Elasticsearch(ES) 集群脑裂

脑裂问题(split-brain problem)是指一个分布式系统中，当网络分裂（network partition）发生时，导致系统内部的两个或多个节点相互独立地认为自己仍然与其他节点连接，每个节点组都试图执行操作，这可能会导致数据不一致或其他不期望的结果。

在Elasticsearch中，脑裂问题可能会导致数据丢失、不一致或其他问题。Elasticsearch通过一致性策略和Quorum机制尝试减少脑裂问题的发生概率，其中Quorum要求大多数节点必须同意才能执行写操作。

造成“脑裂”的原因：

1. 网络问题:集群间的网络延迟导致一些节点访问不到master，认为master 挂掉了从而选举出新的master，并对 master上的分片和副本标红，分配新的主分片
2. 节点负载:主节点的角色既为master 又为data，访问量较大时可能会导致ES停止响应造成大面积延迟，此时其他节点得不到主节点的响应认为主节点挂掉了，会重新选取主节点。
3. 内存回收: data节点上的ES进程占用的内存较大，引发JVM的大规模内存回收，造成ES进程失去响应

解决方法：

1. 配置高可用性（HA）设置，如使用Elasticsearch的内置发现机制，并确保集群中的每个节点都能通信。

2. 增加法定大多数节点数（quorum value），以确保即使系统中一部分节点无法通信，也能继续工作。

3. 使用外部Paxos集群服务，如ZenDiscovery的Paxos或Quorum。

4. 监控集群健康状况，如果出现节点连接问题，可以手动干预。

5. 设置合适的故障转移策略，如min_master_nodes参数。

6. 定期测试集群的健壮性和恢复能力，确保在网络分裂情况下集群可以正确恢复。

在设计集群时，应当考虑网络的可靠性和可用性，并采取相应的预防措施来减少脑裂问题的发生。