Elasticsearch分布式一致性原理

前言

“Elasticsearch分布式一致性原理剖析”系列将会对Elasticsearch的分布式一致性原理进行详细的剖析，介绍其实现方式、原理以及其存在的问题等(基于6.2版本)。

ES目前是最流行的分布式搜索引擎系统，其使用Lucene作为单机存储引擎并提供强大的搜索查询能力。学习其搜索原理，则必须了解Lucene，而学习ES的架构，就必须了解其分布式如何实现，而一致性是分布式系统的核心之一。

本篇将介绍ES的集群组成、节点发现与Master选举，错误检测与扩缩容相关的内容。ES在处理节点发现与Master选举等方面没有选择Zookeeper等外部组件，而是自己实现的一套，本文会介绍ES的这套机制是如何工作的，存在什么问题。本文的主要内容如下：

1. ES集群构成
2. 节点发现
3. Master选举
4. 错误检测
5. 集群扩缩容
6. 与Zookeeper、raft等实现方式的比较
7. 小结

ES集群构成

首先，一个Elasticsearch集群(下面简称ES集群)是由许多节点(Node)构成的，Node可以有不同的类型，通过以下配置，可以产生四种不同类型的Node：

1.  
   conf/elasticsearch.yml:
2.  
   node.master: true/false
3.  
   node.data: true/false

四种不同类型的Node是一个node.master和node.data的true/false的两两组合。当然还有其他类型的Node，比如IngestNode(用于数据预处理等)，不在本文讨论范围内。

当node.master为true时，其表示这个node是一个master的候选节点，可以参与选举，在ES的文档中常被称作master-eligible node，类似于MasterCandidate。ES正常运行时只能有一个master(即leader)，多于1个时会发生脑裂。

当node.data为true时，这个节点作为一个数据节点，会存储分配在该node上的shard的数据并负责这些shard的写入、查询等。

此外，任何一个集群内的node都可以执行任何请求，其会负责将请求转发给对应的node进行处理，所以当node.master和node.data都为false时，这个节点可以作为一个类似proxy的节点，接受请求并进行转发、结果聚合等。

上图是一个ES集群的示意图，其中NodeA是当前集群的Master，NodeB和NodeC是Master的候选节点，其中NodeA和NodeB同时也是数据节点(DataNode)，此外，NodeD是一个单纯的数据节点，Node_E是一个proxy节点。每个Node会跟其他所有Node建立连接。

到这里，我们提一个问题，供读者思考：一个ES集群应当配置多少个master-eligible node，当集群的存储或者计算资源不足，需要扩容时，新扩上去的节点应该设置为何种类型？

节点发现

ZenDiscovery是ES自己实现的一套用于节点发现和选主等功能的模块，没有依赖Zookeeper等工具，官方文档：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-discovery-zen.html

简单来说，节点发现依赖以下配置：

1.  
   conf/elasticsearch.yml:
2.  
   discovery.zen.ping.unicast.hosts: [1.1.1.1, 1.1.1.2, 1.1.1.3]

这个配置可以看作是，在本节点到每个hosts中的节点建立一条边，当整个集群所有的node形成一个联通图时，所有节点都可以知道集群中有哪些节点，不会形成孤岛。

官方推荐这里设置为所有的master-eligible node，读者可以想想这样有何好处：

It is recommended that the unicast hosts list be maintained as the list of master-eligible nodes in the cluster.

Master选举

上面提到，集群中可能会有多个master-eligible node，此时就要进行master选举，保证只有一个当选master。如果有多个node当选为master，则集群会出现脑裂，脑裂会破坏数据的一致性，导致集群行为不可控，产生各种非预期的影响。

为了避免产生脑裂，ES采用了常见的分布式系统思路，保证选举出的master被多数派(quorum)的master-eligible node认可，以此来保证只有一个master。这个quorum通过以下配置进行配置：

1.  
   conf/elasticsearch.yml:
2.  
   discovery.zen.minimum_master_nodes: 2

这个配置对于整个集群非常重要。

1 master选举谁发起，什么时候发起？

master选举当然是由master-eligible节点发起，当一个master-eligible节点发现满足以下条件时发起选举：

1. 该master-eligible节点的当前状态不是master。
2. 该master-eligible节点通过ZenDiscovery模块的ping操作询问其已知的集群其他节点，没有任何节点连接到master。
3. 包括本节点在内，当前已有超过minimum_master_nodes个节点没有连接到master。

