一、zk集群原理
二、zk集群选举原理分析
三、zk的zab协议详解
四、zk的使用场景
五、zk常见面试题分析
1.zk集群的机器数一般都是奇数,可以是偶数吗(最少3个)
2.zk的脑裂问题
3.Zookeeper选举算法原理
1. 服务器启动时期的Leader选举
2. 服务器运行时期的Leader选举
为什么zookeeper集群是单数？
1、容错
2、防脑裂
分布式组件zk
基于zk集群实现分布式配置中心
一、zk集群原理
zk=文件系统+监听通知机制
客户端注册监听它关心的目录节点,(数据改变/被删除/子目录节点增加删除)时,zk会通知客户端
二、zk集群选举原理分析
集群leader选举原理
集群(myid,zxid)/zab原子广播协议
主节点提供写服务,从节点提供读服务
集群消息广播(二阶段提交)
zxid 唯一的/全局的/顺序的
三、zk的zab协议详解
目前有5台服务器，每台服务器均没有数据，它们的编号分别是1,2,3,4,5,按编号依次启动，它们的选择举过程如下：
服务器1启动，给自己投票，然后发投票信息，由于其它机器还没有启动所以它收不到反馈信息，服务器1的状态一直属于Looking。
服务器2启动，给自己投票，同时与之前启动的服务器1交换结果，由于服务器2的编号大所以服务器2胜出，但此时投票数没有大于半数，所以两个服务器的状态依然是LOOKING。
服务器3启动，给自己投票，同时与之前启动的服务器1,2交换信息，由于服务器3的编号最大所以服务器3胜出，此时投票数正好大于半数，所以服务器3成为领导者，服务器1,2成为小弟。
服务器4启动，给自己投票，同时与之前启动的服务器1,2,3交换信息，尽管服务器4的编号大，但之前服务器3已经胜出，所以服务器4只能成为小弟。
服务器5启动，后面的逻辑同服务器4成为小弟。
3.zk的zab协议
Zab 协议包括两种基本的模式：崩溃恢复 和 消息广播
协议过程
当整个集群启动过程中，或者当 Leader 服务器出现网络中弄断、崩溃退出或重启等异常时，Zab协议就会 进入崩溃恢复模式，选举产生新的Leader。
当选举产生了新的 Leader，同时集群中有过半的机器与该 Leader 服务器完成了状态同步（即数据同步）之后，Zab协议就会退出崩溃恢复模式，进入消息广播模式。
这时，如果有一台遵守Zab协议的服务器加入集群，因为此时集群中已经存在一个Leader服务器在广播消息，那么该新加入的服务器自动进入恢复模式：找到Leader服务器，并且完成数据同步。同步完成后，作为新的Follower一起参与到消息广播流程中。
Zab协议原理
Zab协议要求每个 Leader 都要经历三个阶段：发现，同步，广播。
发现：要求zookeeper集群必须选举出一个 Leader 进程，同时 Leader 会维护一个 Follower 可用客户端列表。将来客户端可以和这些 Follower节点进行通信。
同步：Leader 要负责将本身的数据与 Follower 完成同步，做到多副本存储。这样也是提现了CAP中的高可用和分区容错。Follower将队列中未处理完的请求消费完成后，写入本地事务日志中。
广播：Leader 可以接受客户端新的事务Proposal请求，将新的Proposal请求广播给所有的 Follower。
Zab协议 的全称是 Zookeeper Atomic Broadcast （Zookeeper原子广播）。
Zookeeper 是通过 Zab 协议来保证分布式事务的最终一致性。
Zab协议是为分布式协调服务Zookeeper专门设计的一种 支持崩溃恢复 的 原子广播协议 ，是Zookeeper保证数据一致性的核心算法。Zab借鉴了Paxos算法，但又不像Paxos那样，是一种通用的分布式一致性算法。它是特别为Zookeeper设计的支持崩溃恢复的原子广播协议。
在Zookeeper中主要依赖Zab协议来实现数据一致性，基于该协议，zk实现了一种主备模型（即Leader和Follower模型）的系统架构来保证集群中各个副本之间数据的一致性。
这里的主备系统架构模型，就是指只有一台客户端（Leader）负责处理外部的写事务请求，然后Leader客户端将数据同步到其他Follower节点。
四、zk的使用场景
（1）分布式协调：这个其实是zk很经典的一个用法，简单来说，就好比，你A系统发送个请求到mq，然后B消息消费之后处理了。那A系统如何知道B系统的处理结果？用zk就可以实现分布式系统之间的协调工作。A系统发送请求之后可以在zk上对某个节点的值注册个监听器，一旦B系统处理完了就修改zk那个节点的值，A立马就可以收到通知，完美解决。
