1.Elasticsearch选举原理之Bully算法

Elasticsearch选举原理之Bully算法

       Elasticsearch采用master-slave架构，算算法通过Bully算法选举主节点。法源主节点定期通过ping检测其他节点是算算法否存活，负责维护全局集群状态，法源修改源码特征码管理节点加入/退出、算算法分片重新分配等操作。法源Bully算法中，算算法主节点由编号最大的法源存活节点担任。选举流程如下：当主节点宕机，算算法最先发现的法源节点通知编号大于自己的其他节点，只有响应的算算法xv播放源码节点（即潜在的候选主节点）会继续通知其他节点，最终剩余节点中编号最大的法源将接管主节点角色。

       Elasticsearch在编号比较时，算算法首先比较ClusterState版本号，法源版本号高的算算法优先级更高；如果版本号相同，则比较节点ID，头条源码 springbootID小的优先级高。ClusterState用于主节点向集群中各节点广播集群状态信息，版本号的变化确保了拥有最新状态的节点在选举中优先级最高。

       Bully算法存在缺陷，如主节点假死导致负载过重无法及时响应，协调布局源码以及在特定网络条件下可能发生脑裂问题。为解决这些问题，Elasticsearch采用Quorum算法，要求主节点的候选节点数目至少为集群中资格投票实例数的一半加一，确保选举出的脚本获取源码主节点稳定可靠。在网络分区导致多个节点自认为为主节点时，Quorum算法能有效防止脑裂发生。

       为避免脑裂情况对集群产生的负面影响，Elasticsearch设计了特殊的集群状态更新机制。主节点在广播集群状态更新后，进入等待响应状态，只有收到足够的响应（即达到Quorum数量），才会正式提交集群状态。若未收到足够响应，主节点将重新更新集群状态。此外，当主节点发现连接到的其他节点数不足或发现其他主节点时，会主动降级为候选节点，增加集群稳定性和响应能力。

       针对网络负载问题，尽管大型集群中的网络连接数量可能较大，对Elasticsearch集群影响有限。Elasticsearch提供参数限制单播的最大连接数，确保网络负载在可管理范围内。通过合理设置这些参数，Elasticsearch能够有效管理集群架构和选举机制，确保数据管理和可靠性。