概要
Elasticsearch在文档更新时默认使用的是乐观锁方案,而Elasticsearch利用文档的一些create限制条件,也能达到悲观锁的效果,我们一起来看一看。
乐观锁与悲观锁
乐观锁
ES默认实现乐观锁,所有的数据更新默认使用乐观锁机制。document更新时,必须要带上currenct version,更新时与document的version进行比较,如果相同进行更新操作,不相同表示已经被别的线程更新过了,此时更新失败,并且重新获取新的version再尝试更新。
悲观锁
我们举一个这样的例子:Elasticsearch存储文件系统的目录、文件名信息,有多个线程需要对/home/workspace/ReadMe.txt进行追加修改,而且是并发执行的,有先后顺序之分,跟之前的库存更新案例有点不一样,此时单纯使用乐观锁,可能会出现乱序的问题。
这种场景就需要使用悲观锁控制,保证线程的执行顺序,有一个线程在修改,其他的线程只能挂起等待。悲观锁通过/index/lock/实现,只有一个线程能做修改操作,其他线程block掉。
悲观锁有三种,分别对应三种粒度,由粗到细可为分:
- 全局锁:最粗的锁,直接锁整个索引
- document锁:指定id加锁,只锁一条数据,类似于数据库的行锁
- 共享锁和排他锁:也叫读写锁,针对一条数据分读和写两种操作,一般共享锁允许多个线程对同一条数据进行加锁,排他锁只允许一个线程对数据加锁,并且排他锁和共享锁互斥。
锁的基本操作步骤
我们使用锁的基本步骤都是一样的,无论是关系型数据库、Redis/Memcache/Zookeeper分布式锁,还是今天介绍的Elasticsearch实现的锁机制,都有如下三步:
- 上锁
- 执行事务方法
- 解锁
全局锁
假定有两个线程,线程1和线程2
- 线程1上锁命令:
PUT /files/file/global/_create
{}
- files表示索引名称。
- file为type,6.3.1一个索引只允许有一个type,选用file作用type名称。
- global:即document的id,固定写为global表示全局锁,或者使用专门的索引进行加锁操作。
- _create: 强制必须是创建,如果已经存在,那么创建失败,报错。
- 线程1执行事务方法:更新文件名
POST /files/file/global/_update
{
"doc": {
"name":"ReadMe.txt"
}
}
- 线程2尝试加锁,失败,此时程序进行重试阶段,直到线程1释放锁
# 请求:
PUT /files/file/global/_create
{}
# 响应:
{
"error": {
"root_cause": [
{
"type": "version_conflict_engine_exception",
"reason": "[file][global]: version conflict, document already exists (current version [1])",
"index_uuid": "_6E1d7BLQmy9-7gJptVp7A",
"shard": "2",
"index": "files"
}
],
"type": "version_conflict_engine_exception",
"reason": "[file][global]: version conflict, document already exists (current version [1])",
"index_uuid": "_6E1d7BLQmy9-7gJptVp7A",
"shard": "2",
"index": "files"
},
"status": 409
}
- 线程1释放锁
DELETE files/file/global
- 线程2加锁
PUT /files/file/global/_create
{}
响应
{
"_index": "files",
"_type": "file",
"_id": "global",
"_version": 3,
"result": "created",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"_seq_no": 2,
"_primary_term": 1
}
- 加锁成功,然后执行事务方法。
优缺点
全局锁本质上是所有线程都用_create语法来创建id为global的文档,利用Elasticsearch对_create语法的校验来实现锁的目的。
- 优点:操作简单,容易使用,成本低。
- 缺点:直接锁住整个索引,除了加锁的那个线程,其他所有对此索引的线程都block住了,并发量较低。
- 适用场景:读多写少的数据,并且加解锁的时间非常短,类似于数据库的表锁。
注意事项:加锁解锁的控制必须严格在程序里定义,因为单纯基于doc的锁控制,如果id固定使用global,在有锁的情况,任何线程执行delete操作都是可以成功的,因为大家都知道id。
document level级别的锁
document level级别的锁是更细粒度的锁,以文档为单位进行锁控制。
我们新建一个索引专门用于加锁操作:
PUT /files-lock/_mapping/lock
{
"properties": {
}
}
我们先创建一个script脚本,ES6.0以后默认使用painless脚本:
POST _scripts/document-lock
{
"script": {
"lang": "painless",
"source": "if ( ctx._source.process_id != params.process_id ) { Debug.explain('already locked by other thread'); } ctx.op = 'noop';"
}
}
Debug.explain表示抛出一个异常,内容为already locked by other thread。
ctx.op = 'noop'表示不执行更新。
- 线程1增加行锁,此时传入的process_id为181ab3ee-28cc-4339-ba35-69802e06fe42
POST /files-lock/lock/1/_update
{
"upsert": { "process_id": "181ab3ee-28cc-4339-ba35-69802e06fe42" },