总结一句话，即当一个节点发现包括自己在内的多数派的master-eligible节点认为集群没有master时，就可以发起master选举。

2 当需要选举master时，选举谁？

首先是选举谁的问题，如下面源码所示，选举的是排序后的第一个MasterCandidate(即master-eligible node)。

1.  
   public MasterCandidate electMaster(Collection<MasterCandidate> candidates) {
2.  
   assert hasEnoughCandidates(candidates);
3.  
   List<MasterCandidate> sortedCandidates = new ArrayList<>(candidates);
4.  
   sortedCandidates.sort(MasterCandidate::compare);
5.  
   return sortedCandidates.get(0);
6.  
   }

那么是按照什么排序的？

1.  
   public static int compare(MasterCandidate c1, MasterCandidate c2) {
2.  
   // we explicitly swap c1 and c2 here. the code expects "better" is lower in a sorted
3.  
   // list, so if c2 has a higher cluster state version, it needs to come first.
4.  
   int ret = Long.compare(c2.clusterStateVersion, c1.clusterStateVersion);
5.  
   if (ret == 0) {
6.  
   ret = compareNodes(c1.getNode(), c2.getNode());
7.  
   }
8.  
   return ret;
9.  
   }

如上面源码所示，先根据节点的clusterStateVersion比较，clusterStateVersion越大，优先级越高。clusterStateVersion相同时，进入compareNodes，其内部按照节点的Id比较(Id为节点第一次启动时随机生成)。

总结一下：

1. 当clusterStateVersion越大，优先级越高。这是为了保证新Master拥有最新的clusterState(即集群的meta)，避免已经commit的meta变更丢失。因为Master当选后，就会以这个版本的clusterState为基础进行更新。(一个例外是集群全部重启，所有节点都没有meta，需要先选出一个master，然后master再通过持久化的数据进行meta恢复，再进行meta同步)。
2. 当clusterStateVersion相同时，节点的Id越小，优先级越高。即总是倾向于选择Id小的Node，这个Id是节点第一次启动时生成的一个随机字符串。之所以这么设计，应该是为了让选举结果尽可能稳定，不要出现都想当master而选不出来的情况。

3 什么时候选举成功？

当一个master-eligible node(我们假设为Node_A)发起一次选举时，它会按照上述排序策略选出一个它认为的master。

• 假设Node_A选Node_B当Master：

Node_A会向Node_B发送join请求，那么此时：

(1) 如果Node_B已经成为Master，Node_B就会把Node_A加入到集群中，然后发布最新的cluster_state, 最新的cluster_state就会包含Node_A的信息。相当于一次正常情况的新节点加入。对于Node_A，等新的cluster_state发布到Node_A的时候，Node_A也就完成join了。

(2) 如果Node_B在竞选Master，那么Node_B会把这次join当作一张选票。对于这种情况，Node_A会等待一段时间，看Node_B是否能成为真正的Master，直到超时或者有别的Master选成功。

(3) 如果Node_B认为自己不是Master(现在不是，将来也选不上)，那么Node_B会拒绝这次join。对于这种情况，Node_A会开启下一轮选举。

• 假设Node_A选自己当Master：

此时NodeA会等别的node来join，即等待别的node的选票，当收集到超过半数的选票时，认为自己成为master，然后变更cluster_state中的master node为自己，并向集群发布这一消息。

有兴趣的同学可以看看下面这段源码：

1.  
   if (transportService.getLocalNode().equals(masterNode)) {
2.  
   final int requiredJoins = Math.max(0, electMaster.minimumMasterNodes() - 1); // we count as one
3.  
   logger.debug("elected as master, waiting for incoming joins ([{}] needed)", requiredJoins);
4.  
   nodeJoinController.waitToBeElectedAsMaster(requiredJoins, masterElectionWaitForJoinsTimeout,
5.  
   new NodeJoinController.ElectionCallback() {
6.  
   @Override
7.  
   public void onElectedAsMaster(ClusterState state) {
8.  
   synchronized (stateMutex) {
9.  
   joinThreadControl.markThreadAsDone(currentThread);
10.  
    }
11.  
    }
12.  
     
13.  
    @Override
14.  
    public void onFailure(Throwable t) {
15.  
    logger.trace("failed while waiting for nodes to join, rejoining", t);
16.  
    synchronized (stateMutex) {
17.  
    joinThreadControl.markThreadAsDoneAndStartNew(currentThread);
18.  
    }
19.  
    }
20.  
    }
21.  
     
22.  
    );
23.  
    } else {
24.  
    // process any incoming joins (they will fail because we are not the master)
25.  
    nodeJoinController.stopElectionContext(masterNode + " elected");
26.  
     
