绍了关于ES嵌套索引的增删改，本篇就接着上篇主题继续深入聊一下，上篇的添加和更新操作，其实是不安全的，所有的数据库db系统都会存在并发问题像关系型数据库MySQL，Oracle，SQL Server默认采用的是悲观锁。
在ElasticSearch中采用的乐观锁，下面先熟悉下什么是乐观锁和悲观锁：
悲观锁(Pessimistic Lock), 顾名思义，就是很悲观，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。
乐观锁(Optimistic Lock), 顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，像数据库如果提供类似于write_condition机制的其实都是提供的乐观锁。
两种锁各有优缺点，不可认为一种好于另一种，像乐观锁适用于写比较少的情况下，即冲突真的很少发生的时候，这样可以省去了锁的开销，加大了系统的整个吞吐量。但如果经常产生冲突，上层应用会不断的进行retry，这样反倒是降低了性能，所以这种情况下用悲观锁就比较合适。
从上面的介绍中，我们不难发现es为什么要采用乐观锁，因为es大部分场景下都是一个读多写少的系统，如果按照悲观锁的策略，会大大降低es的吞吐，当然并发问题是真实存在，下面给大家分享实际工作中遇到的并发问题。
最好的方式是在设计上就排除并发问题，比如我们的一个项目消费kafka，经过计算后的数据存入es中，如果不设计打入kafka时的策略，就可能会遇到并发插入和更新问题，sparkstreaming集成kafka时，kafka的有多少个分区，就需要给Spark设置相应数目的Executors进程，比如10个kafka分区，现在有10个sparkstreaming进程在处理数据，同一个usser用户同一时刻的数据，如果被分发带不同的机器上计算完更新到es，那么就会遇到并发问题。比如是对一个数累加操作，原始是100，A进程和B进程同时读到这条数据做更新，A进程加10，B进程加20，正确的结果应该是130，但是由于并发更新，可能会导致A进程的累加操作丢失，最终的结果是120，或者B进程的累加操作丢失，那么最终的结果就是110，不管怎么更新在不考虑锁的情况下，都会导致数据有问题。那么如果我能将同一个用户的数据发送到kafka里面同一个分区内，那么就容易了，如果都在同一个分区内，一个分区内的数据处理是串行的这样就能避免并发问题。
当然如果不能避免，我们就需要通过es的乐观锁类解决并发问题。下面来看下在es中如何使用乐观锁处理并发问题，首先看下并发插入的问题，多个进程同时得到一个用户的数据，然后同时插入es，如果不加锁，后到的数据是会覆盖掉前面的数据，实际我们想要的是，如果存在并发插入，那么第二条数据应该是以更新的方式添加的，而不是覆盖。
如何实现？
在插入时，使用es提供的create(true)方法，标记同一个时刻插入的数据，只会有一条数据插入成功，插入失败的会抛出文档已经存在的异常，那么应用程序端捕捉异常在代码里控制重试插入。重试时候会判断该条数据是否已经存在，如果存在就更新。
Scala代码如下：
上面说的是插入时的并发问题解决策略，接着我们看下更新时候遇到并发问题如何处理，主要有2种思路：
（1）如果是针对某个数值做累加或者减，可以使用es服务端冲突重试机制解决，这个方式比较简单，不需要 我们在程序中处理并发逻辑，我们所需要做的就是评估同一条数据的并发程度，然后设置合理重试次数就行，在重试之后如果仍然失败就会抛出异常，然后我们针对做处理。
核心代码如下：
（2）此外，我们还可以通过es内部维护的version字段来自定义实现灵活控制的乐观锁。
我们知道当我们第一次插入一条数据成功时，es返回的reponse里面会给出当前这条数据的_version=1，如果我们更新这条数据前，读取这条数据当前的version=1，然后在更新时候只有携带的version=1时才能更新成功，如果更新成功version会加1，同一时刻当有两个进程都携带version=1去更新数据，最终只会有一条数据更新成功，只要更新成功version会累加=2，然后其他进程会更新失败，报版本冲突，因为最新是2，其他的都是1，所以更新失败，会抛出冲突异常：
内部维护的version可以在更新和删除的api时使用
下面我们看一下使用外部version来控制乐观锁，上面的version每次更新成功的 1操作都是es内部维护的，除此之外我们还可以使用外部自定义维护的版本进行插入，删除，更新操作：
比如
结果：
现在我们指定version=10去更新后，返回的新响应如下：
如果再次执行上面的那个请求就会失败，因为新版本必须大于已经存在的版本号
利用这个特性，我们也可以将时间戳当做版本，传进去，能保证当前的数据只有是最新的数据才能插入更新
总结：
本篇主要了介绍了es里面乐观锁的使用，如果仅仅增量的累加或者累减操作，不关注顺序，关注最终结果，我们可以使用es服务端保证冲突重试就行，这样非常方便的就解决了并发冲突问题，如果关注增量顺序，比如索引和更新操作默认采用的最后的数据覆盖以前的数据，如果冲突了我们可以使用version字段来处理冲突问题，此外version可以使用es内部维护的version值，也可以使用我们外部应用传过来的值，并指定version去使用乐观锁进行更新。
