面试题：ElasticSearch 文档操作标准化建设中的数据迁移与兼容性

1. 制定标准化规范

明确新的文档操作定义，包括文档结构、字段类型、索引策略等具体标准。

2. 设计过渡方案

双写模式：
- 在业务代码中，对新写入的数据，同时按照新旧两种规范写入 ElasticSearch。旧数据按原方式写，新数据按新规范写一份。这样既保证业务不受影响，又开始积累新规范的数据。
- 代码示例（以 Java 为例，使用 Elasticsearch Java High - Level REST Client）：

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
    RestClient.builder(
        new HttpHost("localhost", 9200, "http")));

// 旧规范写入
IndexRequest oldRequest = new IndexRequest("old_index")
   .id("1")
   .source("field1", "value1", XContentType.JSON);
client.index(oldRequest, RequestOptions.DEFAULT);

// 新规范写入
IndexRequest newRequest = new IndexRequest("new_index")
   .id("1")
   .source("new_field1", "value1", XContentType.JSON);
client.index(newRequest, RequestOptions.DEFAULT);

版本控制：在文档中添加版本字段，标识数据遵循的规范版本。例如，添加 version 字段，值为 "old" 或 "new"，方便区分和处理。

3. 数据迁移

全量迁移：
- 停机迁移：选择业务低峰期，暂停业务写入，对旧数据进行全量读取，按照新规范进行转换后写入新的索引。
- 不停机迁移：利用 Elasticsearch 的快照和恢复功能，对旧数据创建快照，然后在新的索引结构中恢复并转换数据。同时，在迁移过程中，业务的读写操作仍可正常进行，但需注意数据的一致性。
- 代码示例（以 Python 为例，使用 Elasticsearch Python client）：

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch([{'host': 'localhost', 'port': 9200}])

# 获取旧索引数据
old_data = es.search(index='old_index', body={"query": {"match_all": {}}})

# 转换数据
new_data = []
for hit in old_data['hits']['hits']:
    source = hit['_source']
    new_source = {
        "new_field1": source.get("field1")
    }
    new_data.append(new_source)

# 写入新索引
for data in new_data:
    es.index(index='new_index', body=data)

增量迁移：在全量迁移完成后，继续使用双写模式一段时间，将增量数据实时迁移到新规范。当确认新规范的数据完整且稳定后，逐步淘汰旧数据和旧索引。

4. 确保兼容性

查询兼容：
- 在业务查询代码中，根据文档的版本字段，动态调整查询逻辑。如果是旧版本数据，使用旧的查询方式；如果是新版本数据，使用新的查询方式。
- 代码示例（以 JavaScript 为例，使用 Elasticsearch JavaScript client）：

const { Client } = require('@elastic/elasticsearch');
const client = new Client({ node: 'http://localhost:9200' });

async function searchData() {
    const response = await client.search({
        index: 'combined_index',
        body: {
            query: {
                match_all: {}
            }
        }
    });
    response.hits.hits.forEach(hit => {
        if (hit._source.version === 'old') {
            // 旧版本查询处理逻辑
        } else {
            // 新版本查询处理逻辑
        }
    });
}

数据格式兼容：在新旧规范转换过程中，确保数据的关键信息不丢失。对于新规范中新增的字段，可以设置默认值；对于旧规范中废弃的字段，在迁移时可以考虑保留一段时间，以保证兼容性。

5. 处理数据一致性问题

乐观锁机制：在更新文档时，使用版本号进行乐观锁控制。每次更新前获取文档的当前版本号，更新时将版本号作为参数传递。如果版本号不一致，说明数据已被其他操作修改，需要重新获取数据并更新。
- 代码示例（以 Java 为例）：

IndexRequest request = new IndexRequest("index")
   .id("1")
   .source("field1", "new_value", XContentType.JSON)
   .version(1); // 假设初始版本号为 1
try {
    client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
} catch (ElasticsearchException e) {
    if (e.status() == RestStatus.CONFLICT) {
        // 版本冲突，重新获取数据并更新
        GetRequest getRequest = new GetRequest("index", "1");
        GetResponse getResponse = client.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        long newVersion = getResponse.getVersion();
        request.version(newVersion);
        client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }
}

数据校验与修复：定期对迁移后的数据进行校验，比对新旧版本数据的关键信息。可以通过编写脚本，计算数据的哈希值或其他校验和，发现不一致的数据及时进行修复。例如，使用 Python 脚本遍历新旧索引数据，对比关键字段：

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch([{'host': 'localhost', 'port': 9200}])

old_index_data = es.search(index='old_index', body={"query": {"match_all": {}}})
new_index_data = es.search(index='new_index', body={"query": {"match_all": {}}})

for old_hit in old_index_data['hits']['hits']:
    old_source = old_hit['_source']
    new_hit = next((hit for hit in new_index_data['hits']['hits'] if hit['_id'] == old_hit['_id']), None)
    if new_hit:
        new_source = new_hit['_source']
        if old_source['key_field']!= new_source['new_key_field']:
            # 数据不一致，进行修复
            es.update(index='new_index', id=old_hit['_id'], body={"doc": {"new_key_field": old_source['key_field']}})

面试题：ElasticSearch 文档操作标准化建设中的数据迁移与兼容性

知识考点

面试题答案

1. 制定标准化规范

2. 设计过渡方案

3. 数据迁移

4. 确保兼容性

5. 处理数据一致性问题