ElasticSearch 文档读写操作中版本控制的原理
- 内部版本控制：
- Elasticsearch 为每个文档分配一个版本号，从 1 开始。每次文档更新时，版本号递增。当客户端执行写操作（如创建、更新文档）时，Elasticsearch 会检查当前文档版本与请求中指定的版本（如果有指定）是否匹配。如果匹配，操作成功并更新版本号；如果不匹配，操作失败并返回错误信息。
- 例如，假设文档初始版本为 1，客户端 A 尝试更新文档，它发送的请求中版本号为 1，Elasticsearch 检查当前文档版本确实是 1，更新成功并将版本号提升到 2。
- 外部版本控制：
- 客户端可以提供自己的版本号来进行控制。在这种情况下，Elasticsearch 会将客户端提供的版本号与文档当前的内部版本号进行比较。如果客户端提供的版本号大于当前内部版本号，操作可以进行，同时更新内部版本号为客户端提供的版本号。这在需要与外部系统的版本控制进行集成时很有用。
版本控制的作用
- 数据一致性：防止并发更新导致的数据覆盖问题。在高并发环境下，多个客户端可能同时尝试更新同一个文档。通过版本控制，只有拥有最新版本号的更新请求才能成功，避免了后发但版本号较低的更新覆盖较新的更新内容。
- 乐观并发控制：与悲观并发控制（如数据库中的锁机制）不同，Elasticsearch 的版本控制采用乐观并发控制策略。它假设大多数情况下并发操作不会冲突，只有在实际更新时才检查版本，这样减少了锁带来的性能开销，提高了系统的并发处理能力。
在高并发读写场景下利用版本控制确保数据一致性的方式
- 更新操作时指定版本号：
- 在高并发场景下，客户端在更新文档时需要先获取文档的当前版本号，然后在更新请求中带上该版本号。例如，使用 Elasticsearch 的 Java 客户端：
GetRequest getRequest = new GetRequest("your_index", "your_type", "your_id");
GetResponse getResponse = client.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
int version = getResponse.getVersion();
UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("your_index", "your_type", "your_id")
.doc(XContentType.JSON, "field1", "new_value")
.version(version);
UpdateResponse updateResponse = client.update(updateRequest, RequestOptions.DEFAULT);
- 上述代码先获取文档的当前版本号，然后在更新请求中指定该版本号。如果在获取版本号和执行更新之间，文档被其他客户端更新，Elasticsearch 会检测到版本号不一致，更新失败，客户端可以根据错误信息重新获取最新版本号并再次尝试更新。
- 重试机制：
- 当更新因为版本冲突失败时，客户端可以实现重试逻辑。例如，在 Python 中使用 Elasticsearch 客户端：
from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch()
retry_count = 0
max_retries = 3
while True:
try:
doc = es.get(index='your_index', id='your_id')
version = doc['_version']
es.update(index='your_index', id='your_id', body={"doc": {"field1": "new_value"}}, version=version)
break
except Exception as e:
if "version conflict" in str(e) and retry_count < max_retries:
retry_count += 1
else:
raise e
- 这里设置了最大重试次数为 3 次，当遇到版本冲突异常时，客户端会重新获取文档版本并再次尝试更新，直到成功或达到最大重试次数。
