基于version的乐观锁并发控制
在数据建模,结合文件系统建模的这个案例,把悲观锁的并发控制,3种锁粒度,都给大家仔细讲解一下
最粗的一个粒度,全局锁
/workspace/projects/helloworld如果多个线程,都过来,要并发地给/workspace/projects/helloworld下的README.txt修改文件名
实际上要进行并发的控制,避免出现多线程的并发安全问题,比如多个线程修改,纯并发,先执行的修改操作被后执行的修改操作给覆盖了
get current version带着这个current version去执行修改,如果一旦发现数据已经被别人给修改了,version号跟之前自己获取的已经不一样了; 那么必须重新获取新的version号再次尝试修改
上来就尝试给这条数据加个锁,然后呢,此时就只有你能执行各种各样的操作了,其他人不能执行操作
第一种锁:全局锁,直接锁掉整个fs index
利用了doc来进行上锁
/fs/lock/global /index/type/id --> doc { "_index": "fs", "_type": "lock", "_id": "global", "_version": 1, "result": "created", "_shards": { "total": 2, "successful": 1, "failed": 0 }, "created": true }另外一个线程同时尝试上锁
PUT /fs/lock/global/_create {} { "error": { "root_cause": [ { "type": "version_conflict_engine_exception", "reason": "[lock][global]: version conflict, document already exists (current version [1])", "index_uuid": "IYbj0OLGQHmMUpLfbhD4Hw", "shard": "2", "index": "fs" } ], "type": "version_conflict_engine_exception", "reason": "[lock][global]: version conflict, document already exists (current version [1])", "index_uuid": "IYbj0OLGQHmMUpLfbhD4Hw", "shard": "2", "index": "fs" }, "status": 409 } 1、如果失败,就再次重复尝试上锁2、执行各种操作。 POST /fs/file/1/_update { "doc": { "name": "README1.txt" } } { "_index": "fs", "_type": "file", "_id": "1", "_version": 2, "result": "updated", "_shards": { "total": 2, "successful": 1, "failed": 0 } }DELETE /fs/lock/global
{ "found": true, "_index": "fs", "_type": "lock", "_id": "global", "_version": 2, "result": "deleted", "_shards": { "total": 2, "successful": 1, "failed": 0 } }另外一个线程,因为之前发现上锁失败,反复尝试重新上锁,终于上锁成功了,因为之前获取到全局锁的那个线程已经delete /fs/lock/global全局锁了
PUT /fs/lock/global/_create {} { "_index": "fs", "_type": "lock", "_id": "global", "_version": 3, "result": "created", "_shards": { "total": 2, "successful": 1, "failed": 0 }, "created": true } POST /fs/file/1/_update { "doc": { "name": "README.txt" } } { "_index": "fs", "_type": "file", "_id": "1", "_version": 3, "result": "updated", "_shards": { "total": 2, "successful": 1, "failed": 0 } }DELETE /fs/lock/global
上锁解锁的操作不是频繁,然后每次上锁之后,执行的操作的耗时不会太长,用这种方式,方便
ElasticSearch 笔记
1_ElasticSearch使用term filter来搜索数据
2_ElasticSearch filter执行原理 bitset机制与caching机制
3_ElasticSearch 基于bool组合多个filter条件来搜索数据
4_ElasticSearch 使用terms搜索多个值
5_ElasticSearch 基于range filter来进行范围过滤
6_ElasticSearch 控制全文检索结果的精准度
7_ElasticSearch term+bool实现的multiword搜索原理
8_基于boost的搜索条件权重控制
9_ElasticSearch 多shard场景下relevance score不准确
10_ElasticSearch dis_max实现best fields策略进行多字段搜索
11_ElasticSearch 基于tie_breaker参数优化dis_max搜索效果
12_ElasticSearch multi_match语法实现dis_max+tie_breaker
13_ElasticSearch multi_match+most fiels策略进行multi-field搜索
14_ElasticSearch 使用most_fields策略进行cross-fields search
15_ElasticSearch copy_to定制组合field进行cross-fields搜索
16_ElasticSearch 使用原生cross-fiels 查询
17_ElasticSearch phrase matching搜索
18_ElasticSearch 基于slop参数实现近似匹配
19_ElasticSearch 使用match和近似匹配实现召回率与精准度的平衡
20_ElasticSearch rescoring机制优化近似匹配搜索的性能
21_ElasticSearch 前缀搜索、通配符搜索、正则搜索
22_ElasticSearch 搜索推荐match_phrase_prefix实现search-time
23_ElsaticSearch 搜索推荐ngram分词机制实现index-time更多干货
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ElasticSearchIK中文分词器的安装和使用
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