"script": {
"id": "document-lock",
"params": {
"process_id": "181ab3ee-28cc-4339-ba35-69802e06fe42"
}
}
}
响应结果:
{
"_index": "files-lock",
"_type": "lock",
"_id": "1",
"_version": 1,
"result": "created",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"_seq_no": 0,
"_primary_term": 1
}
- 线程1、线程2查询锁信息
{
"_index": "files-lock",
"_type": "lock",
"_id": "1",
"_version": 1,
"found": true,
"_source": {
"process_id": "181ab3ee-28cc-4339-ba35-69802e06fe42"
}
}
- 线程2传入的process_id为181ab3ee-28cc-4339-ba35-69802e06fe42,尝试加锁,失败,此时应该启动重试机制
POST /files-lock/lock/1/_update
{
"upsert": { "process_id": "a6d13529-86c0-4422-b95a-aa0a453625d5" },
"script": {
"id": "document-lock",
"params": {
"process_id": "a6d13529-86c0-4422-b95a-aa0a453625d5"
}
}
}
提示该文档已经被别的线程(线程1)锁住了,你不能更新了,响应报文如下:
{
"error": {
"root_cause": [
{
"type": "remote_transport_exception",
"reason": "[node-1][192.168.17.137:9300][indices:data/write/update[s]]"
}
],
"type": "illegal_argument_exception",
"reason": "failed to execute script",
"caused_by": {
"type": "script_exception",
"reason": "runtime error",
"painless_class": "java.lang.String",
"to_string": "already locked by other thread",
"java_class": "java.lang.String",
"script_stack": [
"Debug.explain('already locked by other thread'); } ",
" ^---- HERE"
],
"script": "judge-lock",
"lang": "painless",
"caused_by": {
"type": "painless_explain_error",
"reason": null
}
}
},
"status": 400
}
- 线程1执行事务方法
POST /files/file/1/_update
{
"doc": {
"name":"README1.txt"
}
}
- 线程1的事务方法执行完成,并通过删除id为1的文档,相当于释放锁
DELETE /files-lock/lock/1
- 线程2在线程1执行事务的期间,一直在模拟挂起,重试的操作,直到线程1完成释放锁,然后线程2加锁成功
POST /files-lock/lock/1/_update
{
"upsert": { "process_id": "a6d13529-86c0-4422-b95a-aa0a453625d5" },
"script": {
"id": "document-lock",
"params": {
"process_id": "a6d13529-86c0-4422-b95a-aa0a453625d5"
}
}
}
结果:
{
"_index": "files-lock",
"_type": "lock",
"_id": "1",
"_version": 3,
"found": true,
"_source": {
"process_id": "a6d13529-86c0-4422-b95a-aa0a453625d5"
}
}
此时锁的process_id变成线程2传入的"a6d13529-86c0-4422-b95a-aa0a453625d5"
{
"_index": "files-lock",
"_type": "lock",
"_id": "1",
"_version": 3,
"found": true,
"_source": {
"process_id": "a6d13529-86c0-4422-b95a-aa0a453625d5"
}
}
这样基于ES的行锁操作控制过程就完成了。
脚本解释
update+upsert操作,如果该记录没加锁(此时document为空),执行upsert操作,设置process_id,如果已加锁,执行script
script内的逻辑是:判断传入参数与当前doc的process_id,如果不相等,说明有别的线程尝试对有锁的doc进行加锁操作,Debug.explain表示抛出一个异常。
process_id可以由Java应用系统里生成,如UUID。
如果两个process_id相同,说明当前执行的线程与加锁的线程是同一个,ctx.op = 'noop'表示什么都不做,返回成功的响应,Java客户端拿到成功响应的报文,就可以继续下一步的操作,一般这里的下一步就是执行事务方法。
点评
文档级别的锁颗粒度小,并发性高,吞吐量大,类似于数据库的行锁。
共享锁与排他锁
概念
共享锁:允许多个线程获取同一条数据的共享锁进行读操作
排他锁:同一条数据只能有一个线程获取排他锁,然后进行增删改操作
互斥性:共享锁与排他锁是互斥的,如果这条数据有共享锁存在,那么排他锁无法加上,必须得共享锁释放完了,排他锁才能加上。
反之也成立,如果这条数据当前被排他锁锁信,那么其他的排他锁不能加,共享锁也加不上。必须等这个排他锁释放完了,其他锁才加得上。
