面试题：ElasticSearch自动创建索引对数据一致性的影响及应对策略

Question

ElasticSearch自动创建索引机制在提高数据录入便捷性的同时，可能会对数据一致性产生影响。请分析这种影响体现在哪些方面，并说明可以采取哪些策略来保证数据一致性，例如在多数据源写入场景下。

Answer 1

影响方面

1. 字段映射问题：自动创建索引时，ElasticSearch 依据首次写入的数据动态推断字段类型。若不同数据源写入的数据类型不一致，比如一个数据源写入整数，另一个写入字符串，可能导致字段映射混乱，后续查询和聚合时出现数据错误，影响数据一致性。
2. 索引配置差异：自动创建索引采用默认配置，不同数据源写入时若因默认配置满足不了业务需求，各自调整索引配置（如副本数、分片数等），会使索引在不同部分存在配置差异，影响数据的整体一致性和查询性能。
3. 写入顺序与并发问题：多数据源并发写入时，自动创建索引机制可能无法保证数据按特定顺序写入，导致部分依赖顺序的数据出现不一致情况。例如，文档 A 依赖文档 B 的数据进行计算和展示，若 B 还未写入完成 A 就写入，会使 A 展示数据错误。

保证数据一致性策略

1. 预定义索引结构：在多数据源写入前，根据业务需求手动创建索引并明确字段映射和索引配置。这样所有数据源都按照统一的规范写入，避免因自动创建索引导致的字段映射混乱和配置差异。例如，使用 ElasticSearch 的 API 预先定义好每个字段的数据类型、是否可搜索等属性。
2. 数据验证与转换：在数据源端对要写入的数据进行严格验证和类型转换。确保所有数据源写入的数据格式和类型符合预定义的索引结构。如在应用程序代码中，对即将写入 ElasticSearch 的数据进行检查，将字符串类型的数字转换为数值类型后再写入。
3. 使用分布式锁或队列：为解决并发写入导致的顺序问题，可以使用分布式锁（如 Redis 实现的分布式锁），确保同一时间只有一个数据源能写入特定索引。或者使用消息队列（如 Kafka），将多数据源的数据写入请求先发送到队列，再按顺序从队列消费写入 ElasticSearch，保证数据写入顺序。
4. 版本控制：利用 ElasticSearch 自带的版本控制功能，每次写入数据时带上版本号。当多个数据源并发写入同一文档时，通过版本号比较，只有版本号符合预期的写入操作才会成功，避免数据被错误覆盖，保证数据一致性。