概要

本篇主要介绍一下Elasticsearch的并发控制和乐观锁的实现原理，列举常见的电商场景，关系型数据库的并发控制、ES的并发控制实践。

并发场景

不论是关系型数据库的应用，还是使用Elasticsearch做搜索加速的场景，只要有数据更新，并发控制是永恒的话题。

当我们使用ES更新document的时候，先读取原始文档，做修改，然后把document重新索引，如果有多人同时在做相同的操作，不做并发控制的话，就极有可能会发生修改丢失的。可能有些场景，丢失一两条数据不要紧（比如文章阅读数量统计，评论数量统计），但有些场景对数据严谨性要求极高，丢失一条可能会导致很严重的生产问题，比如电商系统中商品的库存数量，丢失一次更新，可能会导致超卖的现象。

我们还是以电商系统的下单环节举例，某商品库存100个，两个用户下单购买，都包含这件商品，常规下单扣库存的实现步骤

1. 客户端完成订单数据校验，准备执行下单事务。
2. 客户端从ES中获取商品的库存数量。
3. 客户端提交订单事务，并将库存数量扣减。
4. 客户端将更新后的库存数量写回到ES。

示例流程图如下：

如果没有并发控制，这件商品的库存就会更新成99（实际正确的值是98），这样就会导致超卖现象。假定http-1比http-2先一步执行，出现这个问题的原因是http-2在获取库存数据时，http-1还未完成下单扣减库存后，更新到ES的环节，导致http-2获取的数据已经是过期数据，后续的更新肯定也是错的。

上述的场景，如果更新操作越是频繁，并发数越多，读取到更新这一段的耗时越长，数据出错的概率就越大。

常用的锁方案

并发控制尤为重要，有两种通用的方案可以确保数据在并发更新时的正确性。

悲观并发控制

悲观锁的含义：我认为每次更新都有冲突的可能，并发更新这种操作特别不靠谱，我只相信只有严格按我定义的粒度进行串行更新，才是最安全的，一个线程更新时，其他的线程等着，前一个线程更新完成后，下一个线程再上。

关系型数据库中广泛使用该方案，常见的表锁、行锁、读锁、写锁，依赖redis或memcache等实现的分布式锁，都属于悲观锁的范畴。明显的特征是后续的线程会被挂起等待，性能一般来说比较低，不过自行实现的分布式锁，粒度可以自行控制（按行记录、按客户、按业务类型等），在数据正确性与并发性能方面也能找到很好的折衷点。

乐观并发控制

乐观锁的含义：我认为冲突不经常发生，我想提高并发的性能，如果真有冲突，被冲突的线程重新再尝试几次就好了。

在使用关系型数据库的应用，也经常会自行实现乐观锁的方案，有性能优势，方案实现也不难，还是挺吸引人的。

Elasticsearch默认使用的是乐观锁方案，前面介绍的_version字段，记录的就是每次更新的版本号，只有拿到最新版本号的更新操作，才能更新成功，其他拿到过期数据的更新失败，由客户端程序决定失败后的处理方案，一般是重试。

ES的乐观锁方案

我们还是以上面的案例为背景，若http-2向ES提交更新数据时，ES会判断提交过来的版本号与当前document版本号，document版本号单调递增，如果提交过来的版本号比document版本号小，则说明是过期数据，更新请求将提示错误，过程图如下：

使用内置_version实战乐观锁控制效果

我们在kibana平台上模拟两个线程修改同一条document数据，打开两个浏览器标签即可，我们使用原有的案例数据：

{   "_index": "music",   "_type": "children",   "_id": "2",   "_version": 2,   "found": true,   "_source": {     "name": "wake me, shark me",     "content": "don't let me sleep too late, gonna get up brightly early in the morning",     "language": "english",     "length": "55"   } }

当前的version是2，我们使用一个浏览器标签页，发出更新请求，把当前的version带上：

POST /music/children/2?version=2 {  "doc": {    "length": 56  } }

此时更新成功

{   "_index": "music",   "_type": "children",   "_id": "2",   "_version": 3,   "result": "updated",   "_shards": {     "total": 2,     "successful": 1,     "failed": 0   },   "_seq_no": 2,   "_primary_term": 2 }

同时我们在另一个标签页上，也使用version=2进行更新，得到的错误结果如下：