解决并发问题 | Elasticsearch: 权威指南 | Elastic

解决并发问题编辑

当我们允许多个人 同时 重命名文件或目录时，问题就来了。 设想一下，你正在对一个包含了成百上千文件的目录 /clinton 进行重命名操作。 同时，另一个用户对这个目录下的单个文件 /clinton/projects/elasticsearch/README.txt 进行重命名操作。 这个用户的修改操作，尽管在你的操作后开始，但可能会更快的完成。

以下有两种情况可能出现：

• 你决定使用 version （版本）号，在这种情况下，当与 README.txt 文件重命名的版本号产生冲突时，你的批量重命名操作将会失败。
• 你没有使用版本控制，你的变更将覆盖其他用户的变更。

问题的原因是 Elasticsearch 不支持 ACID 事务。 对单个文件的变更是 ACIDic 的，但包含多个文档的变更不支持。

如果你的主要数据存储是关系数据库，并且 Elasticsearch 仅仅作为一个搜索引擎 或一种提升性能的方法，可以首先在数据库中执行变更动作，然后在完成后将这些变更复制到 Elasticsearch。 通过这种方式，你将受益于数据库 ACID 事务支持，并且在 Elasticsearch 中以正确的顺序产生变更。 并发在关系数据库中得到了处理。

如果你不使用关系型存储，这些并发问题就需要在 Elasticsearch 的事务水准进行处理。 以下是三个切实可行的使用 Elasticsearch 的解决方案，它们都涉及某种形式的锁：

• 全局锁
• 文档锁
• 树锁

当使用一个外部系统替代 Elasticsearch 时，本节中所描述的解决方案可以通过相同的原则来实现。

全局锁编辑

通过在任何时间只允许一个进程来进行变更动作，我们可以完全避免并发问题。 大多数的变更只涉及少量文件，会很快完成。一个顶级目录的重命名操作会对其他变更造成较长时间的阻塞，但可能很少这样做。

因为在 Elasticsearch 文档级别的变更支持 ACIDic，我们可以使用一个文档是否存在的状态作为一个全局锁。 为了请求得到锁，我们尝试 create 全局锁文档：

PUT /fs/lock/global/_create
{}

如果这个 create 请求因冲突异常而失败，说明另一个进程已被授予全局锁，我们将不得不稍后再试。 如果请求成功了，我们自豪的成为全局锁的主人，然后可以继续完成我们的变更。一旦完成，我们就必须通过删除全局锁文档来释放锁：

DELETE /fs/lock/global

根据变更的频繁程度以及时间消耗，一个全局锁能对系统造成大幅度的性能限制。 我们可以通过让我们的锁更细粒度的方式来增加并行度。

文档锁编辑

我们可以使用前面描述相同的方法技术来锁定个体文档，而不是锁定整个文件系统。 我们可以使用 scrolled search 检索所有的文档，这些文档会被变更影响因此每一个文档都创建了一个锁文件：

PUT /fs/lock/_bulk
{ "create": { "_id": 1}} 
{ "process_id": 123    } 
{ "create": { "_id": 2}}
{ "process_id": 123    }

如果一些文件已被锁定，部分的 bulk 请求将失败，我们将不得不再次尝试。

当然，如果我们试图再次锁定 所有 的文件， 我们前面使用的 create 语句将会失败，因为所有文件都已被我们锁定！ 我们需要一个 update 请求带 upsert 参数以及下面这个 script ，而不是一个简单的 create 语句：

if ( ctx._source.process_id != process_id ) { 
  assert false;  
}
ctx.op = 'noop'; 

完整的 update 请求如下所示：

POST /fs/lock/1/_update
{
  "upsert": { "process_id": 123 },
  "script": "if ( ctx._source.process_id != process_id )
  { assert false }; ctx.op = 'noop';"
  "params": {
    "process_id": 123
  }
}

如果文档并不存在， upsert 文档将会被插入--和前面 create 请求相同。 但是，如果该文件 确实 存在，该脚本会查看存储在文档上的 process_id 。 如果 process_id 匹配，更新不会执行（ noop ）但脚本会返回成功。 如果两者并不匹配， assert false 抛出一个异常，你也知道了获取锁的尝试已经失败。

