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。
什么是脑裂？
简单点来说，在正常的ZK集群中，只会有一个Leader, 而这个Leader就是整个集群的大脑，脑裂，顾名思义，大脑分裂，即产生了多个Leader。
ZK中脑裂的场景说明
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 ZK 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 ZK 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"，这就是所谓的"脑裂"现象。对于这种情况，其实也可以看出来，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集群中是不会轻易出现脑裂问题的，原因在于过半机制。
ZK过半机制为什么是大于，而不是大于等于？
这就跟脑裂问题有关系了，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 "节点数 > 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 "节点数 >= 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。这就可以解释为什么过半机制中是大于而不是大于等于，目的就是为了防止脑裂。
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 "节点数 > 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。因此总结得出，有了过半机制，对于一个 ZK 集群来说，要么没有Leader，要么只有1个Leader，这样 ZK 也就能避免了脑裂问题。