（2）分布式锁：对某一个数据连续发出两个修改操作，两台机器同时收到了请求，但是只能一台机器先执行另外一个机器再执行。那么此时就可以使用zk分布式锁，一个机器接收到了请求之后先获取zk上的一把分布式锁，就是可以去创建一个znode，接着执行操作；然后另外一个机器也尝试去创建那个znode，结果发现自己创建不了，因为被别人创建了。。。。那只能等着，等第一个机器执行完了自己再执行。
Zookeeper实现分布式锁原理
使用zookeeper创建临时序列节点来实现分布式锁，大体思路就是创建临时序列节点，找出最小的序列节点，获取分布式锁，程序执行完成之后此序列节点消失，通过watch来监控节点的变化，从剩下的节点的找到最小的序列节点，获取分布式锁，执行相应处理，依次类推……
因为zk节点唯一的，不能重复，节点类型为临时节点， 一台zk服务器创建成功时候，另外的zk服务器创建节点时候就会报错，该节点已经存在。这时候其他的zk服务器就会开始监听并等待。让这台zk服务器的程序现在执行完毕，释放锁。关闭当前会话。临时节点就会消失，并且事件通知Watcher，其他的就会来创建。
（3）元数据/配置信息管理：zk可以用作很多系统的配置信息的管理，比如kafka、storm等等很多分布式系统都会选用zk来做一些元数据、配置信息的管理，包括dubbo注册中心不也支持zk么
（4）HA高可用性：这个应该是很常见的，比如hadoop、hdfs、yarn等很多大数据系统，都选择基于zk来开发HA高可用机制，就是一个重要进程一般会做主备两个，主进程挂了立马通过zk感知到切换到备用进程
zk的使用场景
场景一：有一组服务器向客户端提供某种服务（例如：我前面做的分布式网站的服务端，就是由四台服务器组成的集群，向前端集群提供服务），我们希望客户端每次请求服务端都可以找到服务端集群中某一台服务器，这样服务端就可以向客户端提供客户端所需的服务。对于这种场景，我们的程序中一定有一份这组服务器的列表，每次客户端请求时候，都是从这份列表里读取这份服务器列表。那么这分列表显然不能存储在一台单节点的服务器上，否则这个节点挂掉了，整个集群都会发生故障，我们希望这份列表时高可用的。高可用的解决方案是：这份列表是分布式存储的，它是由存储这份列表的服务器共同管理的，如果存储列表里的某台服务器坏掉了，其他服务器马上可以替代坏掉的服务器，并且可以把坏掉的服务器从列表里删除掉，让故障服务器退出整个集群的运行，而这一切的操作又不会由故障的服务器来操作，而是集群里正常的服务器来完成。这是一种主动的分布式数据结构，能够在外部情况发生变化时候主动修改数据项状态的数据机构。Zookeeper框架提供了这种服务。这种服务名字就是：统一命名服务，它和javaEE里的JNDI服务很像。
场景二：分布式锁服务。当分布式系统操作数据，例如：读取数据、分析数据、最后修改数据。在分布式系统里这些操作可能会分散到集群里不同的节点上，那么这时候就存在数据操作过程中一致性的问题，如果不一致，我们将会得到一个错误的运算结果，在单一进程的程序里，一致性的问题很好解决，但是到了分布式系统就比较困难，因为分布式系统里不同服务器的运算都是在独立的进程里，运算的中间结果和过程还要通过网络进行传递，那么想做到数据操作一致性要困难的多。Zookeeper提供了一个锁服务解决了这样的问题，能让我们在做分布式数据运算时候，保证数据操作的一致性。
场景三：配置管理。在分布式系统里，我们会把一个服务应用分别部署到n台服务器上，这些服务器的配置文件是相同的（例如：我设计的分布式网站框架里，服务端就有4台服务器，4台服务器上的程序都是一样，配置文件都是一样），如果配置文件的配置选项发生变化，那么我们就得一个个去改这些配置文件，如果我们需要改的服务器比较少，这些操作还不是太麻烦，如果我们分布式的服务器特别多，比如某些大型互联网公司的hadoop集群有数千台服务器，那么更改配置选项就是一件麻烦而且危险的事情。这时候zookeeper就可以派上用场了，我们可以把zookeeper当成一个高可用的配置存储器，把这样的事情交给zookeeper进行管理，我们将集群的配置文件拷贝到zookeeper的文件系统的某个节点上，然后用zookeeper监控所有分布式系统里配置文件的状态，一旦发现有配置文件发生了变化，每台服务器都会收到zookeeper的通知，让每台服务器同步zookeeper里的配置文件，zookeeper服务也会保证同步操作原子性，确保每个服务器的配置文件都能被正确的更新。
