面试题：ElasticSearch基本写模型的并发控制与一致性

Question

在ElasticSearch基本写模型中，当存在多个并发写操作时，ElasticSearch是如何保证数据一致性的？详细说明其使用的并发控制机制，以及这些机制在不同场景下（如副本同步、跨节点写等）的表现和影响。

Answer 1

1. 并发控制机制

• 乐观并发控制：Elasticsearch 使用版本号来实现乐观并发控制。每个文档都有一个版本号，每次对文档进行写操作时，版本号会递增。当一个写操作尝试更新文档时，它会携带预期的版本号。如果当前文档的版本号与预期版本号相同，则更新操作成功，同时版本号递增；如果版本号不一致，说明在这期间文档已被其他操作修改，更新操作失败，客户端需要重新获取最新版本的文档，然后再尝试更新。
• 写队列：每个分片都有一个写队列，所有的写操作都要先进入写队列排队。这确保了同一分片中的写操作是顺序执行的，避免了同一分片内的并发写冲突。

2. 副本同步场景下的表现和影响

• 表现：当主分片接收到写操作并成功写入后，会将写操作同步到其副本分片。副本分片接收到同步请求后，会按照主分片的操作顺序进行应用。由于副本分片也使用版本号进行乐观并发控制，所以如果副本分片在应用同步操作时发现版本号不一致，会拒绝该操作，等待主分片重新同步。
• 影响：这种机制保证了副本分片与主分片的数据一致性。但在高并发写场景下，可能会因为版本冲突导致部分副本同步失败，需要重试同步操作，这可能会增加网络开销和同步延迟。

3. 跨节点写场景下的表现和影响

• 表现：在跨节点写时，例如在分布式环境中不同节点同时对同一文档发起写操作，每个节点都会独立进行版本号检查。如果多个节点同时尝试写操作且版本号相同，只有一个节点的写操作会成功（通常是先到达主分片的操作），其他节点的操作会因为版本冲突失败。失败的节点需要重新获取最新版本后再次尝试写操作。
• 影响：虽然这种机制保证了数据的一致性，但在高并发跨节点写场景下，可能会导致大量写操作因为版本冲突而失败，增加了客户端的重试次数，降低了写性能。同时，网络延迟等因素也会影响跨节点写操作的效率和一致性保证。