MySQL同步ES的五种方案及对比详解
作者：苏三说技术
有些小伙伴在工作中可能遇到过数据库查询慢的问题,特别是模糊查询和复杂聚合查询,这时候引入ES（Elasticsearch）作为搜索引擎是个不错的选择,所以本文给大家介绍了MySQL同步ES的五种方案,需要的朋友可以参考下
前言
有些小伙伴在工作中可能遇到过数据库查询慢的问题，特别是模糊查询和复杂聚合查询，这时候引入ES（Elasticsearch）作为搜索引擎是个不错的选择。
今天我们来聊聊MySQL同步到ES（Elasticsearch）的5种常见方案。
希望对你会有所帮助。
一、为什么需要MySQL同步到ES？
在我们深入讨论方案之前，先明确一下为什么需要将MySQL数据同步到ES：
- 全文搜索能力：ES提供强大的全文搜索功能，远超MySQL的LIKE查询。
- 复杂聚合分析：ES支持复杂的聚合查询，适合大数据分析。
- 高性能查询：ES的倒排索引设计使查询速度极快。
- 水平扩展：ES天生支持分布式，易于水平扩展。
先来看一下整体的同步架构图：
接下来，我们详细分析每种方案的实现原理和优缺点。
二、方案一：双写方案
双写方案是最直接的同步方式，即在业务代码中同时向MySQL和ES写入数据。
示例代码：
@Service
public class UserService {
@Autowired
private UserMapper userMapper;
@Autowired
private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;
@Transactional
public void addUser(User user) {
// 写入MySQL
userMapper.insert(user);
// 写入Elasticsearch
IndexQuery indexQuery = new IndexQueryBuilder()
.withObject(user)
.withId(user.getId().toString())
.build();
elasticsearchTemplate.index(indexQuery);
}
@Transactional
public void updateUser(User user) {
// 更新MySQL
userMapper.updateById(user);
// 更新Elasticsearch
IndexRequest request = new IndexRequest("user_index")
.id(user.getId().toString())
.source(JSON.toJSONString(user), XContentType.JSON);
elasticsearchTemplate.getClient().index(request, RequestOptions.DEFAULT);
}
}
优缺点分析
优点：
- 实现简单，不需要引入额外组件
- 实时性高，数据立即同步
缺点：
- 数据一致性难保证，需要处理分布式事务问题
- 代码侵入性强，业务逻辑复杂
- 性能受影响，每次写操作都要等待ES响应
适用场景
适合数据量不大，对实时性要求高，且能够接受一定数据不一致的业务场景。
三、方案二：定时任务方案
定时任务方案通过定期扫描MySQL数据变化来同步到ES。
示例代码：
@Component
public class UserSyncTask {
@Autowired
private UserMapper userMapper;
@Autowired
private UserESRepository userESRepository;
// 每5分钟执行一次
@Scheduled(fixedRate = 5 * 60 * 1000)
public void syncUserToES() {
// 查询最近更新的数据
Date lastSyncTime = getLastSyncTime();
List<User> updatedUsers = userMapper.selectUpdatedAfter(lastSyncTime);
// 同步到ES
for (User user : updatedUsers) {
userESRepository.save(user);
}
// 更新最后同步时间
updateLastSyncTime(new Date());
}
// 获取最后同步时间
private Date getLastSyncTime() {
// 从数据库或Redis中获取
// ...
}
}
数据更新追踪策略
为了提高同步效率，通常需要设计良好的数据变更追踪机制：
优缺点分析
优点：
- 实现简单，不需要修改现有业务代码
- 对数据库压力可控，可以调整同步频率
缺点：
- 实时性差，数据同步有延迟
- 可能遗漏数据，如果系统崩溃会丢失部分数据
- 扫描全表可能对数据库造成压力
适用场景
适合对实时性要求不高，数据变更不频繁的场景。
四、方案三：Binlog同步方案
Binlog是MySQL的二进制日志，记录了所有数据变更操作。
通过解析Binlog可以实现数据同步。
示例代码：
public class BinlogSyncService {
public void startSync() {
BinaryLogClient client = new BinaryLogClient("localhost", 3306, "username", "password");
client.registerEventListener(new BinaryLogClient.EventListener() {
@Override
public void onEvent(Event event) {
EventData eventData = event.getData();
if (eventData instanceof WriteRowsEventData) {
// 插入操作
WriteRowsEventData writeData = (WriteRowsEventData) eventData;
processInsertEvent(writeData);
} elseif (eventData instanceof UpdateRowsEventData) {
// 更新操作
UpdateRowsEventData updateData = (UpdateRowsEventData) eventData;
processUpdateEvent(updateData);
} elseif (eventData instanceof DeleteRowsEventData) {
// 删除操作
DeleteRowsEventData deleteData = (DeleteRowsEventData) eventData;
processDeleteEvent(deleteData);
}
}
});
client.connect();
}
private void processInsertEvent(WriteRowsEventData eventData) {
// 处理插入事件，同步到ES
for (Serializable[] row : eventData.getRows()) {
User user = convertRowToUser(row);
syncToElasticsearch(user, "insert");
}
}
private void syncToElasticsearch(User user, String operation) {
// 同步到ES的实现
// ...