场景四：为分布式系统提供故障修复的功能。集群管理是很困难的，在分布式系统里加入了zookeeper服务，能让我们很容易的对集群进行管理。集群管理最麻烦的事情就是节点故障管理，zookeeper可以让集群选出一个健康的节点作为master，master节点会知道当前集群的每台服务器的运行状况，一旦某个节点发生故障，master会把这个情况通知给集群其他服务器，从而重新分配不同节点的计算任务。Zookeeper不仅可以发现故障，也会对有故障的服务器进行甄别，看故障服务器是什么样的故障，如果该故障可以修复，zookeeper可以自动修复或者告诉系统管理员错误的原因让管理员迅速定位问题，修复节点的故障。大家也许还会有个疑问，master故障了，那怎么办了？zookeeper也考虑到了这点，zookeeper内部有一个“选举领导者的算法”，master可以动态选择，当master故障时候，zookeeper能马上选出新的master对集群进行管理。
五、zk常见面试题分析
1.zk集群的机器数一般都是奇数,可以是偶数吗(最少3个)
1.zookeeper集群的写操作，由leader节点负责，它会把通知所有节进行写入操作，只有收到半数以上节点的成功反馈，才算成功。如果是部署2个节点的话，那就必须都成功。
2.zookeeper的选举策略也是需要半数以上的节点同意才能当选leader，如果是偶数节点可能导致票数相同的情况
3.只有当半数以上的节点存活时zookeeper集群才能对外服务，维持正常状态，如果是2个节点，只要其中一个挂掉，那么剩下的1个并不满足半数以上规则。
zookeeper集群一大特性是只要集群中半数以上的节点存活，集群就可以正常提供服务，
而2n+1台和2n+2台机器的容灾能力相同，都是允许n台机器宕机。本着节约的宗旨，一般选择部署2n+1台机器
2.zk的脑裂问题
zookeeper是一个分布式应用程序的协调服务。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的性能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。
zookeeper是以Fast Paxos算法为基础，paxos算法存在活锁的问题，即当有多个proposer交错提交时，有可能互相排斥导致没有一个proposer能提交成功，而Fase Paxos作了一些优化，通过选举产生一个leader，只有leader才能提交proposer，具体的可以看一下Fast Paxos算法。
Zookeeper的基本运转流程：
选举leader；
同步数据；
选举leader过程中算法有很多，但要达到的选举标准是一致的；
leader要有更高的zxid；
集群中大多数的机器得到响应并follow选出的leader。
假死脑裂
在一个大的集群中往往会有一个master的存在，在长期运行过程中不可避免会出现宕机等等的问题导致master不可用，在出现这样的情况以后往往会对系统产生很大的影响，所以一般的分布式集群中的master都采用了高可用的解决方案来避免这样的情况发生。
master-slaver方式，存在一个master的节点，平时对外服务，同时有一个slaver节点来监控master，监控的同时有某种方式来进行数据同步。假如现在master挂掉了，slaver能很快获知并且迅速切换为新的master。但是在这种方式中，监控切换是一个很大的难题，但是现在Zookeeper的watch和分布式锁机制能比较好的解决这个问题。虽然Zookeeper很好的解决了这个问题，但是它的使用也存在其他的问题，比如脑裂。
导致脑裂的一个根源问题就是假死。
什么叫假死呢？
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，包括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。
是什么原因导致这样情况的出现呢？
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。
如何避免？
在slaver切换的时候不在检查到老的master出现问题后马上切换，而是在休眠一段足够的时间，确保老的master已经获知变更并且做了相关的shutdown清理工作了然后再注册成为master就能避免这类问题了，这个休眠时间一般定义为与Zookeeper定义的超时时间就够了，但是这段时间内系统不可用了。
