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问题场景分析
方案一：同步双写
方案二：异步双写
方案2.1 使用内存队列（如阻塞队列）异步
方案2.2 使用消息队列（如阻塞队列）异步
方案三：定期同步
方案四：数据订阅
方案五：etl 工具
问题场景分析
咱们的生产需求上，为了便于商品的聚合搜索，高速搜索，采用两大优化方案：
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把商品数据冗余存储在Elasticsearch中，实现高速搜索
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把商品数据冗余存储在redis 中，实现高速缓存
很多的时候，要求保持很高的数据一致性。
比如：
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要求 mysql 与 es 做到秒级别的数据同步。
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要求 mysql 与 redis 做到秒级别的数据同步。
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要求 mysql 与 hbase 做到秒级别的数据同步。
接下来，以 mysql 与 es 的数据一致，作为业务场景进行分析， 其他的场景比如mysql 与 redis 的数据一致性方案，都是差不多的。
只要大家能把下面的 5大数据一致性方案， 滔滔不绝的说出来，面试官一定会爱到 “不能自已、口水直流”。
方案一：同步双写
同步双写是一种最为简单的方式，在将数据写到 MySQL 时，同时将数据写到 ES。
同步双写优点：
这种方式简单粗暴，实时写入能做到秒级。
同步双写缺点：
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业务耦合，这种方式代码侵入性强，商品的管理中耦合大量数据同步代码，要在之前写 mysql 的地方加写 es 的代码。以后写 mysql 的地方也要加写 es 的代码。
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影响性能，写入两个存储，响应时间变长，本来 MySQL 的性能不是很高，再加一个 ES，系统的性能必然会下降。
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不便扩展：搜索可能有一些个性化需求，需要对数据进行聚合，这种方式不便实现
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高风险：存在双写失败丢数据风险
方案二：异步双写
同步操作性能低，异步性能高。
异步双写，分为两种：
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使用内存队列（如阻塞队列）异步
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使用消息队列进行异步
方案2.1 使用内存队列（如阻塞队列）异步
先把商品数据写入DB后，然后把 数据写入 BlockingQueue 阻塞队列
消费线程异步从 drain 数据，batch 写入 ElasticSearch, 保证数据一致性
方案2.2 使用消息队列（如阻塞队列）异步
如果内存队列里边数据丢失，那么es 当中的数据和DB就不一致了
如果解决呢？
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方式1：定期同步 db数据到 es ，同步周期一般比较长，这里有比较长时间的不一致
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方式2：保证队列的可靠性，使用高可靠消息队列
生产场景中，一般会有一个搜索服务，由搜索服务去订阅商品变动的消息，来完成同步。
异步双写优点：
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性能高；
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不易出现数据丢失问题，主要基于 MQ 消息的消费保障机制，比如 ES 宕机或者写入失败，还能重新消费 MQ 消息；
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多源写入之间相互隔离，便于扩展更多的数据源写入。
异步双写缺点：
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硬编码问题，接入新的数据源需要实现新的消费者代码；
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系统复杂度增加，引入了消息中间件；
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MQ是异步消费模型，用户写入的数据不一定可以马上看到，造成延时。
方案三：定期同步
为了保证 DB和ES /HBase 数据一致性，包括两个方面：
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增量数据一致性
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全量数据一致性
为了保证 DB和ES /HBase 的全量数据一致性， 往往需要进行定期的全量数据同步
数据增量数据，很少，并且，一致性要求不高，那么可以把增量数据一致性行的 同步双写、异步双写去掉。
定期同步优点：
实现比较简单
定期同步缺点：
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实时性难以保证
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对存储压力较大
当然，增量数据，可以考虑用定时任务来处理：
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数据库的相关表中增加一个字段为 timestamp 的字段，任何 CURD 操作都会导致该字段的时间发生变化；
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原来程序中的 CURD 操作不做任何变化；
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增加一个定时器程序，让该程序按一定的时间周期扫描指定的表，把该时间段内发生变化的数据提取出来；
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逐条写入到 ES 中。
方案四：数据订阅
如果要提高实时性，又要低入侵, 可以利用 MySQL 的 Binlog 来进行同步。
MySQL通过binlog订阅实现主从同步，canal Server 是一个伪装的slave节点，接收到binlog日志后，发送到MQ, 其他的 存储消费 MQ里边 的binlog日志，实现数据订阅。
架构图如下
这种方式和异步双写比较像，但是有两个优点：
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第一降低了商品服务的入侵性，
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第二数据的实时性更好。
所以使用数据订阅：
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优点：
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业务入侵较少
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实时性较好
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至于数据订阅框架的选型，主流的大体上是这些：
| Cancal | Maxwell | Python-Mysql-Rplication | |
|---|---|---|---|
| 开源方 | 阿里巴巴 | Zendesk | 社区 |
| 开发语言 | Java | Java | Python |
| 活跃度 | 活跃 | 活跃 | 活跃 |
| 高可用 | 支持 | 支持 | 不支持 |
| 客户端 | Java/Go/PHP/Python/Rust | 无 | Python |
| 消息落地 | Kafka/RocketMQ 等 | Kafka/RabbitNQ/Redis 等 | 自定义 |
| 消息格式 | 自定义 | JSON | 自定义 |
| 文档详略 | 详细 | 详细 | 详细 |
| Boostrap | 不支持 | 支持 | 不支持 |
注意，100Wqps三级缓存组件架构实操中，也介绍了，这种架构，存在秒级延迟。
如果不允许有秒级延迟的场景，不能使用这种架构。
方案五：etl 工具
MySQL同步到Redis、MySQL同步到hbase、MySQL同步到es、或机房同步、主从同步等，都可以考虑使用elt工具。
什么是etl 工具呢？
ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。
ETL是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。
常用的etl工具有：databus、canal （方案四用了这个组件，有etl 的部分功能）、otter 、kettle 等
下面以 databus为例，介绍一下。
Databus 是一个低延迟、可靠的、支持事务的、保持一致性的数据变更抓取系统。由 LinkedIn 于 2013 年开源。
Databus 通过挖掘数据库日志的方式，将数据库变更实时、可靠的从数据库拉取出来，业务可以通过定制化 client 实时获取变更并进行其他业务逻辑。
特点：
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多数据源：Databus 支持多种数据来源的变更抓取，包括 Oracle 和 MySQL。
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可扩展、高度可用：Databus 能扩展到支持数千消费者和事务数据来源，同时保持高度可用性。
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事务按序提交：Databus 能保持来源数据库中的事务完整性，并按照事务分组和来源的提交顺寻交付变更事件。
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低延迟、支持多种订阅机制：数据源变更完成后，Databus 能在毫秒级内将事务提交给消费者。同时，消费者使用D atabus 中的服务器端过滤功能，可以只获取自己需要的特定数据。
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无限回溯：对消费者支持无限回溯能力，例如当消费者需要产生数据的完整拷贝时，它不会对数据库产生任何额外负担。当消费者的数据大大落后于来源数据库时，也可以使用该功能。
再看看 Databus 的系统架构。
Databus 由 Relays、bootstrap 服务和 Client lib 等组成，Bootstrap 服务中包括 Bootstrap Producer 和 Bootstrap Server。
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快速变化的消费者直接从 Relay 中取事件；文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-766450.html
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如果一个消费者的数据更新大幅落后，它要的数据就不在 Relay 的日志中，而是需要请求 Bootstrap 服务，返回的将会是自消费者上次处理变更之后的所有数据变更快照。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-766450.html
到了这里，关于JAVA面试题分享二百五十五：mysql 和 es 的5个一致性方案，你知道吗？的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
