面试题：如何在复杂业务场景下利用 ElasticSearch 版本控制避免无效更新

Question

假设存在一个电商系统，商品数据存储在 ElasticSearch 中，多个服务可能同时对商品库存、价格等信息进行更新操作。请详细说明如何利用 ElasticSearch 的版本控制机制来避免无效更新，确保数据的一致性和准确性，包括版本冲突处理策略。

Answer 1

1. ElasticSearch版本控制机制基础：
   • ElasticSearch 支持乐观并发控制，每个文档都有一个版本号。当文档被创建时，版本号初始化为1，每次对文档的成功更新都会使版本号递增。
   • 在更新操作时，可以指定要更新文档的预期版本号。如果当前文档的实际版本号与预期版本号匹配，则更新操作成功执行，并递增版本号；如果不匹配，说明在本次更新之前，文档已被其他操作修改，更新操作将失败。
2. 在电商系统中避免无效更新的实现方式：
   • 获取商品数据并记录版本号： 当服务需要更新商品库存、价格等信息时，首先从 ElasticSearch 获取商品文档，同时获取文档的版本号。例如，使用 ElasticSearch 的 GET 请求获取商品信息，响应中会包含 _version 字段。
   • 带版本号进行更新： 在更新请求中，将获取到的版本号作为参数传递。例如，在使用 ElasticSearch 的 Update API 时，通过 version 参数指定预期版本号。这样，只有当文档当前版本与预期版本一致时，更新才会执行。
3. 版本冲突处理策略：
   • 重试策略：
     • 当更新操作因为版本冲突失败时，服务可以选择重试。通常可以设置一个重试次数限制，例如重试3次。每次重试前，可以引入适当的延迟，避免短时间内频繁重试导致过多负载。例如，第一次重试延迟100毫秒，第二次延迟200毫秒，第三次延迟400毫秒，采用指数退避策略。
   • 获取最新版本并重新计算更新：
     • 重试失败后，服务可以再次获取商品的最新版本数据，重新计算需要进行的更新操作。比如，对于库存更新，如果之前计算是减少10个库存，重新获取最新库存后发现库存已不足10个，就需要调整更新逻辑，如只减少当前实际可减少的库存数量。
   • 记录日志并人工干预（适用于复杂情况）：
     • 对于重试多次仍失败或更新逻辑复杂的情况，可以记录详细的日志，包括商品信息、版本号、更新操作内容、失败原因等。然后由人工介入，分析冲突原因，手动处理数据，确保数据的一致性和准确性。