如何解决 Elasticsearch 集群中的双 Master 问题？

回答重点

可以采取以下措施：

1）确保集群中有一个明确的主节点（Master）选举机制。

2）正确配置 minimum_master_nodes 参数。据官方建议，这个参数的值应该设置为 (N/2) + 1，其中 N 是集群中的主节点数（Master-eligible，可以认为是有资格当选主节点的节点）。这可以防止发生脑裂（split-brain）问题，从而避免双 Master 的情况。

3）确保网络配置稳定，以免短暂的网络分区（partition）导致主节点误选举。

4）运行对等节点。这意味着所有节点的硬件配置和 Elasticsearch 版本应尽量一致，避免因性能差异导致主节点选举混乱。

总之，配置正确的选举机制和网络条件，并适当调整 minimum_master_nodes 是有效避免双 Master 问题的方法。

扩展知识

Elasticsearch 选举机制

Elasticsearch 使用 Zen Discovery 机制来处理节点发现和选举主节点。在集群启动或者发生主节点失效时，集群会进行选举，确保整个集群可以正常工作。

什么是脑裂（split-brain）？

脑裂指的是由于网络分区或节点故障导致的集群分裂成独立的小集群，每个小集群都选举了自己的主节点。这种情形下，会导致数据不一致和系统不稳定，因此必须尽量避免。

minimum_master_nodes 参数的作用

minimum_master_nodes 参数的主要目的是防止脑裂。举个简单的例子，如果你有5个节点，那么你应当把 minimum_master_nodes 设置为 3，即当且仅当至少有3个节点互相通信时，选举过程才会被允许。这样做可以确保在网络分区时仍能保持系统数据的一致性。

7.x 版本及以后，该参数被忽略，交由集群自行控制。

其他补充措施

1）使用适当的网络隔离和冗余： 确保网络基础设施的高可靠性，可以尽量减少网络分区的几率。

2）一致的版本和硬件配置： 确保所有节点运行相同的 Elasticsearch 版本和硬件配置能减少因性能差异引发的主节点选举问题。

3）监控和报警系统： 建立有效的监控系统，实时监测集群状态。一旦出现问题，能及时通知相关人员进行处理。