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
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客户端完成订单数据校验，准备执行下单事务。
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客户端从ES中获取商品的库存数量。
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客户端提交订单事务，并将库存数量扣减。
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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：
使用外部_version实战乐观锁控制效果
虽然ElasticSearch的最新本版已经不再支持直接使用version字段实现乐观锁，但仍然允许利用外部版本号version实现乐观锁。
所谓外部版本号version，意思就是version字段的值不是由ElasticSearch自动生成的，而是在创建或修改文档时由应用程序在请求参数中明确指定的。
例如在生产实践中，我们通常使用关系型数据库作为主数据源，将数据从DB同步到ElasticSearch以提供数据搜索服务。而DB中的每行记录都会有update_time字段表示数据最后被更新的时间戳。我们可以利用这个时间戳作为外部版本号，以确保从DB同步数据给ElasticSearch的数据一致性。
删除之前的索引，执行如下命令重新创建一个新的文档；
PUT /book_store/_doc/97876381260?version=1638430097013&version_type=external
{
"title": "零基础学Java",
"ISBN": "97876381260",
"price": 66.88,
"stock": 100
}
version_type参数的值是external，明确指定使用外部版本号作为文档version字段的值。
version参数的值是笔者写这篇文章时的时间戳，会作为文档的version字段的值。
该命令与普通的Index API类似，也是"先尝试创建一个新的文档，如果对应的文档已存在就更新那个文档"。但区别是当且仅当request中的version参数的值大于该文档中version字段的值时才会更新成功，否则就会报错表示并发冲突。
ElasticSearch收到该请求后返回如下结果；可以看到文档version字段的值就是创建文档时提供的外部版本号。
{
"_index" : "book_store",
"_type" : "_doc",
"_id" : "97876381260",
"_version" : 1638430097013,
"result" : "created",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 2,
"failed" : 0
},
"_seq_no" : 0,
"_primary_term" : 1
}
再执行一次与上面完全相同的命令，ElasticSearch会返回如下错误结果；
{
"error" : {
"root_cause" : [
{
"type" : "version_conflict_engine_exception",
"reason" : "[97876381260]: version conflict, current version [1638430097013] is higher or equal to the one provided [1638430097013]",
"index_uuid" : "NUfx6zIrQFGWcgh5NNwP4g",
"shard" : "0",
"index" : "book_store"
}
],
"type" : "version_conflict_engine_exception",
"reason" : "[97876381260]: version conflict, current version [1638430097013] is higher or equal to the one provided [1638430097013]",
"index_uuid" : "NUfx6zIrQFGWcgh5NNwP4g",
"shard" : "0",
"index" : "book_store"
},
"status" : 409
}
从错误原因可以看出，由于提供的版本号参数不大于文档中的版本号，所以导致了并发冲突的异常。
如果我们要更新这个文档，则必须用一个新的外部版本号，且这个外部版本号必须大于文档当前的version字段的值。
使用了一个新的时间戳构造文档更新请求；
PUT /book_store/_doc/97876381260?version=1638435446074&version_type=external
{
"doc": {
"stock": 99
}
}
ElasticSearch收到该请求后返回如下结果；更新成功，且文档version字段的值已经被更新成新的外部版本号了。
{
"_index" : "book_store",
"_type" : "_doc",
"_id" : "97876381260",
"_version" : 1638435446074,
"result" : "updated",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 2,
"failed" : 0
},
"_seq_no" : 1,
"_primary_term" : 1
}
_seq_no & _primary_term
_seq_no 和 _primary_term 是用来并发控制，和 _version不同，_version属于当前文档，而 _seq_no属于整个index。
_seq_no & _primary_term
-
_seq_no ：索引级别的版本号，索引中所有文档共享一个
_seq_no。 -
_primary_term：primary_term是一个整数，每当Primary Shard发生重新分配时，比如节点重启，Primary选举或重新分配等primary_term会递增1。主要作用是用来恢复数据时处理当多个文档的_seq_no 一样时的冲突，避免 Primary Shard 上的数据写入被覆盖。
if_seq_no & if_primary_term
在Elasticsearch中，if_seq_no 和 if_primary_term 是用于乐观锁并发控制的参数，用于确保对文档的操作不会与其他操作产生冲突。
if_seq_no 参数用于指定期望的文档序列号（seq_no），而 if_primary_term 参数用于指定期望的 primary term。这两个参数一起作为条件，如果提供的条件与实际存储的文档序列号和主要项匹配，则操作成功执行；否则，操作将失败并返回版本冲突的错误。
假设我们有一个名为 my_index 的索引，其中包含 _id 为 1 的文档。当前文档的 seq_no 是 10，primary_term 是 1。
示例 1：更新文档
PUT my_index/_doc/1?if_seq_no=10&if_primary_term=1
{
"foo": "bar"
}
输出：
{
"_index": "my_index",
"_type": "_doc",
"_id": "1",
"_version": 11,
"result": "updated",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
}
}
在这个示例中，通过提供正确的 if_seq_no 和 if_primary_term 条件，操作成功地更新了文档，并返回了更新后的版本号 _version。
示例 2：更新文档，但条件不匹配
PUT my_index/_doc/1?if_seq_no=11&if_primary_term=1
{
"foo": "bar"
}
输出：
{
"error": {
"root_cause": [
{
"type": "version_conflict_engine_exception",
"reason": "[1]: version conflict, current version [11], provided version [11]",
"index_uuid": "xxxxxxxxxxxxx",
"shard": "0",
"index": "my_index"
}
],
"type": "version_conflict_engine_exception",
"reason": "[1]: version conflict, current version [11], provided version [11]",
"index_uuid": "xxxxxxxxxxxxx",
"shard": "0",
"index": "my_index"
},
"status": 409
}
在这个示例中，由于提供的 if_seq_no 和 if_primary_term 条件与实际存储的文档序列号和主要项不匹配，操作失败并返回版本冲突的错误。
通过使用 if_seq_no 和 if_primary_term 参数，我们可以精确控制对文档的并发操作，并避免冲突。