es的脑裂
这样的脑裂状态直接让节点失去了集群的正确状态，导致集群不能正常工作。
可能导致的原因：
1. 网络：由于是内网通信，网络通信问题造成某些节点认为master死掉;
当出现网络风暴，IO大面积阻塞、爬虫等现象的时候，就会造成master宕机
2. 节点负载：**由于master节点与data节点都是混合在一起的**，所以当工作节点的负载较大（确实也较大）时，导致对应的ES实例停止响应，而这台服务器如果正充当着master节点的身份，那么一部分节点就会认为这个master节点失效了，故重新选举新的节点，这时就出现了脑裂；同时由于data节点上ES进程占用的内存较大，较大规模的内存回收操作也能造成ES进程失去响应。所以，这个原因的可能性应该是最大的。
应对问题的办法： 1.
对应于上面的分析，推测出原因应该是由于节点负载导致了master进程停止响应，继而导致了部分节点对于master的选择出现了分歧。为此，**一个直观的解决方案便是将master节点与data节点分离**。为此，我们添加了三台服务器进入ES集群，不过它们的角色只是master节点，不担任存储和搜索的角色，故它们是相对轻量级的进程。可以通过以下配置来限制其角色：
node.master: true （指定该节点是否有资格被选举成为master，默认是true，es是默认集群中的第一台机器为master，如果这台机挂了就会重新选举master。）
node.data: false (指定该节点是否存储索引数据，默认为true。)
当然，其它的节点就不能再担任master了，把上面的配置反过来即可。这样就做到了将master节点与data节点分离。
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还有两个直观的参数可以减缓脑裂问题的出现：
1. discovery.zen.ping_timeout（默认值是3秒）：默认情况下，一个节点会认为，**如果master节点在3秒之内没有应答**，那么这个节点就是死掉了，而增加这个值，会增加节点等待响应的时间，从一定程度上会减少误判。
discovery.zen.minimum_master_nodes（默认是1）：这个参数控制的是，**一个节点需要看到的具有master节点资格的最小数量**，然后才能在集群中做操作。官方的推荐值是大于(N/2)+1，其中N是具有master资格的节点的数量（**我们的情况是3，因此这个参数设置为2，但对于只有2个节点的情况，设置为2就有些问题了，一个节点DOWN掉后，你肯定连不上2台服务器了，这点需要注意**）
以上的解决方法只能是减缓这种现象的发生，并没有从根本上杜绝。
如果发生了脑裂，如何解决? 当脑裂发生后，唯一的修复办法是解决这个问题并重启集群。当elasticsearch集群启动时，会选出一个主节点（一般是启动的第一个节点被选为主）。由于索引的两份拷贝已经不一样了，elasticsearch会认为选出来的主保留的分片是“主拷贝”并将这份拷贝推送给集群中的其他节点。这很严重。让我们设想下你是用的是node客户端并且一个节点保留了索引中的正确数据。但如果是另外的一个节点先启动并被选为主，它会将一份过期的索引数据推送给另一个节点，覆盖它，导致丢失了有效数据。
总结 所以怎么从脑裂中恢复？第一个建议是给所有数据重新索引。第二，如果脑裂发生了，要十分小心的重启你的集群。停掉所有节点并决定哪一个节点第一个启动。 如果需要，单独启动每个节点并分析它保存的数据。如果不是有效的，关掉它，并删除它数据目录的内容（删前先做个备份）。如果你找到了你想要保存数据的节点，启动它并且检查日志确保它被选为主节点。这之后你可以安全的启动你集群里的其他节点了。
