面试题：ElasticSearch文档操作在高并发复杂场景下的一致性保障

1. 版本控制机制

原理：Elasticsearch 为每个文档分配一个版本号，每次文档更新时版本号递增。客户端在更新文档时，需要指定当前期望的版本号。如果实际版本号与期望版本号一致，则更新成功；否则更新失败。
实现思路：
- 客户端获取文档时，同时获取其版本号。例如在Java中，使用Elasticsearch Java High Level REST Client获取文档时：

GetRequest getRequest = new GetRequest(index, id);
GetResponse getResponse = client.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
if (getResponse.isExists()) {
    long version = getResponse.getVersion();
    // 保存版本号用于后续更新
}

执行点赞或评论操作更新文档时，带上获取到的版本号。如：

UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest(index, id)
       .doc(XContentType.JSON, "点赞数", 1)
       .version(version);
UpdateResponse updateResponse = client.update(updateRequest, RequestOptions.DEFAULT);
if (updateResponse.getResult().name().equals("VERSION_CONFLICT")) {
    // 版本冲突处理，可重试等操作
}

2. 乐观锁

原理：乐观锁假设在大多数情况下，并发操作不会产生冲突。在更新数据时，通过检查版本号来确保数据的一致性。如果版本号匹配，则更新成功；否则认为发生冲突，需要重试操作。
实现思路：
- 同版本控制机制的实现思路，利用Elasticsearch的版本号进行更新操作。每次更新失败（版本冲突）时，客户端重新获取文档及其最新版本号，然后再次尝试更新。
- 例如在Python中使用elasticsearch库：

from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch()

# 获取文档及版本号
response = es.get(index='index_name', id='document_id')
version = response['_version']

while True:
    try:
        es.update(index='index_name', id='document_id',
                  body={"doc": {"点赞数": 1}},
                  version=version)
        break
    except Exception as e:
        if 'version conflict' in str(e).lower():
            response = es.get(index='index_name', id='document_id')
            version = response['_version']
        else:
            raise e

3. 悲观锁

原理：悲观锁假设并发操作很可能会产生冲突，在操作数据前先获取锁，确保只有获取到锁的线程可以对数据进行操作，其他线程等待。Elasticsearch本身没有传统意义上的悲观锁，但可以通过一些插件（如 Redisson 结合 Redis 实现分布式锁）或自定义逻辑模拟悲观锁。
实现思路：
- 使用 Redisson 结合 Redis 实现分布式锁：
  - 引入 Redisson 依赖，如在Maven项目中添加：

<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson</artifactId>
    <version>3.16.1</version>
</dependency>

- 获取分布式锁并进行操作：

Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
RLock lock = redisson.getLock("post:lock:" + postId);
try {
    lock.lock();
    // 获取文档，更新点赞数等操作
    GetRequest getRequest = new GetRequest(index, id);
    GetResponse getResponse = client.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    long version = getResponse.getVersion();
    UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest(index, id)
           .doc(XContentType.JSON, "点赞数", 1)
           .version(version);
    client.update(updateRequest, RequestOptions.DEFAULT);
} finally {
    lock.unlock();
}

自定义逻辑模拟悲观锁：
- 在Elasticsearch文档中添加一个字段表示锁状态（如 is_locked）。
- 客户端更新文档前，先查询文档，判断 is_locked 字段，如果为 false，则更新 is_locked 为 true 并更新点赞数等操作；如果为 true，则等待一段时间后重试。例如在Python中：

import time
from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch()

while True:
    response = es.get(index='index_name', id='document_id')
    if not response['_source']['is_locked']:
        try:
            es.update(index='index_name', id='document_id',
                      body={"doc": {"is_locked": true, "点赞数": 1}})
            break
        except Exception as e:
            # 处理更新失败情况
            pass
    else:
        time.sleep(1)

通过以上几种方式结合，可以有效确保Elasticsearch文档在高并发复杂场景下的数据一致性。

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面试题：ElasticSearch文档操作在高并发复杂场景下的一致性保障

知识考点

面试题答案

1. 版本控制机制

2. 乐观锁

3. 悲观锁