。所以我们就知道了，为什么过半机制中是大于，而不是大于等于。就是为了防止脑裂。

如果假设我们现在只有5台机器，也部署在两个机房：

此时过半机制的条件是set.size() > 2，也就是至少要3台服务器才能选出一个Leader，此时机房件的网络断开了，对于机房1来说是没有影响的，Leader依然还是Leader，对于机房2来说是选不出来Leader的，此时整个集群中只有一个Leader。

所以，我们可以总结得出，有了过半机制，对于一个Zookeeper集群，要么没有Leader，要没只有1个Leader，这样就避免了脑裂问题。

有痛点才有创新，一个技术肯定都是为了解决某个痛点才出现的。

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