Postgresql 当使用两个需要同步的数据库时，如何实现乐观（或悲观）锁定？

我正在开发一个解决方案，其中我们有两个数据库，用于以下目的：

• 用于搜索目的的弹性搜索
• 作为数据真实来源的Postgres数据库

我们的应用程序允许用户检索和更新产品，产品具有多个属性：名称、价格、描述等。。。两个典型用例是：

• 按名称检索产品：使用elasticsearch执行搜索，然后ES检索到的ID用于对Postgres的二次查询，以获取实际和可信的数据（因此，我们可以在获取可信数据的同时快速搜索大表）
• 更新产品字段：我们允许用户更新任何产品信息（类似于协作wiki）。首先，我们将数据存储在Postgres中，然后存储到Elasticsearch中

然而，正如我所担心的，随着使用该应用程序的人数的增加，我们已经进入了比赛状态；如果用户#1将产品名称更改为“香蕉”，然后用户#2同时将产品名称更改为“苹果”，有时在elasticsearch中保存的最后一条记录将是“香蕉”，而在Postgres中，“苹果”将是最后一个值，从而在数据库之间造成严重的不一致

因此，为了解决我的问题，我冒险阅读了有关乐观/悲观锁定的文章，但到目前为止，我发现的所有文章都与仅使用1个关系数据库相关，并且提供的解决方案依赖于ORM实现（例如Hibernate）。但我们的ES+Postgres组合存储解决方案需要更多的“芭蕾舞”

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我可以用什么方法/选项来解决我的这类问题？

我可能会引来一些批评，但让我用我理解的方式来解释你。我的理解是，这个问题/关注点更多的是架构的角度，而不是设计/代码的角度

即时一致性，当然还有最终一致性 来自应用层

对于两个数据库之间的

即时一致性

，实现它们的唯一方法是以事务方式执行

polygot持久化

，以便

Postgres

和

ElasticSearch

中的相同数据都得到更新，或者没有更新。我不建议这样做，因为这会给应用程序带来很大的压力，而且您会发现很难扩展/维护

因此基本上

GUI-->应用层-->Postgres/Elasticsearch

队列/实时流机制

您需要有一个消息队列，以便更新将进入基于事件的队列中

GUI --> Application Layer --> Postgres--> Queue --> Elasticsearch

最终一致性，但不是立即一致性 有一个单独的应用程序，通常我们称之为

索引器

。此工具的目的是从

postgres

执行更新，并将其推入

Elasticsearch

在

索引器

中，您可以对每个源进行多个

单一配置，这将


执行
选择*
并将
所有内容
索引到
弹性搜索
或完全爬网

当您想将整个数据删除/重新索引到
Elasticsearch

能够在Postgres中仅检测更新的行

，从而将它们推入Elasticsearch或增量爬网

• 为此，您需要根据postgres行的状态使用select查询with where子句，例如，为最近更新的文档提取状态为

  0

  的记录，或根据

  时间戳

  提取在最近

  30秒/1分钟内更新的记录，或根据您的需要增量查询

• 执行增量爬网后，如果使用

  状态执行增量爬网，则需要将其状态更改为
  1
  （成功）或“-1”（失败），以便在下一次爬网中不会拾取相同的文档增量后查询

• 基本上，将作业安排为在索引操作中运行上述查询

基本上，我们会有

GUI-->应用层-->Postgres-->索引器-->Elasticsearch

总结 我不认为考虑防故障的方法是明智的，相反，我们应该有一个系统，当涉及到提供两个不同数据源之间的一致性时，能够在尽可能快的时间内恢复

将系统解耦将大大有助于扩展和解决与数据正确性/质量相关的问题，同时将帮助您处理频繁的更新以及数据和更新的增长率

另外，我还推荐一种可以帮助你的方法

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希望有帮助

我不认为你的问题是乐观/悲观。您的问题似乎与订单有关。例如，如果您保证了更新的顺序，那么简单地使用更新执行时间戳，并且仅当时间戳大于当前时间戳时才更新。当然，您的解决方案应该考虑得更周到。我建议阅读

事件来源

，这将更好地应用于此问题的解决方案，特别是当涉及到

最终一致的

商店时。想法是，你不应该关心商店的状态，而应该保证到达事件的顺序，那么最终你的商店将是一致的。