面试题：ElasticSearch查询删除的取消任务API与事务及数据一致性的深度探讨

Question

ElasticSearch本身没有传统数据库的事务概念，但在使用查询删除的取消任务API时，我们希望尽可能保证数据的一致性。请深入分析取消任务过程中数据一致性可能面临的问题，例如部分删除已执行但取消任务介入的情况。如果让你来设计一个机制来增强取消任务时的数据一致性，你会从哪些方面入手，结合ElasticSearch的架构和原理阐述你的设计思路。

Answer 1

取消任务过程中数据一致性面临的问题

1. 部分删除已执行：在分布式环境下，Elasticsearch 可能已经将部分文档从某些分片上删除，但取消任务介入时，已删除部分无法直接回滚，因为 Elasticsearch 没有传统事务的回滚机制。这就导致数据在部分节点和整体之间出现不一致。
2. 副本同步延迟：Elasticsearch 采用多副本机制保证数据高可用。当执行删除操作时，主分片和副本分片之间的数据同步可能存在延迟。如果在同步过程中取消任务，可能出现主分片已部分删除，而副本分片还未收到删除指令或只收到部分删除指令的情况，造成副本与主分片数据不一致。
3. 任务队列与并发操作：Elasticsearch 内部有任务队列处理各种操作。在取消任务时，可能存在其他并发操作与取消任务相互干扰。例如，在取消删除任务时，另一个更新任务可能同时在处理相关文档，导致数据状态混乱，难以保证一致性。

增强取消任务时数据一致性的设计思路

1. 引入版本控制
   • 原理：Elasticsearch 文档本身支持版本号，每次文档更新或删除时版本号递增。可以利用这一特性，在执行删除任务前记录文档版本号。
   • 操作：当取消任务介入时，通过对比当前文档版本号与删除任务开始时记录的版本号。如果版本号不一致，说明在删除过程中有其他操作修改了文档，此时可以拒绝取消任务或采取更复杂的补偿机制（如根据当前文档状态重新构建删除前状态）。
2. 使用事务日志（类似机制）
   • 原理：借鉴传统数据库事务日志的思想，在 Elasticsearch 中为删除任务创建类似日志记录。记录每个删除操作的详细信息，包括删除的文档 ID、版本、所在分片等。
   • 操作：当取消任务时，根据事务日志逆向操作，将已删除的文档重新添加回索引。为保证日志可靠性，可以采用多副本存储日志数据，类似于 Elasticsearch 数据分片存储方式，确保日志在节点故障时不丢失。
3. 协调主副本操作
   • 原理：在执行删除任务时，主分片负责协调副本分片操作。主分片在收到取消任务时，向所有副本分片发送取消指令，并等待所有副本分片确认已停止相关删除操作。
   • 操作：主分片可以维护一个任务状态表，记录每个副本分片对取消任务的响应情况。只有当所有副本分片都确认取消操作完成后，主分片才确认取消任务成功。如果有副本分片响应失败，主分片可以重试或采取其他措施（如标记该副本分片异常，后续进行数据修复）。
4. 队列管理与并发控制
   • 原理：对 Elasticsearch 任务队列进行优化，在取消任务时，暂停与该删除任务相关的其他并发操作。可以通过给任务队列中的任务添加标记，当检测到取消任务时，阻止后续相关任务执行。
   • 操作：例如，为删除任务及其相关的更新任务添加相同的任务组标记。当取消删除任务时，遍历任务队列，暂停所有带有该任务组标记的任务，直到取消任务处理完成后，再恢复这些任务执行，从而避免并发操作对取消任务造成的数据一致性干扰。