Elasticsearch采用了master-slave模式， ES会在集群中选取一个节点成为主节点，只有Master节点有资格维护全局的集群状态，在有节点加入或者退出集群的时候，它会重新分配分片，并将集群最新状态发送给集群中其它节点，主节点会以周期性ping的方式以验证其它节点是否存活。Elasticsearch的选举算法基于Bully选举算法，简单的说，在bully算法中，每个节点都有一个编号，只有编号最大的存活节点才能成为master节点。
1. 选举时间点
选举的时间点有两个
- 某个新节点加入了集群或者某个节点从宕机中恢复
- 集群中的某个节点检测到leader崩溃
2. 选举流程
选举的流程说明如下
- 节点node向所有比自己大的节点发送选举消息(选举为election消息)
- 如果节点node得不到任何回复(回复为alive消息)，那么节点node成为master，并向所有的其它节点宣布自己是master(宣布为Victory消息)
- 如果node得到了任何回复，node节点就一定不是master，同时等待Victory消息，如果等待Victory超时那么重新发起选举
笔者借助网上的一组图片详细阐述Bully的选举流程，图片来自于
Bully Election Algorithm Examplewww.cs.colostate.edu
假设有如下6节点组成的集群，每个节点都会维护和其它节点的联系，p6节点是当前集群的master节点
在某个时间点master节点p6发生了宕机
P3节点是整个集群中最先发现master节点宕机的节点，p3节点通知了比自己编号大的p4，p5节点，p6节点
因为p6节点已经宕机，只有p4，p5节点向p3节点发出响应，并通知p3节点他们会取代p6节点成为master节点
P4节点向P5，P6节点发送通知
因为p6节点已经宕机，所以只有p5节点作出了响应
P5节点向P6节点发起选举通知，P6节点没有响应，于是P5节点成为了整个集群的master节点
P5节点成为了整个集群的master节点
3. Elasticsearch编号比较
Elasticsearch编号比较的判断依据有两个，首先是ClusterState版本号的比较，版本号越大优先级越高，然后是节点id的比较，id越小优先级越高。ClusterState是Master向集群中各个节点发送的集群状态，这个状态有一个版本号码，如果集群状态发生了变化，比如集群新增了节点成员或者有节点成员退出了，那么这个版本号就会加一，比对这个版本号的目的是让拥有最新状态的节点成为Master的优先级最高。
4. Bully算法缺陷
4.1 Master假死
Master节点承担的职责负载过重的情况下，可能无法即时对组内成员作出响应，这种便是假死。如果上图中的P6节点假死，于是P5节点成为了Master节点，但是在P6节点负载减轻之后，P6节点又对组内成员作出了响应，P6节点又会成为Master节点，如此反复，整个集群状态就会非常不可靠。
Elasticsearch是如何解决这个问题的呢？在Bully算法中，Master节点P6因为负载重，来不及对P3节点作出响应，所以P3节点通知P4,P5节点进行选举。在Elasticsearch中，P3节点发现Master P6对自己长时间不作出响应，P3节点会请求其它节点判断P6节点是否存活，如果有1/2以上节点都认定P6存活，那么P3就会放弃发起选举
4.2 脑裂问题
脑裂问题指的是一个集群中出现了两个及以上的Master节点。
比如上图中集群因为网络原因分成了两个部分，一个部分称为partition1包含P3,P5,P6节点，另一部分称为partition2包含P2,P1,P4节点，这两个partition因为网络原因比如路由器短时故障造成不能相互通信的问题。
那么网络分区一根据Bully算法选举出了P6作为master，而网络分区二选举出了P4作为master，这就是脑裂问题。
Elasticsearch脑裂解决方案
Quorum算法
脑裂问题是所有集群选举算法都要面对的一个问题，Elasticsearch集群机制采用了最小参与节点的方案解决的。假设elasticsearch集群中有资格投票的实例个数是n，节点想要成为master必须要得到n/2 +1票数(在本示例中是4)。上图中的分区一P6和分区二中的P4，任何一个master节点所在的分区集群的候选节点数目都小于4，更不可能得到4个选票，所以整个Elasticsearch集群处于瘫痪状态
我们也可以强制指定elasticsearch节点在有M个候选节点的情况下能选举出一个主节点，但是如果配置数小于上文提到的 n/2 +1 那么会出现脑裂的情况，M的配置参数如下
discovery.zen.minimum_master_nodes
如果产生了脑裂情况，为了避免脑裂的Master生成错误数据对整个集群产生影响。Master更新集群状态时还作出了如下防护，Master有两种指令，一种是send指令，另一种是commit指令，Master将最新集群状态推送给其它节点的时候(这是send指令)，Master节点进入等待响应状态，其它节点并不会立刻应用该集群状态，而是首先会响应Master节点表示它已经收到集群状态更新，同时等待Master节点的commit指令。Master节点如果在discovery.zen.commit_timeout配置时间内都没有收到discovery.zen.minimum_master_nodes个数的节点响应，那么Master节点就不会向其它节点发送commit指令。如果Master收到了足够数量的响应，那么Master会向集群发出提交状态的指令，此时其它节点应用集群最新状态，Master节点再次等待所有节点响应，等待时间为discovery.zen.publish_timeout，如果任何一个节点没有发出提交响应，Master再次更新整个集群状态更新。
4.3 Master降级
Master主动降级发生在两种情况。
第一种是master发现自己能连接到的其它节点数目小于n/2 + 1，那么master自动降级为candidate。
第二种是Master在ping其它节点时候，如果发现了其它master，那么当前的master会比较cluster_state的version，如果当前master的version小，那么主动降级为candidate并主动加入另外一个master节点
4.4 网络负载问题
从上图中可以看到，集群中每个节点成员都会维护和其它所有成员的交互，整个集群维护的网络连接的总数是n*(n-1)，如果集群中节点的数目非常的多，那么网络连接数目也会非常的多，网络负载会比较大，但是好在elasticsearch节点数目往往比较少，所以这个缺陷对elasticsearch集群来说不会产生什么影响。在前一篇关于集群发现的文章https://zhuanlan.zhihu.com/p/109570606中提到，elasticsearch可以通过参数限制单播的最大连接数目，该值默认为10
discovery.zen.ping.unicats.concurrent_connects
