Zookeeper集群节点为什么要部署成奇数
Zookeeper集群节点数量为什么必须为奇数呢？我们在刚接触这个问题的时候，可能会以为是Zookeeper的选举机制中要求多数服从少数，我们必须是奇数，否则无法进行正常的选举。那么答案真的是这样么？
其实我们在了解了Zookeeper集群一致性协议—— ZAB算法 之后，发现了其实根本不是这样，我们会发现在Zookeeper的ZAB协议中，在崩溃恢复中选举Leader的时候，投票时会有一个处理逻辑：优先比较ZXID，然后比较myid，又根据我们在Zookeeper集群部署 中部署Zookeeper集群的例子中，发现即时ZXID相同，我们也可以通过比较myid来选举出Leader节点（myid肯定不会相同）。
另外我们还可以了解一下一致性协议—— Paxos算法 ，这其中也是只要求得到大多数的投票才会通过，所以我们部署偶数台，也是可以的，而不会是偶数节点可能导致票数相同的情况，即不会因为偶数节点可能导致票数相同的情况，因为不过半数是失败的。
上述都是在我们学习了Paxos算法以及ZAB算法，从理论上得出的结论，那么我们可以来实际的例子验证一下，现在我们就来按照之前Zookeeper集群部署介绍的步骤来部署一个2个节点的Zookeeper集群，我们来测试一下是否能够成功
然后我们就可来启动这两台机器了，如下：
发现我们Zookeeper集群节点数量为2，即偶数台也是可以进行成功部署的。
那么Zookeeper集群节点为什么要部署成奇数呢？，如果不是因为偶数会导致无法选举，那么原因是什么呢？
是因为Zookeeper集群有这样一个特性：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3个Zookeeper 节点，如果有1个Zookeeper 节点死了，还剩下2个正常的节点，存活的节点数过半，Zookeeper服务依旧可以使用。但是如果2个Zookeeper 节点死了，只剩下1个正常的节点，存活的节点数不过半，那么Zookeeper服务就不能用了。
同理如果有4个Zookeeper 节点，如果有1个Zookeeper 节点死了，还剩下3个正常的节点，存活的节点数过半，Zookeeper服务依旧可以使用。但是如果2个Zookeeper 节点死了，只剩下2个正常的节点，存活的节点数不过半，那么Zookeeper服务就不能用了。
我们可以从上发送3个Zookeeper 节点和4个Zookeeper节点的容灾能力是一样的，同理可以发现5和6个Zookeeper节点、6和7个Zookeeper节点等等的容灾能力都是一样的，即 2n 和 2n-1 的容灾是一样的，所以为了更加高效，何必增加那一个不必要的zookeeper呢。所以说，根据以上可以得出结论：从资源节省的角度来考虑，Zookeeper集群的节点最好要部署奇数
<br/
Zookeeper集群中为什么要求过半的机器是正常工作的，整个集群对外才是可用的
不过接下来我们可能有有新的问题了，为什么Zookeeper集群会有这样一个特性呢？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。 这一特性其实非常好理解，因为在Paxos算法和ZAB算法中，我们在进行投票选举时，都是要是多数服从少数的呀，想要通过一个提案，必须获得大多数节点的同意，所以如果集群中必须有过半的机器存活，才可以通过投票选举的。
（注意： 在ZAB算法中，并不是简单的优先比较ZXID，然后比较myid，就直接选举出新的Leader了，这里比较完之后，各个节点会进行比较结果，进行重新投票，然后还是依据多数服从少数的原则）。
过半机制的作用
明白了上述的原因，我们又可以提出疑问了，为什么Paxos算法和ZAB算法中都要求过半机制呢？因为过半机制可以解决我们在分布式系统——CAP理论及BASE理论 中到过分布式系统的会带来的常见问题，如：通信异常、网络分区、三态、节点故障 ，这里我们来看一看如果通过过半机制来避免网络分区，及脑裂问题。
首先我们再来详细了解一下脑裂问题，现在如果有5台机器部署了一个Zookeeper集群，但是他们分布在两个地方A和B，其中A区域3台，B区域2台，如下所示：
这时突然产生了网络问题，Zookeeper集群的AB区域现在因为网络问题无法进行相互通信，但是区域彼此内是可以进行通信的。
现在假设没有过半机制的限制，因为A区域内存在Leader节点，是没有影响的，但是B区域内出现了问题，现在无法和A区域通信了，所以现在B区域会进行选举Leader，因为现在假设没有过半机制的限制，所以可以选举成功，如下：
这就相当于原本一个集群，被分成了两个集群，出现了两个Leader，这就是所谓的"脑裂"现象。对于这种情况，其实也可以看出来，原本应该是统一的一个集群对外提供服务的，现在变成了两个集群同时对外提供服务。
假设网络突然又恢复了，区域AB彼此之间又可以进行通信了，那么此时就会出现问题了，两个集群刚刚都对外提供服务了，数据该怎么合并，数据冲突怎么解决等等问题。上述的场景发生时有一个前提条件就是没有考虑过半机制，所以实际上Zookeeper集群中是不会轻易出现脑裂问题的，原因在于过半机制。
因为存在过半机制，区域B中就不可能重新选举出新的Leader，区域B也不会向外部提供服务，等待网络恢复之后，区域B会从区域A中进行数据同步，保证了其一致性。
其实过半机制不仅仅可以避免脑裂的问题，它还可以帮助我们快速选举，因为过半机制，相比于2PC/3PC来说，我们就不需要等待所有节点都投了同一个节点就可以选举出来一个Leader了，这样比较快，所以叫快速领导者选举算法。
那么我们Zookeeper集群节点为什么要部署成奇数的原因就是上述了么？其实还不仅仅是上述节省资源成本的角度，还有一个目的就是，部署奇数可以提高Zookeeper服务的容灾能力，如上述发生了网络问题，区域A、B总有一个可以向外部提供服务，因为部署奇数，无论区域A、B如何划分，都可以选举出一个Leader（或者是原本的Leader）来管理服务。
但是如果部署偶数台，区域A、B的情况如下，那么因为过半机制的原因，是无法从外部提供服务的，那么整个Zookeeper集群就崩溃了。
