Elasticsearch 通过多机制组合保障读写一致性，针对高并发场景优化设计，具体实现如下：

一、写入一致性控制‌
‌1.1 一致性级别参数（consistency）‌
        写操作时指定分片确认数量，确保数据可靠同步：

        quorum（默认）：多数分片（主+副本）确认成功，公式：int( (主分片数 + 副本数) / 2 ) + 1
        all：所有分片确认（强一致，性能较低）
        one：仅主分片确认（弱一致）
‌        活跃分片等待（wait_for_active_shards）‌指定写操作前需可用的最小分片数（如设为 all 需全部在线），避免写入不可用分片。

二、并发冲突解决‌
‌2.1 乐观锁与版本控制‌
        文档自带 _version 字段，更新时校验客户端提交版本号：
        若匹配则更新并递增版本号
        若冲突则拒绝操作（返回 409 错误）
        新版本推荐使用 if_seq_no（序列号）和 if_primary_term（主分片任期）替代 _version，精确控制基于最新状态的更新。

PUT /index/_doc/1?if_seq_no=5&if_primary_term=1
{ "data": "new_value" }

三、实时性保障‌
‌3.1 刷新策略（refresh_interval）‌

        默认 1 秒刷新一次内存数据到可搜索状态，可通过参数调整：
        refresh=true：写入后强制立即刷新（性能损耗大）
        refresh=wait_for：写入后等待刷新完成再响应（平衡实时性与性能）
‌        读取偏好设置（preference）‌
        查询时指定 preference=_primary，强制从主分片读取最新数据，避免副本延迟导致脏读。

四、分布式协同机制‌
‌4.1 主分片权威性‌
        所有写操作仅由主分片处理，再同步至副本分片。
‌4.2全局检查点（Global Checkpoint）‌
        标记所有分片已确认同步的操作序列号，加速故障恢复时的数据一致性校验。
‌4.3 主分片切换保护‌
        通过递增的 Primary Term 标识主分片任期，避免脑裂场景下数据冲突。