我需要运行几个ZooKeeper? 你运行一个zookeeper也是可以的，但是在生产环境中，你最好部署3，5，7个节点。部署的越多，可靠性就越高，当然最好是部署奇数个，偶数个不是不可以的，但是zookeeper集群是以宕机个数过半才会让整个集群宕机的，所以奇数个集群更佳
Zookeeper选举算法原理
Leader选举
Leader选举是保证分布式数据一致性的关键所在。当Zookeeper集群中的一台服务器出现以下两种情况之一时，需要进入Leader选举。
(1) 服务器初始化启动。（集群的每个节点都没有数据 → 以SID的大小为准）
(2) 服务器运行期间无法和Leader保持连接。（集群的每个节点都有数据 ,或者Leader 宕机→ 以ZXID 和 SID 的最大值为准）
1. 服务器启动时期的Leader选举
若进行Leader选举，则至少需要2台机器，两台的高可用性会差一些，如果Leader 宕机，就剩下一台，自己没办法选举。这里选取3台机器组成的服务器集群为例。
在集群初始化阶段，当有一台服务器Server1启动时，其单独无法进行和完成Leader选举，当第二台服务器Server2启动时，此时两台机器可以相互通信，每台机器都试图找到Leader，于是进入Leader选举过程。选举过程如下
(1) 每个Server发出一个投票。由于是初始情况，Server1和Server2都会将自己作为Leader服务器来进行投票，每次投票会包含所推举的服务器的myid和ZXID，使用(myid, ZXID)来表示，此时Server1的投票为(1, 0)，Server2的投票为(2, 0)，然后各自将这个投票发给集群中其他机器。
(2) 接受来自各个服务器的投票。集群的每个服务器收到投票后，首先判断该投票的有效性，如检查是否是本轮投票、是否来自LOOKING状态的服务器。
(3) 处理投票。针对每一个投票，服务器都需要将别人的投票和自己的投票进行PK，PK规则如下：
· 优先检查ZXID。ZXID比较大的服务器优先作为Leader。（这个很重要：是数据最新原则，保证数据的完整性）
· 如果ZXID相同，那么就比较myid。myid较大的服务器作为Leader服务器。（集群的节点标识）
对于Server1而言，它的投票是(1, 0)，接收Server2的投票为(2, 0)，首先会比较两者的ZXID，均为0。再比较myid，此时Server2的myid最大，于是更新自己的投票为(2, 0)，然后重新投票，对于Server2而言，其无须更新自己的投票，只是再次向集群中所有机器发出上一次投票信息即可。
(4) 统计投票。每次投票后，服务器都会统计投票信息，判断是否已经有过半机器接受到相同的投票信息，对于Server1、Server2而言，都统计出集群中已经有两台机器接受了(2, 0)的投票信息，此时便认为已经选出了Leader。
(5) 改变服务器状态。一旦确定了Leader，每个服务器就会更新自己的状态，如果是Follower，那么就变更为FOLLOWING，如果是Leader，就变更为LEADING。
2. 服务器运行时期的Leader选举
在Zookeeper运行期间，Leader与非Leader服务器各司其职，即便当有非Leader服务器宕机或新加入，此时也不会影响Leader，但是一旦Leader服务器挂了，那么整个集群将暂停对外服务，进入新一轮Leader选举，其过程和启动时期的Leader选举过程基本一致。
假设正在运行的有Server1、Server2、Server3三台服务器，当前Leader是Server2，若某一时刻Leader挂了，此时便开始Leader选举。
选举过程如下：
(1) 变更状态。Leader挂后，余下的非Observer服务器都会讲自己的服务器状态变更为LOOKING，然后开始进入Leader选举过程。
(2) 每个Server会发出一个投票。在运行期间，每个服务器上的ZXID可能不同，此时假定Server1的ZXID为123，Server3的ZXID为122；在第一轮投票中，Server1和Server3都会投自己，产生投票(1, 123)，(3, 122)，然后各自将投票发送给集群中所有机器。
(3) 接收来自各个服务器的投票。与启动时过程相同。
(4) 处理投票。与启动时过程相同，此时，Server1将会成为Leader。
(5) 统计投票。与启动时过程相同。
(6) 改变服务器的状态。与启动时过程相同。
2.2 Leader选举算法分析
在3.4.0后的Zookeeper的版本只保留了TCP版本的FastLeaderElection选举算法。当一台机器进入Leader选举时，当前集群可能会处于以下两种状态
