亞盤源碼
⑴ es源碼筆記-7.x 選主流程
Discovery模塊負責發現集群中的節點，以及選擇主節點。ES支持多種不同Discovery類型選擇，內置的實現有兩種：Zen Discovery和Coordinator，其他的包括公有雲平台亞馬遜的EC2、谷歌的GCE等。
它假定所有節點都有一個唯一的ID，使用該ID對節點進行排序。任何時候的當前Leader都是參與集群的最高ID節點。該演算法的優點是易於實現。但是，當擁有最大ID的節點處於不穩定狀態的場景下會有問題。例如，Master負載過重而假死，集群擁有第二大ID的節點被選為新主，這時原來的Master恢復，再次被選為新主，然後又假死
ES 通過推遲選舉，直到當前的 Master 失效來解決上述問題，只要當前主節點不掛掉，就不重新選主。但是容易產生腦裂（雙主），為此，再通過「法定得票人數過半」解決腦裂問題
1、多數派原則：必須得到超過半數的選票才能成為master。
選出的leader一定擁有最新已提交數據：在raft中，數據更新的節點不會給數據舊的節點投選票，而當選需要多數派的選票，則當選人一定有最新已提交數據。在es中，version大的節點排序優先順序高，同樣用於保證這一點。
正確性論證：raft是一個被論證過正確性的演算法，而ES的演算法是一個沒有經過論證的演算法，只能在實踐中發現問題，做bug fix，這是我認為最大的不同。
是否有選舉周期term：raft引入了選舉周期的概念，每輪選舉term加1，保證了在同一個term下每個參與人只能投1票。ES在選舉時沒有term的概念，不能保證每輪每個節點只投一票。
選舉的傾向性：raft中只要一個節點擁有最新的已提交的數據，則有機會選舉成為master。在ES中，version相同時會按照NodeId排序，總是NodeId小的人優先順序高。
2、Paxos演算法
Paxos非常強大，尤其在什麼時機，以及如何進行選舉方面的靈活性比簡單的Bully演算法有很大的優勢，因為在現實生活中，存在比網路連接異常更多的故障模式。但 Paxos 實現起來非常復雜
本篇只討論內置的Zen Discovery
整體流程可以概括為：選舉臨時Master，如果本節點當選，則等待確立Master，如果其他節點當選，則嘗試加入集群，然後啟動節點失效探測器。
如果集群剛啟動則參與選主，否則加入集群
org.elasticsearch.node.Node.start()
選舉過程的實現位於 org.elasticsearch.discovery.zen.ZenDiscovery.findMaster() ,該函數查找當前集群的活躍 Master，或者從候選者中選擇新的Master。如果選主成功，則返回選定的Master，否則返回空
上面選擇臨時主節點非常簡單，
首先需要判斷當前候選者人數是否達到法定人數，否則選主失敗。
取列表中的最小值，比較函數通過compareNodes實現,只是對節點 ID 進行排序
選舉出的臨時Master有兩種情況：該臨時Master是本節點或非本節點。
（2）超時（默認為30秒，可配置）後還沒有滿足數量的join請求，則選舉失敗，需要進行新一輪選舉。
超時後直接return，當非臨時節點加入集群不成功時，重新發起選主流程
org.elasticsearch.discovery.zen.ZenDiscovery.innerJoinCluster()
（3）成功後發布新的clusterState。
實現如下：
submitStateUpdateTask最終通過TaskBatcher# submitTasks來提交任務。執行任務並發布集群狀態的總體過程在 MasterService#runTasks 方法中實現。
（2）向Master發送加入請求，並等待回復。超時時間默認為1分鍾（可配置），如果遇到異常，則默認重試3次（可配置）。這個步驟在joinElectedMaster方法中實現。
最終當選的Master會先發布集群狀態，才確認客戶的join請求，因此，joinElectedMaster返回代表收到了join請求的確認，並且已經收到了集群狀態。所以如果返回不成功，則重新發起選主流程
（3）檢查收到的集群狀態中的Master節點如果為空，或者當選的Master不是之前選擇的節點，則重新選舉。
1、es通過主從模式以及發現機制保證節點之間的負載均衡，但是es使用量的急劇增加暴露了很多問題，例如，Zen的minimum_master_nodes設置經常配置錯誤，這會使群集更容易出現裂腦和丟失數據的風險
2、7.x以上版本Coordinator提供了安全的亞秒級的master選舉時間，而Zen可能要花幾秒鍾來選擇一個新的master
3、es的master掛了，數據節點在這區間還能對外提供服務嗎？
參考
Elasticsearch分布式一致性原理剖析
⑵ 現在市場上維卡幣騙局揭秘
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