一、为什么zookeeper要部署基数台服务器？
二、zookeeper脑裂（Split-Brain）问题
2.1、什么是脑裂？
2.2、什么原因导致的？
2.2、zookeeper是如何解决的？
一、为什么zookeeper要部署基数台服务器？
**所谓的zookeeper容错是指，当宕掉几个zookeeper服务器之后，剩下的个数必须大于宕掉的个数，也就是剩下的服务数必须大于n/2，zookeeper才可以继续使用，无论奇偶数都可以选举leader。**5台机器最多宕掉2台，还可以继续使用，因为剩下3台大于5/2。说为什么最好为奇数个，是在以最大容错服务器个数的条件下，会节省资源，比如，最大容错为2的情况下，对应的zookeeper服务数，奇数为5，而偶数为6，也就是6个zookeeper服务的情况下最多能宕掉2个服务，所以从节约资源的角度看，没必要部署6（偶数）个zookeeper服务。
zookeeper有这样一个特性：集群中只要有过半的机器是正常工作的，那么整个集群对外就是可用的。也就是说如果有2个zookeeper，那么只要有1个死了zookeeper就不能用了，因为1没有过半，所以2个zookeeper的死亡容忍度为0；同理，要是有3个zookeeper，一个死了，还剩下2个正常的，过半了，所以3个zookeeper的容忍度为1；同理你多列举几个：2->0;3->1;4->1;5->2;6->2会发现一个规律，2n和2n-1的容忍度是一样的，都是n-1，所以为了更加高效，何必增加那一个不必要的zookeeper呢。
根据以上可以得出结论：出现资源节省的角度
二、zookeeper脑裂（Split-Brain）问题
2.1、什么是脑裂？
白话点说，就是比如当你的 cluster 里面有两个结点，它们都知道在这个 cluster 里需要选举出一个 master。那么当它们两之间的通信完全没有问题的时候，就会达成共识，选出其中一个作为 master。但是如果它们之间的通信出了问题，那么两个结点都会觉得现在没有 master，所以每个都把自己选举成 master。于是 cluster 里面就会有两个 master。
对于Zookeeper来说有一个很重要的问题，就是到底是根据一个什么样的情况来判断一个节点死亡down掉了。 在分布式系统中这些都是有监控者来判断的，但是监控者也很难判定其他的节点的状态，唯一一个可靠的途径就是心跳，Zookeeper也是使用心跳来判断客户端是否仍然活着。
使用ZooKeeper来做master HA基本都是同样的方式，每个节点都尝试注册一个象征master的临时节点其他没有注册成功的则成为slaver，并且通过watch机制监控着master所创建的临时节点，Zookeeper通过内部心跳机制来确定master的状态，一旦master出现意外Zookeeper能很快获悉并且通知其他的slaver，其他slaver在之后作出相关反应。这样就完成了一个切换。这种模式也是比较通用的模式，基本大部分都是这样实现的，但是这里面有个很严重的问题，如果注意不到会导致短暂的时间内系统出现脑裂，因为心跳出现超时可能是master挂了，但是也可能是master，zookeeper之间网络出现了问题，也同样可能导致。这种情况就是假死，master并未死掉，但是与ZooKeeper之间的网络出现问题导致Zookeeper认为其挂掉了然后通知其他节点进行切换，这样slaver中就有一个成为了master，但是原本的master并未死掉，这时候client也获得master切换的消息，但是仍然会有一些延时，zookeeper需要通讯需要一个一个通知，这时候整个系统就很混乱可能有一部分client已经通知到了连接到新的master上去了，有的client仍然连接在老的master上如果同时有两个client需要对master的同一个数据更新并且刚好这两个client此刻分别连接在新老的master上，就会出现很严重问题。
总结：
假死：由于心跳超时（网络原因导致的）认为master死了，但其实master还存活着。
脑裂：由于假死会发起新的master选举，选举出一个新的master，但旧的master网络又通了，导致出现了两个master ，有的客户端连接到老的master 有的客户端链接到新的master。
2.2、什么原因导致的？
主要原因是Zookeeper集群和Zookeeper client判断超时并不能做到完全同步，也就是说可能一前一后，如果是集群先于client发现，那就会出现上面的情况。同时，在发现并切换后通知各个客户端也有先后快慢。一般出现这种情况的几率很小，需要master与Zookeeper集群网络断开但是与其他集群角色之间的网络没有问题，还要满足上面那些情况，但是一旦出现就会引起很严重的后果，数据不一致。
2.2、zookeeper是如何解决的？
要解决Split-Brain的问题，一般有3种方式:
Quorums（ˈkwôrəm 法定人数） ，比如3个节点的集群，Quorums = 2, 也就是说集群可以容忍1个节点失效，这时候还能选举出1个lead，集群还可用。比如4个节点的集群，它的Quorums = 3，Quorums要超过3，相当于集群的容忍度还是1，如果2个节点失效，那么整个集群还是无效的
采用Redundant communications，冗余通信的方式，集群中采用多种通信方式，防止一种通信方式失效导致集群中的节点无法通信。
Fencing, 共享资源的方式，比如能看到共享资源就表示在集群中，能够获得共享资源的锁的就是Leader，看不到共享资源的，就不在集群中。
ZooKeeper默认采用了Quorums这种方式，即只有集群中超过半数节点投票才能选举出Leader。这样的方式可以确保leader的唯一性,要么选出唯一的一个leader,要么选举失败。在ZooKeeper中Quorums有2个作用：
集群中最少的节点数用来选举Leader保证集群可用
通知客户端数据已经安全保存前集群中最少数量的节点数已经保存了该数据。一旦这些节点保存了该数据，客户端将被通知已经安全保存了，可以继续其他任务。而集群中剩余的节点将会最终也保存了该数据
假设某个leader假死，其余的followers选举出了一个新的leader。这时，旧的leader复活并且仍然认为自己是leader，这个时候它向其他followers发出写请求也是会被拒绝的。因为每当新leader产生时，会生成一个epoch，这个epoch是递增的，followers如果确认了新的leader存在，知道其epoch，就会拒绝epoch小于现任leader epoch的所有请求。那有没有follower不知道新的leader存在呢，有可能，但肯定不是大多数，否则新leader无法产生。Zookeeper的写也遵循quorum机制，因此，得不到大多数支持的写是无效的，旧leader即使各种认为自己是leader，依然没有什么作用。
