在 Elasticsearch选主流程源码分析 一文中提过ES为什么选择使用Bully算法，首先它是在分布式系统中，避免数据产生不一致的一种方案。这种比出现不一致后进行协调简便很多。
我们知道，分布式系统中有的各个节点的地位是均等的，谁都有可能被选择Leader(Leader/Flower)。这种区分 leader 的集群更好管理些。这样在写操作的时候都交给Leader去处理，然后由Leader再将数据同步给各个Flower上的副本。如果同时对多个分布式节点写数据，在比较各个节点的数据一致性上很复杂。在读的时候可以从Flower上读取，也可以从Leader上读取，分散下系统压力。而Bully就是一种分布式这种保障数据一致性的主从模式的一种算法。ES的选主和MongoDB副本集选主就是采用的Bully算法。

一、原理

选举原则：在所有活着的节点中，选取节点ID最大或者最小的节点为主节点。
节点角色：主节点和普通节点（活跃的）
消息类型：

• Election 消息，向节点发起选举的消息
• Alive 消息，节点对 Election 消息的应答
• Victory 消息，竞选成功的主节点向普通节点发送竞选成功的消息

选举过程

1. 集群中每个活着的节点查找比自己ID大的节点，如果不存在则向其他节点发送Victory消息，表明自己为主节点。
2. 如果存在比自己ID大的节点，则向这些节点发送Election消息，并等待响应。
3. 如果在给定的时间内，没有收到这些节点回复的消息，则自己成为主节点，并向比自己ID小的节点发送Victory消息。
4. 节点收到比自己ID小的节点发送的Election消息，则回复Alive消息。

拿现实生活举例，比如你们部门的领导不在了，调走了，然后大家都彼此相互了解（节点保存集群中所有节点的信息），每个人都对自己资质老的（id 比自己 id 大的）发起选举消息，意思是我选你当 Leader；如果自己资历最老对其他人说，我当老大（发起Election消息），当它发送竞选（Election）消息有返回后，如果有比自己资历还老的存在，那么自己选举就失败了；如果过一段时间，没有收到选举消息的回复，那说明我最大，我就可以对其他节点发送 victory 消息，宣告我当 leader 了。

二、特点

Bully 算法又叫欺负算法，是因为直接粗暴的选择最大 id 作为 Leader。
优点：算法实现比较简单，直接通过比较 id 就可以抉择出谁是 Leader，由于简单，所以性能比较好，实现起来也比较容易；
缺点：集群的最大 id 机器不稳定，那么频繁掉线上线，可能会造成频繁选举，从而造成集群不稳定。

使用Bully算法需要考虑的问题 假死和脑裂 方案细节可以参考 Elasticsearch选主流程源码分析

三、集群中Leader节点挂掉具体过程

1） Leader 挂掉后，1 节点通过心跳探测消息发现，将发起新的选举，节点 1 向比它大的所有节点发起选举消息，也需要向节点 5 发送选举消息，因为节点 5 这时候可能已经活了，所以再发一次。 节点 2，3，4 回复 Alive 给 1 节点，5 节点由于网络故障回复 Alive 消息丢失。 1 有收到 Alive 的回复后，说明有比它资格老的还活着，老老实实等待选举完成的 Victory 消息吧。

2）节点 2 也通过心跳探测发现 leader 5 挂了，这时候，通过向所有节点 ID 比它大的 3，4，5 发送选举消息，这时候，3 和 4 都回复 Alive 消息给 2，2 就知道自己不能当 leader，老老实实等待吧；同样道理节点 3 也会向节点 4 和节点 5 发送选举消息，同样收到节点 4 回复的 Alive 消息后就进入等待状态。

3）节点 4 也探测到超时后，发起选举消息给节点 5，接收选举回复消息超时，这时候由于节点 4 没有收到任何选举消息的恢复消息，那就认为自己是 leader，向其他所有节点发送 victory 消息，宣布主权，从而完成这轮选举。