面试题：ElasticSearch 动态更新索引并发控制：版本冲突处理

Question

当多个请求同时尝试动态更新ElasticSearch中的同一索引文档时，可能会出现版本冲突。请描述ElasticSearch是如何检测版本冲突的，以及在发生版本冲突时，你有哪些处理方法，每种方法在实际应用场景中有何优缺点？

Answer 1

ElasticSearch检测版本冲突的方式

Elasticsearch 通过版本号机制来检测版本冲突。每个文档都有一个版本号，每当文档被更新时，版本号会递增。当客户端尝试更新文档时，需要提供当前文档的版本号。Elasticsearch 在执行更新操作前，会将客户端提供的版本号与存储在索引中的文档版本号进行比较。如果两者不一致，就说明在客户端读取文档和尝试更新文档之间，其他请求已经更新了该文档，从而引发版本冲突。

处理版本冲突的方法及优缺点

1. 重试机制
   • 优点：实现简单，在大多数情况下能够解决版本冲突问题，无需复杂的业务逻辑调整。适用于对数据一致性要求较高，且冲突发生频率相对较低的场景，例如一些关键业务数据的更新，像用户账户余额等。
   • 缺点：如果冲突频繁发生，会导致多次重试，增加系统的负载和响应时间。可能会出现无限重试的情况，需要设置合理的重试次数上限来避免。
2. 乐观并发控制
   • 优点：提高系统的并发性能，因为它允许客户端在不锁定文档的情况下尝试更新，减少了等待时间。适用于读多写少的场景，例如内容发布系统，大部分操作是读取文章，偶尔进行更新。
   • 缺点：可能会导致部分更新操作失败，需要客户端具备处理版本冲突并进行重试或其他处理的能力。
3. 悲观并发控制
   • 优点：确保数据一致性，在更新文档前锁定文档，防止其他请求同时更新，适用于对数据一致性要求极高，不允许出现任何版本冲突的场景，如金融交易记录的更新。
   • 缺点：会降低系统的并发性能，因为锁定文档会导致其他请求等待，可能成为系统的性能瓶颈，尤其在高并发环境下。
4. 使用脚本更新
   • 优点：可以在脚本中实现复杂的业务逻辑，根据文档当前状态进行更新，减少版本冲突的可能性。适用于需要基于文档现有值进行复杂计算后更新的场景，如库存管理中根据当前库存数量进行扣减操作。
   • 缺点：编写脚本的复杂度较高，需要对 Elasticsearch 的脚本语法有深入了解，且脚本执行效率可能不如简单的更新操作，对系统性能有一定影响。