什麼是腦裂
腦裂(split-brain)就是“大腦分裂”，也就是本來一個“大腦”被拆分了兩個或多個“大腦”，我們都知道，如果一個人有多個大腦，並且相互獨立的話，那麼會導致人體“手舞足蹈”，“不聽使喚”。
腦裂通常會出現在集羣環境中，比如ElasticSearch、Zookeeper集羣，而這些集羣環境有一個統一的特點，就是它們有一個大腦，比如ElasticSearch集羣中有Master節點，Zookeeper集羣中有Leader節點。
本篇文章着重來給大家講一下Zookeeper中的腦裂問題，以及是如果解決腦裂問題的。
Zookeeper集羣中的腦裂場景
對於一個集羣，想要提高這個集羣的可用性，通常會採用多機房部署，比如現在有一個由6臺zkServer所組成的一個集羣，部署在了兩個機房：
正常情況下，此集羣只會有一個Leader，那麼如果機房之間的網絡斷了之後，兩個機房內的zkServer還是可以相互通信的，如果不考慮過半機制，那麼就會出現每個機房內部都將選出一個Leader。
這就相當於原本一個集羣，被分成了兩個集羣，出現了兩個“大腦”，這就是腦裂。
對於這種情況，我們也可以看出來，原本應該是統一的一個集羣對外提供服務的，現在變成了兩個集羣同時對外提供服務，如果過了一會，斷了的網絡突然聯通了，那麼此時就會出現問題了，兩個集羣剛剛都對外提供服務了，數據該怎麼合併，數據衝突怎麼解決等等問題。
剛剛在說明腦裂場景時，有一個前提條件就是沒有考慮過半機制，所以實際上Zookeeper集羣中是不會出現腦裂問題的，而不會出現的原因就跟過半機制有關。
過半機制
在領導者選舉的過程中，如果某臺zkServer獲得了超過半數的選票，則此zkServer就可以成爲Leader了。
過半機制的源碼實現其實非常簡單：
public class QuorumMaj implements QuorumVerifier {
private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(QuorumMaj.class);
int half;
// n表示集羣中zkServer的個數（準確的說是參與者的個數，參與者不包括觀察者節點）
public QuorumMaj(int n){
this.half = n/2;
}
// 驗證是否符合過半機制
public boolean containsQuorum(Set<Long> set){
// half是在構造方法裏賦值的
// set.size()表示某臺zkServer獲得的票數
return (set.size() > half);
}
}
大家仔細看一下上面方法中的註釋，核心代碼就是下面兩行：
this.half = n/2;
return (set.size() > half);
舉個簡單的例子：如果現在集羣中有5臺zkServer，那麼half=5/2=2，那麼也就是說，領導者選舉的過程中至少要有三臺zkServer投了同一個zkServer，纔會符合過半機制，才能選出來一個Leader。
那麼有一個問題我們想一下，選舉的過程中爲什麼一定要有一個過半機制驗證？因爲這樣不需要等待所有zkServer都投了同一個zkServer就可以選舉出來一個Leader了，這樣比較快，所以叫快速領導者選舉算法唄。
那麼再來想一個問題，過半機制中爲什麼是大於，而不是大於等於呢？
這就是更腦裂問題有關係了，比如回到上文出現腦裂問題的場景：
當機房中間的網絡斷掉之後，機房1內的三臺服務器會進行領導者選舉，但是此時過半機制的條件是set.size() > 3，也就是說至少要4臺zkServer才能選出來一個Leader，所以對於機房1來說它不能選出一個Leader，同樣機房2也不能選出一個Leader，這種情況下整個集羣當機房間的網絡斷掉後，整個集羣將沒有Leader。
而如果過半機制的條件是set.size() >= 3，那麼機房1和機房2都會選出一個Leader，這樣就出現了腦裂。所以我們就知道了，爲什麼過半機制中是大於，而不是大於等於。就是爲了防止腦裂。
如果假設我們現在只有5臺機器，也部署在兩個機房：
此時過半機制的條件是set.size() > 2，也就是至少要3臺服務器才能選出一個Leader，此時機房件的網絡斷開了，對於機房1來說是沒有影響的，Leader依然還是Leader，對於機房2來說是選不出來Leader的，此時整個集羣中只有一個Leader。
所以，我們可以總結得出，有了過半機制，對於一個Zookeeper集羣，要麼沒有Leader，要沒只有1個Leader，這樣就避免了腦裂問題。
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