27.  
    // send join request
28.  
    final boolean success = joinElectedMaster(masterNode);
29.  
     
30.  
    synchronized (stateMutex) {
31.  
    if (success) {
32.  
    DiscoveryNode currentMasterNode = this.clusterState().getNodes().getMasterNode();
33.  
    if (currentMasterNode == null) {
34.  
    // Post 1.3.0, the master should publish a new cluster state before acking our join request. we now should have
35.  
    // a valid master.
36.  
    logger.debug("no master node is set, despite of join request completing. retrying pings.");
37.  
    joinThreadControl.markThreadAsDoneAndStartNew(currentThread);
38.  
    } else if (currentMasterNode.equals(masterNode) == false) {
39.  
    // update cluster state
40.  
    joinThreadControl.stopRunningThreadAndRejoin("master_switched_while_finalizing_join");
41.  
    }
42.  
     
43.  
    joinThreadControl.markThreadAsDone(currentThread);
44.  
    } else {
45.  
    // failed to join. Try again...
46.  
    joinThreadControl.markThreadAsDoneAndStartNew(currentThread);
47.  
    }
48.  
    }
49.  
    }

按照上述流程，我们描述一个简单的场景来帮助大家理解：

假如集群中有3个master-eligible node，分别为Node_A、 Node_B、 Node_C, 选举优先级也分别为Node_A、Node_B、Node_C。三个node都认为当前没有master，于是都各自发起选举，选举结果都为Node_A(因为选举时按照优先级排序，如上文所述)。于是Node_A开始等join(选票)，Node_B、Node_C都向Node_A发送join，当Node_A接收到一次join时，加上它自己的一票，就获得了两票了(超过半数)，于是Node_A成为Master。此时cluster_state(集群状态)中包含两个节点，当Node_A再收到另一个节点的join时，cluster_state包含全部三个节点。

4 选举怎么保证不脑裂？

基本原则还是多数派的策略，如果必须得到多数派的认可才能成为Master，那么显然不可能有两个Master都得到多数派的认可。

上述流程中，master候选人需要等待多数派节点进行join后才能真正成为master，就是为了保证这个master得到了多数派的认可。但是我这里想说的是，上述流程在绝大部份场景下没问题，听上去也非常合理，但是却是有bug的。

因为上述流程并没有限制在选举过程中，一个Node只能投一票，那么什么场景下会投两票呢？比如NodeB投NodeA一票，但是NodeA迟迟不成为Master，NodeB等不及了发起了下一轮选主，这时候发现集群里多了个Node0，Node0优先级比NodeA还高，那NodeB肯定就改投Node0了。假设Node0和NodeA都处在等选票的环节，那显然这时候NodeB其实发挥了两票的作用，而且投给了不同的人。

那么这种问题应该怎么解决呢，比如raft算法中就引入了选举周期(term)的概念，保证了每个选举周期中每个成员只能投一票，如果需要再投就会进入下一个选举周期，term+1。假如最后出现两个节点都认为自己是master，那么肯定有一个term要大于另一个的term，而且因为两个term都收集到了多数派的选票，所以多数节点的term是较大的那个，保证了term小的master不可能commit任何状态变更(commit需要多数派节点先持久化日志成功，由于有term检测，不可能达到多数派持久化条件)。这就保证了集群的状态变更总是一致的。

而ES目前(6.2版本)并没有解决这个问题，构造类似场景的测试case可以看到会选出两个master，两个node都认为自己是master，向全集群发布状态变更，这个发布也是两阶段的，先保证多数派节点“接受”这次变更，然后再要求全部节点commit这次变更。很不幸，目前两个master可能都完成第一个阶段，进入commit阶段，导致节点间状态出现不一致，而在raft中这是不可能的。那么为什么都能完成第一个阶段呢，因为第一个阶段ES只是将新的cluster_state做简单的检查后放入内存队列，如果当前cluster_state的master为空，不会对新的clusterstate中的master做检查，即在接受了NodeA成为master的cluster_state后(还未commit)，还可以继续接受NodeB成为master的cluster_state。这就使NodeA和NodeB都能达到commit条件，发起commit命令，从而将集群状态引向不一致。当然，这种脑裂很快会自动恢复，因为不一致发生后某个master再次发布cluster_state时就会发现无法达到多数派条件，或者是发现它的follower并不构成多数派而自动降级为candidate等。

这里要表达的是，ES的ZenDiscovery模块与成熟的一致性方案相比，在某些特殊场景下存在缺陷，下一篇文章讲ES的meta变更流程时也会分析其他的ES无法满足一致性的场景。

错误检测

1. MasterFaultDetection与NodesFaultDetection

这里的错误检测可以理解为类似心跳的机制，有两类错误检测，一类是Master定期检测集群内其他的Node，另一类是集群内其他的Node定期检测当前集群的Master。检查的方法就是定期执行ping请求。ES文档：

There are two fault detection processes running. The first is by the master, to ping all the other nodes in the cluster and verify that they are alive. And on the other end, each node pings to master to verify if its still alive or an election process needs to be initiated.

