Mysql和ES、Redis数据同步方案汇总_redis同步数据从mysql到es-Toy模板网

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文章目录

- - 前言
  - 一、数据同步方案
  - - 1.同步双写
      - [2.异步双写（MQ方式）](#2MQhttpssocsdnnetsosearchqMQspm1001210130017020_53)
      - 3.基于Mysql表定时扫描同步
      - [4.基于Binlog实时同步](#4BinloghttpssocsdnnetsosearchqBinlogspm1001210130017020_119)
  - [二、数据迁移同步工具选型](#httpssocsdnnetsosearchqspm1001210130017020_141)
  - - 总结

前言

我们一般会使用Mysql用来存储数据，用Es来做全文检索和特殊查询，用redis来做数据的缓存

那么如何将数据优雅的从Mysql同步到Es以及redis呢？

一、数据同步方案

1.同步双写

这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或者redis。

这个方法的缺点是代码严重耦合，需要手动维护Mysql和Es数据关系，非常不便于维护。
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伪代码：

    /\*\*
 \* 新增商品
 \*/
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public void addGoods(GoodsDto goodsDto) {
         //1、保存Mysql
         Goods goods = new Goods();
         BeanUtils.copyProperties(goodsDto,goods);
         goodsMapper.insert();
     
         //2、保存ES
         IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("goods\_index","\_doc");
         indexRequest.source(JSON.toJSONString(goods), XContentType.JSON);
         indexRequest.setRefreshPolicy(WriteRequest.RefreshPolicy.IMMEDIATE);
         highLevelClient.index(indexRequest);
    }

优点：
1、业务逻辑简单
2、实时性高
缺点：
1、硬编码，有需要写入mysql的地方都需要添加写入ES的代码；
2、业务强耦合；
3、存在双写失败丢数据风险；
4、性能较差：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。
双写失败风险，包括以下几种：
1） ES系统不可用；
2）程序和ES之间的网络故障；
3）程序重启，导致系统来不及写入ES等。
针对这种情况，有数据强一致性要求的，就必须双写放到事务中来处理，而一旦用上事物，则性能下降更加明显。

2.异步双写（MQ方式）

针对多数据源写入的场景，可以借助MQ实现异步的多源写入，这种情况下各个源的写入逻辑互不干扰，不会由于单个数据源写入异常或缓慢影响其他数据源的写入，虽然整体写入的吞吐量增大了，但是由于MQ消费是异步消费，所以不适合实时业务场景。

在执行完向Mysql中写入数据的逻辑后，发送MQ，告诉消费端这个数据需要写入Es，消费端收到消息后执行向Es写入数据的逻辑。这个方式的优点是Mysql和Es数据维护分离，开发Mysql和Es的人员只需要关心各自的业务。缺点是依然需要维护发送、接收MQ的逻辑，并且引入了MQ组件，增加了系统的复杂度。
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伪代码：

    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public boolean parseJdDb(String keyword) throws IOException {
        //向数据库中插入
        List<JdGoods> jdGoods = htmlParseUtil.parseJd(keyword);
        //批量更新Mysql
        boolean b = this.saveBatch(jdGoods);
        log.info("异步同步至ES");
        rabbitTemplate.convertAndSend("es.exchange","es.renew.key", jdGoods);
        return b;
    }

优点：
1、性能高
2、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。
3、多源写入之间相互隔离，便于扩展更多的数据源写入

缺点：
1、硬编码问题，接入新的数据源需要实现新的消费者代码
3、系统复杂度增加：引入了消息中间件
4、可能出现延时问题：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。

3.基于Mysql表定时扫描同步

上面两种方案中都存在硬编码问题，也就是有任何对mysq进行增删改查的地方要么植入ES代码，要么替换为MQ代码，代码的侵入性太强。

如果对实时性要求不高的情况下，可以考虑用定时器来处理，具体步骤如下：
1、数据库的相关表中增加一个字段为timestamp的字段，任何crud操作都会导致该字段的时间发生变化；
2、原来程序中的CURD操作不做任何变化；
3、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；
4、逐条写入到ES中。

如下图所示：
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该方案的典型实现是借助logstash实现数据同步，其底层实现原理就是根据配置定期使用sql查询新增的数据写入ES中，实现数据的增量同步。

具体实现可以参考：通过Logstash实现mysql数据定时增量同步到ES
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优点：
1、不改变原来代码，没有侵入性、没有硬编码；
2、没有业务强耦合，不改变原来程序的性能；
3、Worker代码编写简单不需要考虑增删改查；
缺点：
1、时效性较差，由于是采用定时器根据固定频率查询表来同步数据，尽管将同步周期设置到秒级，也还是会存在一定时间的延迟。
2、对数据库有一定的轮询压力，一种改进方法是将轮询放到压力不大的从库上。

业界目前较为流行的方案：Canal实现Mysql数据同步至Redis、Elasticsearch