1. 乐观锁策略
- 使用文档的
_rev 字段。每次获取文档时，记录其 _rev 值。在执行更新操作时，将该 _rev 作为参数传递给更新请求。CouchDB 仅在文档的当前 _rev 与请求中的 _rev 匹配时才会执行更新，否则返回冲突错误。客户端收到冲突错误后，可以重新获取文档，合并冲突（如果可能），然后再次尝试更新。
# 示例代码（Python + couchdb 库）
import couchdb
server = couchdb.Server('http://localhost:5984')
db = server['your_database']
doc_id = 'your_document_id'
# 获取文档及其_rev
doc = db.get(doc_id)
rev = doc['_rev']
# 进行复杂更新操作
doc['new_field'] = 'new_value'
try:
db.save(doc, rev=rev)
except couchdb.http.ResourceConflict:
# 处理冲突
new_doc = db.get(doc_id)
# 合并冲突逻辑（这里简单覆盖新文档内容，实际需根据业务处理）
doc.update(new_doc)
db.save(doc)
2. 批量操作
- 将多个更新操作合并为一个批量操作。CouchDB 支持通过
_bulk_docs 接口进行批量文档操作。这样可以减少单个文档更新时的冲突概率，因为整个批量操作要么全部成功，要么全部失败。
// 示例批量更新请求
{
"docs": [
{
"_id": "doc_id_1",
"_rev": "1-abcdef",
"field1": "value1_update",
"field2": "value2_update"
},
{
"_id": "doc_id_2",
"_rev": "2-ghijkl",
"field3": "value3_update"
}
]
}
3. 预合并策略
- 在客户端进行预合并。在获取文档后，客户端可以根据业务逻辑，在本地对可能发生的冲突进行预合并处理。例如，如果多个客户端都可能更新文档中的某个列表，客户端可以在更新前先将本地的更新与从服务器获取的列表进行合并，然后再将合并后的结果发送给服务器进行更新。
4. 版本控制与合并算法
- 为文档设计更细粒度的版本控制机制。除了 CouchDB 自带的
_rev，可以在文档内部添加自定义的版本字段，用于记录不同部分的更新版本。当发生冲突时，根据这些版本信息，采用特定的合并算法（如基于时间戳、操作顺序等）来合并冲突部分，确保数据一致性。
5. 减少更新频率
- 分析业务需求，尽量减少不必要的更新。例如，可以将一些非实时性要求的更新操作合并延迟执行，或者在客户端缓存更新操作，等待合适的时机（如网络空闲、文档一段时间未被更新等）再发送更新请求，从而降低高并发更新导致的冲突频率。