如果Master检测到某个Node连不上了，会执行removeNode的操作，将节点从cluste_state中移除，并发布新的cluster_state。当各个模块apply新的cluster_state时，就会执行一些恢复操作，比如选择新的primaryShard或者replica，执行数据复制等。

如果某个Node发现Master连不上了，会清空pending在内存中还未commit的new cluster_state，然后发起rejoin，重新加入集群(如果达到选举条件则触发新master选举)。

2. rejoin

除了上述两种情况，还有一种情况是Master发现自己已经不满足多数派条件(>=minimumMasterNodes)了，需要主动退出master状态(退出master状态并执行rejoin)以避免脑裂的发生，那么master如何发现自己需要rejoin呢？

• 上面提到，当有节点连不上时，会执行removeNode。在执行removeNode时判断剩余的Node是否满足多数派条件，如果不满足，则执行rejoin。

1.  
   if (electMasterService.hasEnoughMasterNodes(remainingNodesClusterState.nodes()) == false) {
2.  
   final int masterNodes = electMasterService.countMasterNodes(remainingNodesClusterState.nodes());
3.  
   rejoin.accept(LoggerMessageFormat.format("not enough master nodes (has [{}], but needed [{}])",
4.  
   masterNodes, electMasterService.minimumMasterNodes()));
5.  
   return resultBuilder.build(currentState);
6.  
   } else {
7.  
   return resultBuilder.build(allocationService.deassociateDeadNodes(remainingNodesClusterState, true, describeTasks(tasks)));
8.  
   }

• 在publish新的cluster_state时，分为send阶段和commit阶段，send阶段要求多数派必须成功，然后再进行commit。如果在send阶段没有实现多数派返回成功，那么可能是有了新的master或者是无法连接到多数派个节点等，则master需要执行rejoin。

1.  
   try {
2.  
   publishClusterState.publish(clusterChangedEvent, electMaster.minimumMasterNodes(), ackListener);
3.  
   } catch (FailedToCommitClusterStateException t) {
4.  
   // cluster service logs a WARN message
5.  
   logger.debug("failed to publish cluster state version [{}] (not enough nodes acknowledged, min master nodes [{}])",
6.  
   newState.version(), electMaster.minimumMasterNodes());
7.  
    
8.  
   synchronized (stateMutex) {
9.  
   pendingStatesQueue.failAllStatesAndClear(
10.  
    new ElasticsearchException("failed to publish cluster state"));
11.  
     
12.  
    rejoin("zen-disco-failed-to-publish");
13.  
    }
14.  
    throw t;
15.  
    }

• 在对其他节点进行定期的ping时，发现有其他节点也是master，此时会比较本节点与另一个master节点的cluster_state的version，谁的version大谁成为master，version小的执行rejoin。

1.  
   if (otherClusterStateVersion > localClusterState.version()) {
2.  
   rejoin("zen-disco-discovered another master with a new cluster_state [" + otherMaster + "][" + reason + "]");
3.  
   } else {
4.  
   // TODO: do this outside mutex
5.  
   logger.warn("discovered [{}] which is also master but with an older cluster_state, telling [{}] to rejoin the cluster ([{}])", otherMaster, otherMaster, reason);
6.  
   try {
7.  
   // make sure we're connected to this node (connect to node does nothing if we're already connected)
8.  
   // since the network connections are asymmetric, it may be that we received a state but have disconnected from the node
9.  
   // in the past (after a master failure, for example)
10.  
    transportService.connectToNode(otherMaster);
11.  
    transportService.sendRequest(otherMaster, DISCOVERY_REJOIN_ACTION_NAME, new RejoinClusterRequest(localClusterState.nodes().getLocalNodeId()), new EmptyTransportResponseHandler(ThreadPool.Names.SAME) {
12.  
     
