在分布式系统中，保证一致性是一项挑战。Elasticsearch 采用了一些策略来在高并发情况下提高数据一致性。在 Elasticsearch 中，读写一致性的关键在于分片和副本的管理。
- 分片和副本：Elasticsearch 将数据分为多个分片，并将每个分片的副本分布在不同的节点上。这样，即使某个节点或分片出现故障，数据也不会丢失。
- 主分片和副本分片：每个分片都有一个主分片和多个副本分片。主分片负责处理写操作，副本分片用于处理读操作。当写操作发生时，主分片首先将数据写入，然后将数据传播到副本分片。在完成写操作后，主分片将确认写入成功。
- 写操作的一致性保证：在写操作中，Elasticsearch 遵循以下流程以保证一致性：
- 写请求首先发送到主分片。
- 主分片对数据进行更新，然后将更新传播到所有副本分片。
- 当主分片和足够数量的副本分片确认写入成功时，Elasticsearch 返回写入成功的响应。
- 这个过程可以通过设置
write_consistency（已被替换为wait_for_active_shards）参数来配置，以控制需要多少副本分片确认写入成功才返回响应。
- 读操作的一致性保证：Elasticsearch 无法保证完全的实时一致性，因为写操作在主分片和副本分片之间的传播需要一定的时间。这种一致性模型称为最终一致性（Eventual Consistency）。在大多数情况下，这种延迟非常小，用户在实际使用中几乎感觉不到。然而，在高并发场景下，可能会出现短暂的不一致。
- 刷新和同步刷新：Elasticsearch 提供了刷新操作，该操作将数据从内存刷新到磁盘，并使数据对搜索操作可见。在高并发场景下，可以使用同步刷新（Synced Flush）来减少延迟并提高一致性。同步刷新会在所有副本分片之间同步刷新点，从而确保搜索操作返回的数据一致。
- 版本控制：Elasticsearch 为每个文档维护一个版本号。当执行更新或删除操作时，Elasticsearch 会检查请求中的版本号与现有文档的版本号。如果版本号不匹配，操作将失败。这有助于避免并发更新导致的数据不一致问题。
总的来说，Elasticsearch 在高并发场景下采用了一些策略和机制来提高读写一致性，但它并不能保证实时一致性。主要手段包括：
- 副本分片：利用副本分片来分发读请求，以提高读操作的一致性和性能。
- 刷新和同步刷新：通过刷新操作将数据从内存刷新到磁盘，使数据对搜索操作可见。使用同步刷新来减少延迟，并在所有副本分片之间同步刷新点，以提高数据一致性。
- 版本控制：Elasticsearch 为每个文档维护一个版本号，以防止并发更新导致的数据不一致问题。
在实际应用中，最终一致性通常足以满足大多数使用场景的需求。然而，在某些对实时一致性要求较高的场景中，可能需要考虑其他一致性策略或技术，以确保满足业务需求。在设计和部署 Elasticsearch 集群时，需要权衡一致性、性能、可用性和延迟等因素，以实现最佳的集群性能。
上次更新时间 21 3 月, 2023 at 06:07 下午