面试题：CouchDB创建文档最佳实践与复杂业务场景的融合

Question

在一个涉及多用户协作且文档关联关系复杂的业务场景中，按照《CouchDB HTTP API创建文档的最佳实践》，设计一套完整的文档创建流程，包括但不限于文档结构设计、用户权限控制、冲突解决策略以及如何保证数据的一致性和完整性。请详细阐述设计方案及每部分的实现原理。

Answer 1

文档结构设计

1. 基础结构：
   • 每个文档应包含一个唯一标识符，例如使用_id字段。CouchDB 会自动生成一个 UUID 作为_id，但在多用户协作场景下，也可以根据业务规则自定义，比如使用时间戳+用户ID+序列号的组合方式。
   • 设计一个type字段，用于标识文档类型，例如 “project”、“task” 等，方便对不同类型的文档进行分类管理。
   • 加入created_at和updated_at字段，记录文档的创建时间和最后更新时间，帮助跟踪文档的生命周期。
2. 关联关系：
   • 对于存在关联关系的文档，采用_id引用的方式。例如，如果一个任务文档属于某个项目文档，任务文档中可以包含一个project_id字段，其值为对应的项目文档的_id。
   • 对于多对多的关系，可以在文档中使用数组来存储关联文档的_id。比如一个用户可能参与多个项目，在用户文档中可以有一个project_ids数组，存储其所参与项目的_id。

实现原理：通过这些字段的设计，可以清晰地表示文档的基本信息和关联关系，便于数据的查询、检索和管理。_id确保文档的唯一性，type用于分类，时间字段提供时间维度的信息，而关联字段则建立起文档之间的逻辑联系。

用户权限控制

1. 基于角色的权限控制：
   • 定义不同的角色，如 “admin”、“editor”、“viewer” 等。在 CouchDB 中，可以通过_security文档来管理权限。
   • 在_security文档中，为每个角色设置相应的权限。例如，“admin” 角色可以拥有对所有文档的读写权限，“editor” 角色可以对特定类型文档进行读写，“viewer” 角色只能读取文档。示例如下：

{
    "admins": {
        "names": [],
        "roles": ["admin"]
    },
    "editors": {
        "names": [],
        "roles": ["editor"]
    },
    "viewers": {
        "names": [],
        "roles": ["viewer"]
    }
}

2. 文档级权限：
   • 除了基于角色的权限，还可以在文档级别设置权限。在文档中加入一个permissions字段，指定哪些用户或角色可以对该文档进行操作。例如：

{
    "_id": "12345",
    "type": "project",
    "permissions": {
        "admin": ["read", "write"],
        "editor": ["read", "write"],
        "viewer": ["read"]
    },
    // 其他文档内容
}

实现原理：_security文档提供了数据库级别的权限控制，通过角色来批量管理用户权限。而文档级权限则更加细化，允许对单个文档设置不同角色的操作权限。在用户进行文档操作时，CouchDB 会首先检查_security文档中的权限，再检查文档自身的permissions字段，确保用户有相应的权限进行操作。

冲突解决策略

1. 乐观并发控制：
   • CouchDB 本身采用乐观并发控制。当多个用户同时尝试修改同一文档时，每个用户的请求都会被接受。CouchDB 为每个文档维护一个_rev（修订版本号）字段。
   • 当用户读取文档时，会获取到当前的_rev。在更新文档时，必须在请求中包含该_rev。如果_rev与服务器上的文档_rev不一致，说明文档在读取后已被其他用户修改，更新请求会被拒绝，并返回冲突错误。
2. 手动解决冲突：
   • 当发生冲突时，CouchDB 会保存所有冲突的版本。可以通过_conflicts API 来获取冲突的文档版本。例如，通过GET /{database}/{doc_id}?conflicts=true请求可以获取包含冲突信息的文档。
   • 开发人员或用户可以根据业务逻辑手动解决冲突。比如，可以比较冲突版本的内容，选择最新的修改，或者合并不同版本的修改。
3. 自动合并策略：
   • 对于一些简单的文档结构，可以制定自动合并策略。例如，如果文档是一个任务列表，不同用户分别添加了不同的任务，自动合并策略可以将所有新增的任务合并到一个列表中。
   • 实现自动合并需要在应用层编写逻辑，根据文档结构和业务规则进行合并操作。

实现原理：乐观并发控制基于_rev字段确保只有最新版本的文档才能被成功更新，避免了常见的并发冲突问题。而手动解决冲突和自动合并策略则提供了在冲突发生时的应对机制，手动解决适合复杂业务逻辑，自动合并适合简单且有明确合并规则的场景。

保证数据的一致性和完整性

1. 数据验证：
   • 在文档创建和更新时，进行数据验证。可以编写验证函数，确保文档中的数据符合业务规则。例如，任务文档中的截止日期必须是未来的日期，用户文档中的邮箱格式必须正确等。
   • 在 CouchDB 中，可以使用validate_doc_update函数来实现数据验证。该函数在文档更新时被调用，可以根据传入的新文档、旧文档（如果存在）以及用户信息来验证更新是否合法。示例如下：

function(newDoc, oldDoc, userCtx) {
    if (newDoc.type === "task" && newDoc.due_date < new Date()) {
        throw({forbidden: "Due date must be in the future"});
    }
}

2. 事务处理：
   • 虽然 CouchDB 不支持传统的多文档事务，但可以通过一些技巧来实现类似的功能。例如，使用_bulk_docs API 进行批量文档操作，在一定程度上保证操作的原子性。
   • 对于涉及多个文档关联关系的操作，可以先创建一个临时文档，记录所有要执行的操作，然后通过一系列步骤确保所有相关文档的更新都成功。如果某个步骤失败，可以回滚所有已执行的操作。
3. 定期数据检查：
   • 定期运行数据检查脚本，检查文档的关联关系是否正确，数据是否符合预期。例如，检查任务文档中的project_id是否对应一个存在的项目文档。
   • 可以使用 CouchDB 的视图来查询相关文档，然后编写脚本对查询结果进行验证和修复。

实现原理：数据验证函数确保每个文档的数据符合业务规则，从源头上保证数据的一致性。事务处理技巧尽量保证多个相关文档操作的原子性，避免部分操作成功部分失败导致的数据不一致。定期数据检查则可以发现潜在的数据问题并及时修复，维护数据的完整性。