13.  
    @Override
14.  
    public void handleException(TransportException exp) {
15.  
    logger.warn((Supplier<?>) () -> new ParameterizedMessage("failed to send rejoin request to [{}]", otherMaster), exp);
16.  
    }
17.  
    });
18.  
    } catch (Exception e) {
19.  
    logger.warn((Supplier<?>) () -> new ParameterizedMessage("failed to send rejoin request to [{}]", otherMaster), e);
20.  
    }
21.  
    }

集群扩缩容

上面讲了节点发现、Master选举、错误检测等机制，那么现在我们可以来看一下如何对集群进行扩缩容。

1 扩容DataNode

假设一个ES集群存储或者计算资源不够了，我们需要进行扩容，这里我们只针对DataNode，即配置为：

1.  
   conf/elasticsearch.yml:
2.  
   node.master: false
3.  
   node.data: true

然后需要配置集群名、节点名等其他配置，为了让该节点能够加入集群，我们把discovery.zen.ping.unicast.hosts配置为集群中的master-eligible node。

1.  
   conf/elasticsearch.yml:
2.  
   cluster.name: es-cluster
3.  
   node.name: node_Z
4.  
   discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["x.x.x.x", "x.x.x.y", "x.x.x.z"]

然后启动节点，节点会自动加入到集群中，集群会自动进行rebalance，或者通过reroute api进行手动操作。

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/cluster-reroute.html

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/shards-allocation.html

2 缩容DataNode

假设一个ES集群使用的机器数太多了，需要缩容，我们怎么安全的操作来保证数据安全，并且不影响可用性呢？

首先，我们选择需要缩容的节点，注意本节只针对DataNode的缩容，MasterNode缩容涉及到更复杂的问题，下面再讲。

然后，我们需要把这个Node上的Shards迁移到其他节点上，方法是先设置allocation规则，禁止分配Shard到要缩容的机器上，然后让集群进行rebalance。

1.  
   PUT _cluster/settings
2.  
   {
3.  
   "transient" : {
4.  
   "cluster.routing.allocation.exclude._ip" : "10.0.0.1"
5.  
   }
6.  
   }

等这个节点上的数据全部迁移完成后，节点可以安全下线。

更详细的操作方式可以参考官方文档：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/allocation-filtering.html

3 扩容MasterNode

假如我们想扩容一个MasterNode(master-eligible node)， 那么有个需要考虑的问题是，上面提到为了避免脑裂，ES是采用多数派的策略，需要配置一个quorum数：

1.  
   conf/elasticsearch.yml:
2.  
   discovery.zen.minimum_master_nodes: 2

假设之前3个master-eligible node，我们可以配置quorum为2，如果扩容到4个master-eligible node，那么quorum就要提高到3。

所以我们应该先把discovery.zen.minimum_master_nodes这个配置改成3，再扩容master，更改这个配置可以通过API的方式：

1.  
   curl -XPUT localhost:9200/_cluster/settings -d '{
2.  
   "persistent" : {
3.  
   "discovery.zen.minimum_master_nodes" : 3
4.  
   }
5.  
   }'

这个API发送给当前集群的master，然后新的值立即生效，然后master会把这个配置持久化到cluster meta中，之后所有节点都会以这个配置为准。

但是这种方式有个问题在于，配置文件中配置的值和cluster meta中的值很可能出现不一致，不一致很容易导致一些奇怪的问题，比如说集群重启后，在恢复cluster meta前就需要进行master选举，此时只可能拿配置中的值，拿不到cluster meta中的值，但是cluster meta恢复后，又需要以cluster meta中的值为准，这中间肯定存在一些正确性相关的边界case。

总之，动master节点以及相关的配置一定要谨慎，master配置错误很有可能导致脑裂甚至数据写坏、数据丢失等场景。

4 缩容MasterNode

缩容MasterNode与扩容跟扩容是相反的流程，我们需要先把节点缩下来，再把quorum数调下来，不再详细描述。

与Zookeeper、raft等实现方式的比较

1. 与使用Zookeeper相比

本篇讲了ES集群中节点相关的几大功能的实现方式：

1. 节点发现
2. Master选举
3. 错误检测
4. 集群扩缩容

试想下，如果我们使用Zookeeper来实现这几个功能，会带来哪些变化？

Zookeeper介绍

我们首先介绍一下Zookeeper，熟悉的同学可以略过。

Zookeeper分布式服务框架是Apache Hadoop 的一个子项目，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等。

https://blog.csdn.net/ailiandeziwei/article/details/87856210

简单来说，Zookeeper就是用于管理分布式系统中的节点、配置、状态，并完成各个节点间配置和状态的同步等。大量的分布式系统依赖Zookeeper或者是类似的组件。