· 集群中已经存在Leader。
· 集群中不存在Leader。
对于集群中已经存在Leader而言，此种情况一般都是某台机器启动得较晚，在其启动之前，集群已经在正常工作，对这种情况，该机器试图去选举Leader时，会被告知当前服务器的Leader信息，对于该机器而言，仅仅需要和Leader机器建立起连接，并进行状态同步即可。而在集群中不存在Leader情况下则会相对复杂，其步骤如下
(1) 第一次投票。无论哪种导致进行Leader选举，集群的所有机器都处于试图选举出一个Leader的状态，即LOOKING状态，LOOKING机器会向所有其他机器发送消息，该消息称为投票。投票中包含了SID（服务器的唯一标识）和ZXID（事务ID），(SID, ZXID)形式来标识一次投票信息。假定Zookeeper由5台机器组成，SID分别为1、2、3、4、5，ZXID分别为9、9、9、8、8，并且此时SID为2的机器是Leader机器，某一时刻，1、2所在机器出现故障，因此集群开始进行Leader选举。在第一次投票时，每台机器都会将自己作为投票对象，于是SID为3、4、5的机器投票情况分别为(3, 9)，(4, 8)， (5, 8)。
(2) 变更投票。每台机器发出投票后，也会收到其他机器的投票，每台机器会根据一定规则来处理收到的其他机器的投票，并以此来决定是否需要变更自己的投票，这个规则也是整个Leader选举算法的核心所在，其中术语描述如下
· vote_sid：接收到的投票中所推举Leader服务器的SID。
· vote_zxid：接收到的投票中所推举Leader服务器的ZXID。
· self_sid：当前服务器自己的SID。
· self_zxid：当前服务器自己的ZXID。
每次对收到的投票的处理，都是对(vote_sid, vote_zxid)和(self_sid, self_zxid)对比的过程。
规则一：如果vote_zxid大于self_zxid，就认可当前收到的投票，并再次将该投票发送出去。
规则二：如果vote_zxid小于self_zxid，那么坚持自己的投票，不做任何变更。
规则三：如果vote_zxid等于self_zxid，那么就对比两者的SID，如果vote_sid大于self_sid，那么就认可当前收到的投票，并再次将该投票发送出去。
规则四：如果vote_zxid等于self_zxid，并且vote_sid小于self_sid，那么坚持自己的投票，不做任何变更。
结合上面规则，给出下面的集群变更过程。
(3) 确定Leader。经过第二轮投票后，集群中的每台机器都会再次接收到其他机器的投票，然后开始统计投票，如果一台机器收到了超过半数的相同投票，那么这个投票对应的SID机器即为Leader。此时Server3将成为Leader。
由上面规则可知，通常那台服务器上的数据越新（ZXID会越大），其成为Leader的可能性越大，也就越能够保证数据的恢复。如果ZXID相同，则SID越大机会越大。
2.3 Leader选举实现细节
1. 服务器状态
服务器具有四种状态，分别是LOOKING、FOLLOWING、LEADING、OBSERVING。
LOOKING：寻找Leader状态。当服务器处于该状态时，它会认为当前集群中没有Leader，因此需要进入Leader选举状态。
FOLLOWING：跟随者状态。表明当前服务器角色是Follower。
LEADING：领导者状态。表明当前服务器角色是Leader。
OBSERVING：观察者状态。表明当前服务器角色是Observer。
2. 投票数据结构
每个投票中包含了两个最基本的信息，所推举服务器的SID和ZXID，投票（Vote）在Zookeeper中包含字段如下
id：被推举的Leader的SID。
zxid：被推举的Leader事务ID。
electionEpoch：逻辑时钟，用来判断多个投票是否在同一轮选举周期中，该值在服务端是一个自增序列，每次进入新一轮的投票后，都会对该值进行加1操作。
peerEpoch：被推举的Leader的epoch。
state：当前服务器的状态。
为什么zookeeper集群是单数？
1、容错
由于在增删改操作中需要半数以上服务器通过，来分析以下情况。
2台服务器，至少2台正常运行才行（2的半数为1，半数以上最少为2），正常运行1台服务器都不允许挂掉
3台服务器，至少2台正常运行才行（3的半数为1.5，半数以上最少为2），正常运行可以允许1台服务器挂掉
