面试题：ElasticSearch动态更新索引的复杂场景应对及数据一致性保障

Question

假设在一个高并发的电商搜索场景中，商品的属性（如颜色、尺寸等）需要频繁动态更新索引，同时要确保搜索结果与库存数据的一致性。请设计一套完整的方案，包括索引更新机制、数据一致性保障措施以及应对可能出现的网络故障和数据冲突的解决办法。

Answer 1

索引更新机制

1. 消息队列（MQ）：
   • 当商品属性发生更新时，系统将更新请求发送到消息队列，如 Kafka。这样可以解耦更新操作，防止高并发更新对主业务流程造成阻塞。
   • MQ 可以按照一定的分区策略对消息进行分区，比如根据商品 ID 进行分区，保证相同商品的更新消息按顺序处理，避免乱序更新导致索引状态不一致。
2. 异步索引更新服务：
   • 从 MQ 中消费更新消息，使用专门的索引更新服务进行处理。该服务根据更新消息中的商品属性信息，更新对应的搜索索引，例如 Elasticsearch 索引。
   • 在更新索引时，可以采用批量更新的方式，提高更新效率，减少索引写入压力。同时，记录更新日志，以便在出现问题时进行追溯。

数据一致性保障措施

1. 事务管理：
   • 在涉及商品属性更新和库存数据变动的业务逻辑中，使用事务来确保数据的一致性。例如，在更新商品颜色属性的同时，如果库存数据与颜色相关（如不同颜色库存分开管理），则将这两个操作放在同一个事务中。
   • 对于分布式系统，可以采用分布式事务解决方案，如基于 XA 协议的 Atomikos 或者使用 TCC（Try - Confirm - Cancel）模式。以 TCC 模式为例，Try 阶段对库存和索引更新进行资源预留，Confirm 阶段正式提交更新，Cancel 阶段回滚预留资源。
2. 版本控制：
   • 为商品数据和库存数据引入版本号字段。每次数据更新时，版本号递增。在更新索引和库存时，先读取当前数据的版本号，更新操作带上该版本号。
   • 在更新前，再次检查数据的版本号是否与读取时一致。如果一致，则进行更新操作并递增版本号；如果不一致，说明数据在其他地方已被更新，此时需要重新读取最新数据并进行更新，以此保证数据的一致性。

应对网络故障和数据冲突的解决办法

1. 网络故障：
   • 重试机制：在消息队列消费端和索引更新服务之间，引入重试机制。如果因为网络故障导致索引更新失败，消费端记录失败信息，并按照一定的重试策略（如指数退避策略）进行重试。例如，第一次失败后等待 1 秒重试，第二次等待 2 秒，第三次等待 4 秒，以此类推，直到达到最大重试次数。
   • 数据持久化：在消息队列中，确保消息持久化存储。这样即使消息队列所在服务器发生故障，重启后可以继续处理未成功消费的消息。同时，索引更新服务在更新索引前，可以将更新请求先持久化到本地日志文件，在故障恢复后，可以根据日志文件继续未完成的更新操作。
2. 数据冲突：
   • 乐观锁：在处理并发更新时，采用乐观锁机制。如前文提到的版本控制，就是乐观锁的一种实现方式。当多个请求同时更新同一商品的属性和库存时，只有版本号符合预期的请求能够成功更新，其他请求需要重新获取最新数据并再次尝试更新。
   • 冲突检测与解决：定期对索引数据和库存数据进行一致性检查。例如，通过定时任务扫描索引中的商品库存数量与实际库存数据库中的数量是否一致。如果发现不一致，根据业务规则进行修复，如以库存数据库中的数据为准，重新更新索引中的库存信息。