Elasticsearch在操作数据后不能立即查询到数据

问题

一次在使用Elasticsearch来存储数据的时候，前端在把数据保存成功后，调用查询列表的接口来刷新列表时，发现有时能刷新出新保存的数据，有时候又不能，修改和删除数据也发现有类似现象。但是再次刷新页面的时候又可以查询到新操作的数据。

后面发现这个问题是Elasticsearch本身在操作数据后有一定的延迟性导致。Elasticsearch默认情况下在写入数据后，是要等1s后才能被查询到。

因为Elasticsearch中每次索引refresh会产生一个新的 lucene 段，这会导致频繁的 segment merge 行为，对系统 CPU 和 IO 占用都比较高。

解决方法1

需要修改ElasticSearch的刷新策略

org.elasticsearch.action.support.WriteRequest.RefreshPolicy 中定义了三种刷新策略：

enum RefreshPolicy implements Writeable {
    /**
     * Don't refresh after this request. The default.
     */
    NONE("false"),
    /**
     * Force a refresh as part of this request. This refresh policy does not scale for high indexing or search throughput but is useful
     * to present a consistent view to for indices with very low traffic. And it is wonderful for tests!
     */
    IMMEDIATE("true"),
    /**
     * Leave this request open until a refresh has made the contents of this request visible to search. This refresh policy is
     * compatible with high indexing and search throughput but it causes the request to wait to reply until a refresh occurs.
     */
    WAIT_UNTIL("wait_for");

IMMEDIATE

• 请求向ElasticSearch提交了数据，立即刷新数据后，再结束请求。
• 优点：操作延时短、实时性高
• 缺点：资源消耗高

WAIT_UNTIL

• 请求向ElasticSearch提交了数据，等待数据完成刷新（默认为1s），然后再结束请求。
• 优点：实时性高、操作延时长
• 缺点：资源消耗低

NONE (默认策略)

• 请求向ElasticSearch提交了数据，不等待数据完成刷新，直接结束请求。
• 优点：操作延时短、资源消耗低
• 缺点：实时性低

org.elasticsearch.action.support.WriteRequestBuilder中的setRefreshPolicy方法，默认为设置为RefreshPolicy#NONE

/**
 * Should this request trigger a refresh ({@linkplain RefreshPolicy#IMMEDIATE}), wait for a refresh (
 * {@linkplain RefreshPolicy#WAIT_UNTIL}), or proceed ignore refreshes entirely ({@linkplain RefreshPolicy#NONE}, the default).
 */
@SuppressWarnings("unchecked")
default B setRefreshPolicy(RefreshPolicy refreshPolicy) {
    request().setRefreshPolicy(refreshPolicy);
    return (B) this;
}

代码中设置 setRefreshPolicy

setRefreshPolicy(WriteRequest.RefreshPolicy.IMMEDIATE) 设置为立即刷新，即可解决不能立即查询到数据的问题。

// 删除 设置为WriteRequest.RefreshPolicy.IMMEDIATE 立即刷新
DeleteRequestBuilder deleteRequestBuilder = transportClient.prepareDelete(INDEX, TYPE, id).setRefreshPolicy(WriteRequest.RefreshPolicy.IMMEDIATE); 
// 新增
IndexRequestBuilder indexRequestBuilder = transportClient.prepareIndex(INDEX, TYPE, id).setRefreshPolicy(WriteRequest.RefreshPolicy.IMMEDIATE);
// 更新
UpdateRequestBuilder updateRequestBuilder = transportClient.prepareUpdate(INDEX, TYPE,id).setRefreshPolicy(WriteRequest.RefreshPolicy.IMMEDIATE);
// 批量
BulkRequestBuilder bulkRequestBuilder = transportClient.prepareBulk().setRefreshPolicy(WriteRequest.RefreshPolicy.IMMEDIATE);

支持的接口：

• 删除：DeleteRequestBuilder
• 新增：IndexRequestBuilder
• 更新：UpdateRequestBuilder
• 批量：BulkRequestBuilder

解决方法2

在查询结果前使用sleep来暂停一段时间再执行查询操作，这样可以不改变ElasticSearch的刷新策略。

当业务需要频繁的操作修改数据的情况下，设置刷新策略为立即刷新的话可能会造成性能问题。

我们可以使用sleep的方式不去修改默认的刷新策略。

当我们在执行新增、修改、删除、批量操作的时候，在这些操作中设置一把锁，过期时间为1s（这个时间刚好是刷新策略的默认时间），在查询数据时我们需要先去检查是否有锁，如果有锁存在我们就等待500ms后再执行查询操作。这样基本上又可以保证不改刷新策略，也可以保存查询的实时性。

/**
 * 在新增、修改、删除、批量操作的时候设置锁
 */
private void setLock() {
  redisService.setWithExpire(getEsParentUpdateKey(), UPDATING_MSG, 1);
}

/**
 * 查询redis中的锁是否存在，如果有锁，将暂停500毫秒，再执行查询操作
 */
private void waitMe() {
    Object lock = redisService.get(getEsParentUpdateKey());
    if (lock != null) {
        try {
            //为了得到ES更新后的数据，暂停500s
            TimeUnit.MICROSECONDS.sleep(500);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}