Zookeeper通过目录树的形式来管理数据，每个节点称为一个znode，每个znode由3部分组成:

• stat. 此为状态信息, 描述该znode的版本, 权限等信息.
• data. 与该znode关联的数据.
• children. 该znode下的子节点.

stat中有一项是ephemeralOwner，如果有值，代表是一个临时节点，临时节点会在session结束后删除，可以用来辅助应用进行master选举和错误检测。

Zookeeper提供watch功能，可以用于监听相应的事件，比如某个znode下的子节点的增减，某个znode本身的增减，某个znode的更新等。

怎么使用Zookeeper实现ES的上述功能

1. 节点发现：每个节点的配置文件中配置一下Zookeeper服务器的地址，节点启动后到Zookeeper中某个目录中注册一个临时的znode。当前集群的master监听这个目录的子节点增减的事件，当发现有新节点时，将新节点加入集群。
2. master选举：当一个master-eligible node启动时，都尝试到固定位置注册一个名为master的临时znode，如果注册成功，即成为master，如果注册失败则监听这个znode的变化。当master出现故障时，由于是临时znode，会自动删除，这时集群中其他的master-eligible node就会尝试再次注册。使用Zookeeper后其实是把选master变成了抢master。
3. 错误检测：由于节点的znode和master的znode都是临时znode，如果节点故障，会与Zookeeper断开session，znode自动删除。集群的master只需要监听znode变更事件即可，如果master故障，其他的候选master则会监听到master znode被删除的事件，尝试成为新的master。
4. 集群扩缩容：扩缩容将不再需要考虑minimum_master_nodes配置的问题，会变得更容易。

使用Zookeeper的优劣点

使用Zookeeper的好处是，把一些复杂的分布式一致性问题交给Zookeeper来做，ES本身的逻辑就可以简化很多，正确性也有保证，这也是大部分分布式系统实践过的路子。而ES的这套ZenDiscovery机制经历过很多次bug fix，到目前仍有一些边角的场景存在bug，而且运维也不简单。

那为什么ES不使用Zookeeper呢，大概是官方开发觉得增加Zookeeper依赖后会多依赖一个组件，使集群部署变得更复杂，用户在运维时需要多运维一个Zookeeper。

那么在自主实现这条路上，还有什么别的算法选择吗？当然有的，比如raft。

2. 与使用raft相比

raft算法是近几年很火的一个分布式一致性算法，其实现相比paxos简单，在各种分布式系统中也得到了应用。这里不再描述其算法的细节，我们单从master选举算法角度，比较一下raft与ES目前选举算法的异同点：

相同点

1. 多数派原则：必须得到超过半数的选票才能成为master。
2. 选出的leader一定拥有最新已提交数据：在raft中，数据更新的节点不会给数据旧的节点投选票，而当选需要多数派的选票，则当选人一定有最新已提交数据。在es中，version大的节点排序优先级高，同样用于保证这一点。

不同点

1. 正确性论证：raft是一个被论证过正确性的算法，而ES的算法是一个没有经过论证的算法，只能在实践中发现问题，做bug fix，这是我认为最大的不同。
2. 是否有选举周期term：raft引入了选举周期的概念，每轮选举term加1，保证了在同一个term下每个参与人只能投1票。ES在选举时没有term的概念，不能保证每轮每个节点只投一票。
3. 选举的倾向性：raft中只要一个节点拥有最新的已提交的数据，则有机会选举成为master。在ES中，version相同时会按照NodeId排序，总是NodeId小的人优先级高。

看法

raft从正确性上看肯定是更好的选择，而ES的选举算法经过几次bug fix也越来越像raft。当然，在ES最早开发时还没有raft，而未来ES如果继续沿着这个方向走很可能最终就变成一个raft实现。

raft不仅仅是选举，下一篇介绍meta数据一致性时也会继续比较ES目前的实现与raft的异同。

小结

本篇介绍了Elasticsearch集群的组成、节点发现、master选举、故障检测和扩缩容等方面的实现，与一般的文章不同，本文对其原理、存在的问题也进行了一些分析，并与其他实现方式进行了比较。

作为Elasticsearch分布式一致性原理剖析系列的第一篇，本文先从节点入手，下一篇会介绍meta数据变更的一致性问题，会在本文的基础上对ES的分布式原理做进一步分析。

https://blog.csdn.net/ailiandeziwei/article/details/87856210