面试题：ElasticSearch分布式环境下的复杂查询更新请求体设计及一致性保证

Question

在一个多节点的ElasticSearch分布式集群中，索引存储了金融交易记录，文档包含交易ID、交易金额、交易时间、交易状态等字段。现在要实现一个操作，查询出交易金额大于10000且交易状态为'未完成'的记录，并将其交易状态更新为'处理中'。在设计请求体时，如何保证在分布式环境下数据的一致性和操作的原子性，详细阐述请求体设计思路及相关机制。

Answer 1

1. 请求体设计思路
   • 使用update_by_query API：在Elasticsearch中，update_by_query API允许对符合特定查询条件的文档进行更新操作。
   • 查询条件设置：
     • 使用bool查询来组合多个条件。must子句中添加两个条件，一个是交易金额大于10000，即range查询：

{
    "range": {
        "交易金额": {
            "gt": 10000
        }
    }
}

 - 另一个是交易状态为“未完成”的`term`查询：

{
    "term": {
        "交易状态": "未完成"
    }
}

• 更新操作设置：在script部分设置将交易状态更新为“处理中”。例如：

{
    "script": {
        "source": "ctx._source.交易状态 = '处理中'"
    }
}

• 完整的请求体示例：

{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {
                    "range": {
                        "交易金额": {
                            "gt": 10000
                        }
                    }
                },
                {
                    "term": {
                        "交易状态": "未完成"
                    }
                }
            ]
        }
    },
    "script": {
        "source": "ctx._source.交易状态 = '处理中'"
    }
}

2. 保证数据一致性和操作原子性的机制
   • 版本控制：Elasticsearch使用版本号来确保并发更新时的数据一致性。当文档被更新时，版本号会递增。在update_by_query操作中，Elasticsearch会检查文档的版本，如果在读取文档和更新文档之间版本发生了变化，更新操作会失败（可以通过设置retry_on_conflict参数来重试一定次数）。
   • 分布式事务机制（乐观锁）：Elasticsearch采用乐观锁机制。它假设大多数情况下并发冲突不会发生，在更新文档时，先尝试更新，如果版本冲突则失败。这种机制允许系统在高并发环境下有较好的性能表现，同时通过版本控制保证数据一致性。
   • 主分片和副本分片一致性：在分布式集群中，每个索引由多个分片组成，每个分片又有副本。当执行update_by_query操作时，主分片会首先执行更新操作，然后将更新传播到副本分片。如果副本分片在一定时间内没有成功复制更新，主分片会重试，确保所有副本分片的数据一致性。