上面就是选举master的方法，可以看到，它的做法就是对候选节点排序然后直接将第一个返回。当然这只是上面所说的第一条。其实只有这个是不能够保证maser选举顺利的，之前也看到一些文章分析elasticsearch的master选举，只提到了这个点和这一部分代码，应该是作者没有仔细研究Discovery代码而导致的疏忽。如果每个节点都只是选举自己排序后的节点的第一个肯定会导致brain split和选举不一致。master比较的方法也比较简单如下所示：
以上是节点排序比较器，可以看到它只是比较了nodeId，因此是按nodeId排序。从这两两段代码来看很像是bully算法的实现。为了解决brain split问题开发者加入了master候选数据量限制，代码如下：
通过比较节点能“看到”的候选master数量和配置的最小值来确定是否可以进行选举，如果数量不够会导致选举不能进行，这样就可以保证集群不会被分裂。下面以一个图(图片来自于elasticsearch官网)来说明:
假设之前选举了A节点为master，两个switch之间突然断线了，这样就分词了两部分。CDE和AB，因为 minimumMasterNodes的数目为3（集群中5个节点都可以成为master，3=5/2+1），因此cde会可以进行选举假设C成为master。AB两个节点因为少于3所以无法选举，只能一直寻求加入集群，要么线路连通加入到CDE中要么就一直处于寻找集群状态，这样就保证了集群不分裂。
总结一下，本篇介绍了master选举的两种算法和elasticsearch的选举原理，并分析了它原理中的两条，第二条将在下一篇discovery中接下分析。
以上就是elasticsearch的灵魂唯一master选举机制原理分析的详细内容，更多关于elasticsearch唯一master选举机制的资料请关注七叶笔记其它相关文章！