有人在改数据,就不允许别人来改,也不让别人来读。
读写锁的分离
如果只是读数据,每个线程都可以加一把共享锁,此时该数据的共享锁数量一直递增,如果这时有写数据的请求(写请求是排他锁),由于互斥性,必须等共享锁全部释放完,写锁才加得上。
有人在读数据,就不允许别人来改。
案例实验
我们先创建一个共享锁的脚本:
# 读操作加锁脚本
POST _scripts/rw-lock
{
"script": {
"lang": "painless",
"source": "if (ctx._source.lock_type == 'exclusive') { Debug.explain('one thread is writing data, the lock is exclusive now'); } ctx._source.lock_count++"
}
}
# 读操作完毕释放锁脚本
POST _scripts/rw-unlock
{
"script": {
"lang": "painless",
"source": "if ( --ctx._source.lock_count == 0) { ctx.op = 'delete' }"
}
}
- 每次有一个线程读数据时,执行一次加锁操作
POST /files-lock/lock/1/_update
{
"upsert": {
"lock_type": "shared",
"lock_count": 1
},
"script": {
"id": "rw-lock"
}
}
在多个页面上尝试,可以看到lock_count在逐一递增,模拟多个线程同时读一个文档的操作。
- 在有线程读文档,还未释放的情况下,尝试对该文档加一个排他锁
PUT /files-lock/lock/1/_create
{ "lock_type": "exclusive" }
结果肯定会报错:
{
"error": {
"root_cause": [
{
"type": "version_conflict_engine_exception",
"reason": "[lock][1]: version conflict, document already exists (current version [8])",
"index_uuid": "XD7LFToWSKe_6f1EvLNoFw",
"shard": "3",
"index": "files-lock"
}
],
"type": "version_conflict_engine_exception",
"reason": "[lock][1]: version conflict, document already exists (current version [8])",
"index_uuid": "XD7LFToWSKe_6f1EvLNoFw",
"shard": "3",
"index": "files-lock"
},
"status": 409
}
- 线程读数据完成后,对共享锁进行释放,执行释放锁的脚本
POST /files-lock/lock/1/_update
{
"script": {
"id": "rw-unlock"
}
}
释放1次lock_count减1,减到0时,说明所有的共享锁已经释放完毕,就把这个doc删除掉
- 所有共享锁释放完毕,尝试加排他锁
PUT /files-lock/lock/1/_create
{ "lock_type": "exclusive" }
此时能够加锁成功,响应报文:
{
"_index": "files-lock",
"_type": "lock",
"_id": "1",
"_version": 1,
"found": true,
"_source": {
"lock_type": "exclusive"
}
}
- 有排他锁的情况,尝试加一个共享锁,失败信息如下:
{
"error": {
"root_cause": [
{
"type": "remote_transport_exception",
"reason": "[node-1][192.168.17.137:9300][indices:data/write/update[s]]"
}
],
"type": "illegal_argument_exception",
"reason": "failed to execute script",
"caused_by": {
"type": "script_exception",
"reason": "runtime error",
"painless_class": "java.lang.String",
"to_string": "one thread is writing data, the lock is exclusive now",
"java_class": "java.lang.String",
"script_stack": [
"Debug.explain('one thread is writing data, the lock is exclusive now'); } ",
" ^---- HERE"
],
"script": "rw-lock",
"lang": "painless",
"caused_by": {
"type": "painless_explain_error",
"reason": null
}
}
},
"status": 400
}
- 排他锁事务执行完成时,删除文档即可对锁进行释放
DELETE /files-lock/lock/1
脚本解释
读锁的加锁脚本和释放锁脚本,成对出现,用来统计线程的数量。
写锁利用_create
语法来实现,如果有线程对某一文档有读取操作,那么对这个文档执行_create操作肯定报错。
小结
利用Elasticsearch一些语法的特性,加上painless脚本的配合,也能完整的复现全局锁、行锁、读写锁的特性,实现的思路还是挺有意思的,跟使用redis、zookeeper实现分布式锁有异曲同工之处,只是生产案例上用redis实现分布式锁是比较成功的实践,Elasticsearch的对这种分布式锁的实现方式可能不是最佳实践,但也可以了解一下。
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