一旦所有锁已成功创建，你就可以继续进行你的变更。

之后，你必须释放所有的锁，通过检索所有的锁文档并进行批量删除，可以完成锁的释放：

POST /fs/_refresh 

GET /fs/lock/_search?scroll=1m 
{
    "sort" : ["_doc"],
    "query": {
        "match" : {
            "process_id" : 123
        }
    }
}

PUT /fs/lock/_bulk
{ "delete": { "_id": 1}}
{ "delete": { "_id": 2}}

文档级锁可以实现细粒度的访问控制，但是为数百万文档创建锁文件开销也很大。 在某些情况下，你可以用少得多的工作量实现细粒度的锁定，如以下目录树场景中所示。

树锁编辑

在前面的例子中，我们可以锁定的目录树的一部分，而不是锁定每一个涉及的文档。 我们将需要独占访问我们要重命名的文件或目录，它可以通过 独占锁 文档来实现：

{ "lock_type": "exclusive" }

同时我们需要共享锁定所有的父目录，通过 共享锁 文档：

{
  "lock_type":  "shared",
  "lock_count": 1 
}

对 /clinton/projects/elasticsearch/README.txt 进行重命名的进程需要在这个文件上有 独占锁 ， 以及在 /clinton 、 /clinton/projects 和 /clinton/projects/elasticsearch 目录有 共享锁 。

一个简单的 create 请求将满足独占锁的要求，但共享锁需要脚本的更新来实现一些额外的逻辑：

if (ctx._source.lock_type == 'exclusive') {
  assert false; 
}
ctx._source.lock_count++ 

这个脚本处理了 lock 文档已经存在的情况，但我们还需要一个用来处理的文档还不存在情况的 upsert 文档。 完整的更新请求如下：

POST /fs/lock/%2Fclinton/_update 
{
  "upsert": { 
    "lock_type":  "shared",
    "lock_count": 1
  },
  "script": "if (ctx._source.lock_type == 'exclusive')
  { assert false }; ctx._source.lock_count++"
}

一旦我们成功地在所有的父目录中获得一个共享锁，我们尝试在文件本身 create 一个独占锁：

PUT /fs/lock/%2Fclinton%2fprojects%2felasticsearch%2fREADME.txt/_create
{ "lock_type": "exclusive" }

现在，如果有其他人想要重新命名 /clinton 目录，他们将不得不在这条路径上获得一个独占锁：

PUT /fs/lock/%2Fclinton/_create
{ "lock_type": "exclusive" }

这个请求将失败，因为一个具有相同 ID 的 lock 文档已经存在。 另一个用户将不得不等待我们的操作完成以及释放我们的锁。独占锁只能这样被删除：

DELETE /fs/lock/%2Fclinton%2fprojects%2felasticsearch%2fREADME.txt

共享锁需要另一个脚本对 lock_count 递减，如果计数下降到零，删除 lock 文档：

if (--ctx._source.lock_count == 0) {
  ctx.op = 'delete' 
}

此更新请求将为每级父目录由下至上的执行，从最长路径到最短路径：

POST /fs/lock/%2Fclinton%2fprojects%2felasticsearch/_update
{
  "script": "if (--ctx._source.lock_count == 0) { ctx.op = 'delete' } "
}

树锁用最小的代价提供了细粒度的并发控制。当然，它不适用于所有的情况--数据模型必须有类似于目录树的顺序访问路径才能使用。

这三个方案--全局、文档或树锁--都没有处理锁最棘手的问题：如果持有锁的进程死了怎么办？

一个进程的意外死亡给我们留下了2个问题：

• 我们如何知道我们可以释放的死亡进程中所持有的锁？
• 我们如何清理死去的进程没有完成的变更？

这些主题超出了本书的范围，但是如果你决定使用锁，你需要给对他们进行一些思考。

当非规范化成为很多项目的一个很好的选择，采用锁方案的需求会带来复杂的实现逻辑。 作为替代方案，Elasticsearch 提供两个模型帮助我们处理相关联的实体： 嵌套的对象 和 父子关系 。

Getting Started Videos

• Starting Elasticsearch
• Introduction to Kibana
• Logstash Starter Guide