}
}
优缺点分析
优点：
- 实时性高，几乎实时同步
- 对业务代码无侵入，不需要修改现有代码
- 性能好，不影响数据库性能
缺点：
- 实现复杂，需要解析Binlog格式
- 需要考虑Binlog格式变更的兼容性问题
- 主从切换时可能需要重新同步
适用场景
适合对实时性要求高，数据量大的场景。
五、方案四：Canal方案
Canal是阿里巴巴开源的MySQL Binlog增量订阅&消费组件，简化了Binlog同步的复杂性。
示例代码：
# canal.properties 配置 canal.instance.master.address=127.0.0.1:3306 canal.instance.dbUsername=username canal.instance.dbPassword=password canal.instance.connectionCharset=UTF-8 canal.instance.filter.regex=.*\..*
public class CanalClientExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建Canal连接
CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(
new InetSocketAddress("127.0.0.1", 11111), "example", "", "");
try {
connector.connect();
connector.subscribe(".*\..*");
while (true) {
Message message = connector.getWithoutAck(100);
long batchId = message.getId();
if (batchId != -1 && !message.getEntries().isEmpty()) {
processEntries(message.getEntries());
connector.ack(batchId); // 提交确认
}
Thread.sleep(1000);
}
} finally {
connector.disconnect();
}
}
private static void processEntries(List<CanalEntry.Entry> entries) {
for (CanalEntry.Entry entry : entries) {
if (entry.getEntryType() == CanalEntry.EntryType.ROWDATA) {
CanalEntry.RowChange rowChange = CanalEntry.RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
for (CanalEntry.RowData rowData : rowChange.getRowDatasList()) {
if (rowChange.getEventType() == CanalEntry.EventType.INSERT) {
processInsert(rowData);
} elseif (rowChange.getEventType() == CanalEntry.EventType.UPDATE) {
processUpdate(rowData);
} elseif (rowChange.getEventType() == CanalEntry.EventType.DELETE) {
processDelete(rowData);
}
}
}
}
}
}
架构设计
Calan方案的架构如下：
优缺点分析
优点：
- 实时性高，延迟低
- 对业务系统无侵入
- 阿里巴巴开源项目，社区活跃
缺点：
- 需要部署维护Canal服务器
- 需要处理网络分区和故障恢复
- 可能产生数据重复同步问题
适用场景
适合大数据量、高实时性要求的场景，且有专门团队维护中间件。
六、方案五：MQ异步方案
MQ异步方案通过消息队列解耦MySQL和ES的同步过程，提高系统的可靠性和扩展性。
示例代码：
@Service
public class UserService {
@Autowired
private UserMapper userMapper;
@Autowired
private RabbitTemplate rabbitTemplate;
@Transactional
public void addUser(User user) {
// 写入MySQL
userMapper.insert(user);
// 发送消息到MQ
rabbitTemplate.convertAndSend("user.exchange", "user.add", user);
}
@Transactional
public void updateUser(User user) {
// 更新MySQL
userMapper.updateById(user);
// 发送消息到MQ
rabbitTemplate.convertAndSend("user.exchange", "user.update", user);
}
}
@Component
public class UserMQConsumer {
@Autowired
private UserESRepository userESRepository;
@RabbitListener(queues = "user.queue")
public void processUserAdd(User user) {
userESRepository.save(user);
}
@RabbitListener(queues = "user.queue")
public void processUserUpdate(User user) {
userESRepository.save(user);
}
@RabbitListener(queues = "user.queue")
public void processUserDelete(Long userId) {
userESRepository.deleteById(userId);
}
}
消息队列选型对比
不同的消息队列产品有不同特点，下面是常见MQ的对比：
优缺点分析
优点：
- 完全解耦，MySQL和ES同步过程相互独立
- 高可用，MQ本身提供消息持久化和重试机制
- 可扩展，可以方便地增加消费者处理消息
缺点：
- 系统复杂度增加，需要维护MQ集群
- 可能产生消息顺序问题，需要处理消息顺序性
- 数据一致性延迟，依赖于消息消费速度
适用场景
适合大型分布式系统，对可靠性和扩展性要求高的场景。
七、5种方案对比
为了更直观地比较这5种方案，我们来看一个综合对比表格：
| 方案名称 | 实时性 | 数据一致性 | 系统复杂度 | 性能影响 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|---|
| 双写方案 | 高 | 难保证 | 低 | 高 | 小规模应用 |
| 定时任务 | 低 | 最终一致 | 低 | 中 | 非实时场景 |
| Binlog方案 | 高 | 最终一致 | 高 | 低 | 大数据量高实时 |
| Canal方案 | 高 | 最终一致 | 中 | 低 | 大数据量高实时 |
| MQ异步方案 | 中 | 最终一致 | 高 | 低 | 分布式大型系统 |
选择建议
有些小伙伴在工作中可能会纠结选择哪种方案，这里给出一些建议：
- 初创项目或小规模系统：可以选择双写方案或定时任务方案，实现简单。
- 中大型系统：建议使用Canal方案或MQ异步方案，保证系统的可靠性和扩展性。
- 大数据量高实时要求：Binlog方案或Canal方案是最佳选择。
- 已有MQ基础设施：优先考虑MQ异步方案，充分利用现有资源。
注意事项
无论选择哪种方案，都需要注意以下几点：
- 幂等性处理：同步过程需要保证幂等性，防止重复数据。
- 监控告警：建立完善的监控体系，及时发现同步延迟或失败。
- 数据校验：定期校验MySQL和ES中的数据一致性。
- 容错机制：设计良好的故障恢复机制，避免数据丢失。
总结
MySQL同步到ES（Elasticsearch）是现代应用开发中常见的需求，选择合适的同步方案对系统性能和可靠性至关重要。
本文介绍了5种常见方案，各有优缺点，适用于不同场景。
在实际项目中，可能需要根据具体需求组合使用多种方案，或者对某种方案进行定制化改造。
重要的是要理解每种方案的原理和特点，才能做出合理的技术选型。
以上就是MySQL同步ES的五种方案及对比详解的详细内容，更多关于MySQL同步ES方案的资料请关注脚本之家其它相关文章！