4台服务器，至少3台正常运行才行（4的半数为2，半数以上最少为3），正常运行可以允许1台服务器挂掉
5台服务器，至少3台正常运行才行（5的半数为2.5，半数以上最少为3），正常运行可以允许2台服务器挂掉
6台服务器，至少3台正常运行才行（6的半数为3，半数以上最少为4），正常运行可以允许2台服务器挂掉
通过以上可以发现，3台服务器和4台服务器都最多允许1台服务器挂掉，5台服务器和6台服务器都最多允许2台服务器挂掉
但是明显4台服务器成本高于3台服务器成本，6台服务器成本高于5服务器成本。这是由于半数以上投票通过决定的。
2、防脑裂
一个zookeeper集群中，可以有多个follower、observer服务器，但是必需只能有一个leader服务器。
如果leader服务器挂掉了，剩下的服务器集群会通过半数以上投票选出一个新的leader服务器。
集群互不通讯情况：
一个集群3台服务器，全部运行正常，但是其中1台裂开了，和另外2台无法通讯。3台机器里面2台正常运行过半票可以选出一个leader。
一个集群4台服务器，全部运行正常，但是其中2台裂开了，和另外2台无法通讯。4台机器里面2台正常工作没有过半票以上达到3，无法选出leader正常运行。
一个集群5台服务器，全部运行正常，但是其中2台裂开了，和另外3台无法通讯。5台机器里面3台正常运行过半票可以选出一个leader。
一个集群6台服务器，全部运行正常，但是其中3台裂开了，和另外3台无法通讯。6台机器里面3台正常工作没有过半票以上达到4，无法选出leader正常运行。
通可以上分析可以看出，为什么zookeeper集群数量总是单出现，主要原因还是在于第2点，防脑裂，对于第1点，无非是正常控制，但是不影响集群正常运行。但是出现第2种裂的情况，zookeeper集群就无法正常运行了。
ZooKeeper的脑裂的出现和解决方案
出现：
在搭建hadoop的HA集群环境后，由于两个namenode的状态不一，当active的namenode由于网络等原因出现假死状态，standby接收不到active的心跳，因此判断active的namenode宕机，但实际上active并没有死亡。此时standby的namenode就会切换成active的状态，保证服务能够正常使用。若原来的namenode复活，此时在整个集群中就出现2个active状态的namenode，该状态成为脑裂。脑裂现象可能导致这2个namenode争抢资源，从节点不知道该连接哪一台namenode，导致节点的数据不统一，这在企业生产中是不可以容忍的。
解决方案：
1、添加心跳线。
原来两个namenode之间只有一条心跳线路，此时若断开，则接收不到心跳报告，判断对方已经死亡。此时若有2条心跳线路，一条断开，另一条仍然能够接收心跳报告，能保证集群服务正常运行。2条心跳线路同时断开的可能性比1条心跳线路断开的小得多。再有，心跳线路之间也可以HA（高可用），这两条心跳线路之间也可以互相检测，若一条断开，则另一条马上起作用。正常情况下，则不起作用，节约资源。
2、启用磁盘锁。
由于两个active会争抢资源，导致从节点不知道该连接哪一台namenode，可以使用磁盘锁的形式，保证集群中只能有一台namenode获取磁盘锁，对外提供服务，避免数据错乱的情况发生。但是，也会存在一个问题，若该namenode节点宕机，则不能主动释放锁，那么其他的namenode就永远获取不了共享资源。因此，在HA上使用"智能锁"就成为了必要措施。"智能锁"是指active的namenode检测到了心跳线全部断开时才启动磁盘锁，正常情况下不上锁。保证了假死状态下，仍然只有一台namenode的节点提供服务。
3、设置仲裁机制
脑裂导致的后果最主要的原因就是从节点不知道该连接哪一台namenode，此时如果有一方来决定谁留下，谁放弃就最好了。因此出现了仲裁机制，比如提供一个参考的IP地址，当出现脑裂现象时，双方接收不到对方的心跳机制，但是能同时ping参考IP，如果有一方ping不通，那么表示该节点网络已经出现问题，则该节点需要自行退出争抢资源的行列，或者更好的方法是直接强制重启，这样能更好的释放曾经占有的共享资源，将服务的提供功能让给功能更全面的namenode节点。
以上的3种方式可以同时使用，这样更能减少集群中脑裂情况的发生。但是还是不能保证完全不出现，如果仲裁机制中2台机器同时宕机，那么此时集群中没有namenode可以使用。此时需要运维人员人工的抢修，或者提供一台新的机器作为namenode，这个时间是不可避免的。希望未来能有更好的解决办法，能彻底杜绝这类情况的发生