冲突产生原因
- 并发写入：在CouchDB的MVCC（多版本并发控制）机制下，当多个客户端同时尝试对同一文档进行写入操作时，冲突容易发生。每个客户端基于自己看到的文档版本进行修改，而这些修改可能相互矛盾，CouchDB无法直接判断哪个修改应优先应用。
- 网络延迟：不同客户端与CouchDB服务器之间存在网络延迟差异。这可能导致一些客户端在未接收到最新文档版本的情况下就进行写入，从而与其他客户端的写入操作产生冲突。
优化策略及实现思路
- 乐观锁机制优化
- 策略：为每个文档添加一个修订版本号（revision number）。客户端在读取文档时获取当前版本号，在写入时必须提供该版本号。CouchDB在处理写入请求时，会检查提供的版本号与当前文档的实际版本号是否一致。如果一致，则允许写入并更新版本号；否则，返回冲突错误。
- 实现思路：在文档结构中增加一个
_rev字段来存储版本号。每次成功写入后，服务器递增该版本号。客户端在每次PUT请求中包含_rev字段，服务器端代码在处理请求时进行版本号验证。例如，在JavaScript编写的CouchDB验证函数中：
function(newDoc, oldDoc, userCtx) {
if (oldDoc && newDoc._rev!== oldDoc._rev) {
throw({forbidden: 'Document has been updated by another process. Please retry.'});
}
return true;
}
- 合并策略改进
- 策略：当冲突发生时，采用更智能的合并策略。例如，对于文档中的数组类型数据，可以采用“最后写入者获胜”或者“合并数组”的策略；对于对象类型数据，可以递归合并对象属性，对于冲突的属性值，根据预定义的规则（如时间戳最新者获胜）进行处理。
- 实现思路：编写自定义的冲突处理函数。在CouchDB的更新函数（
_update）中，根据文档的结构和业务逻辑编写合并代码。例如，对于数组类型的字段：
function(doc, req) {
var newDoc = JSON.parse(req.body);
if (doc.someArrayField) {
newDoc.someArrayField = doc.someArrayField.concat(newDoc.someArrayField);
}
return [newDoc, 'Document successfully merged'];
}
- 分区与复制优化
- 策略：将数据按照一定规则（如地理区域、业务类型等）进行分区，不同分区的数据可以独立进行并发操作，减少冲突概率。同时，优化复制机制，确保副本之间的数据一致性，在复制过程中更高效地处理冲突。
- 实现思路：在CouchDB集群中，通过配置不同的分区规则。例如，使用
_partitioned数据库模式，将文档按照某个属性（如region字段）进行分区存储。在复制时，采用更细粒度的冲突检测和解决机制，如使用基于哈希的一致性算法来确定数据在副本间的分布和同步。
- 预写日志（Write - Ahead Logging, WAL）
- 策略：引入预写日志，在进行实际的文档更新之前，先将写入操作记录到日志中。这样可以在发生冲突时，通过回放日志来重新尝试操作，减少数据丢失的风险，并且可以批量处理日志中的操作，提高并发性能。
- 实现思路：在CouchDB的存储引擎中实现WAL模块。每次写入操作先写入日志文件，日志记录包含操作类型、文档ID、更新内容等信息。在处理冲突时，根据日志记录重新构建操作序列，按照一定的冲突解决策略重新执行操作。例如，在Python实现的CouchDB存储引擎扩展中，可以使用
logging模块来记录日志，在冲突处理函数中读取日志并处理。
