Zookeeper的选举算法和脑裂问题深度讲解( 二 ) _Zookeeper

脑裂问题脑裂问题出现在集群中leader死掉，follower选出了新leader而原leader又复活了的情况下，因为ZK的过半机制是允许损失一定数量的机器而扔能正常提供给服务，当leader死亡判断不一致时就会出现多个leader 。

方案：
ZK的过半机制一定程度上也减少了脑裂情况的出现，起码不会出现三个leader同时。ZK中的Epoch机制（时钟）每次选举都是递增+1，当通信时需要判断epoch是否一致，小于自己的则抛弃，大于自己则重置自己，等于则选举；
// If notification > current, replace and send messages outif (n.electionEpoch > logicalclock.get()) {logicalclock.set(n.electionEpoch);recvset.clear();if (totalOrderPredicate(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch, getInitId(), getInitLastLoggedZxid(), getPeerEpoch())) {updateProposal(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch);} else {updateProposal(getInitId(), getInitLastLoggedZxid(), getPeerEpoch());}sendNotifications();} else if (n.electionEpoch < logicalclock.get()) {if (LOG.isDebugEnabled()) {LOG.debug("Notification election epoch is smaller than logicalclock. n.electionEpoch = 0x" + Long.toHexString(n.electionEpoch)+ ", logicalclock=0x" + Long.toHexString(logicalclock.get()));}break;} else if (totalOrderPredicate(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch, proposedLeader, proposedZxid, proposedEpoch)) {updateProposal(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch);sendNotifications();}归纳在日常的ZK运维时需要注意以上场景在极端情况下出现问题，特别是脑裂的出现，可以采用：
过半选举策略下部署原则：