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当ES与MySQL开始「异地恋」:大数据量同步方案全解析

平凡君 2025-04-13 00:01:02
简介当ES与MySQL开始「异地恋」:大数据量同步方案全解析

当ES与MySQL开始「异地恋」:大数据量同步方案全解析

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一、同步方案生存指南(为什么需要同步?)

MySQL是严谨的财务总监(ACID强迫症患者)
ES是夜店最靓的DJ(擅长花式查询的全文搜索引擎)
当结构化数据需要全文检索/聚合分析时,这对CP必须学会「双向奔赴」


二、同步方案大乱斗

方案1:双写直连(简单粗暴型)

// 伪代码示例:在业务代码里同时操作两个数据库
void createOrder(Order order) {
    mysql.insert(order);  // 正房必须宠幸
    es.index(order);      // 新欢也得安排
    if(不一致) {
        // 准备熬夜修数据吧(手动狗头)
    }
}

优点

  • 实时性高(约等于网恋奔现的速度)
  • 架构简单(代码界的直男操作)

缺点

  • 数据一致性薛定谔(网络波动:这个锅我背了)
  • 业务强耦合(改业务代码像拆炸弹)
  • 性能损耗明显(双倍写入,双倍快乐?)

适用场景:小规模业务(用户量还没突破三位数的初创公司)


方案2:Binlog同步(监听八卦型)

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2.1 Maxwell:轻量级监听者
# 启动Maxwell监听binlog
./bin/maxwell 
    --host=127.0.0.1 
    --user=maxwell 
    --password=xxx 
    --producer=kafka 
    --kafka.bootstrap.servers=localhost:9092

技术特点

  • 伪装成MySQL从库(潜伏技能MAX)
  • 输出结构化JSON(ES:这个格式我熟)
  • 支持过滤表/字段(选择性偷听)

优点

  • 业务零侵入(深藏功与名)
  • 低延迟(速度堪比吃瓜群众)
  • 支持断点续传(掉线了还能接上剧情)

缺点

  • 需要维护中间件(养猫就要铲屎的道理)
  • 数据格式需转换(不能直接喂给ES)

2.2 Canal:阿里系老司机
// Canal客户端示例
CanalConnector connector = CanalConnectors.newClusterConnector(
    "127.0.0.1:2181", 
    "example", 
    "", 
    "");
connector.connect();
connector.subscribe(".*\..*");

进阶功能

  • 集群部署(人多力量大)
  • 数据过滤正则表达式(精准吃瓜)
  • Prometheus监控(给老司机装仪表盘)

性能对比

指标MaxwellCanal
吞吐量5w QPS10w QPS
内存占用1GB2GB
同步延迟<1s<500ms
学习成本★★☆★★★☆

方案3:ETL工具(老干部型)

Logstash JDBC Input
input {
  jdbc {
    jdbc_driver_library => "mysql.jar"
    jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
    jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://localhost:3306/db"
    jdbc_user => "root"
    schedule => "* * * * *" # 每分钟像闹钟一样催一次
    statement => "SELECT * FROM orders WHERE update_time > :sql_last_value"
  }
}

适用场景

  • 定时全量同步(适合佛系数据)
  • 千万级以下数据量(超出请自备降压药)

方案4:中间件代理(霸道总裁型)

ShardingSphere SQL解析
INSERT INTO t_order (...) VALUES (...);
 ↓
SQL解析引擎:这个数据要复制给ES!
 ↓
MySQL          ES

黑科技

  • 自动SQL解析(数据库界的同声传译)
  • 支持分库分表(霸道总裁的掌控力)
  • 双写事务控制(要么全成功,要么全滚蛋)

缺点

  • 学习曲线陡峭(堪比爬华山)
  • 代理层性能损耗(过路费总要交的)

方案5:云服务全家桶(氪金玩家专属)

阿里云DTS

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  • 全自动同步(懒人终极梦想)
  • 支持跨云同步(阿里腾讯世纪牵手)
  • 按数据量收费(金钱换头发)

三、华山论剑:方案对比表

维度双写MaxwellCanalLogstash中间件代理云服务
实时性★★★★★★★★★☆★★★★★★★☆★★★★☆★★★★★
数据一致性★★☆★★★★☆★★★★☆★★★☆★★★★★★★★★★
大数据量处理★★☆★★★★☆★★★★★★★★☆★★★★☆★★★★★
系统侵入性★☆☆★★★★★★★★★★★★★★☆★★☆☆☆★★★★★
运维复杂度★★☆★★★☆★★★★☆★★★☆★★★★★★☆
学习成本★☆☆★★★☆★★★★☆★★★☆★★★★★★☆☆
适合数据规模<1亿<10亿10亿+<5千万10亿+无上限

四、选型建议(防秃指南)

  1. 初创团队:Maxwell+MQ(性价比之选)
  2. 存量系统改造:Calan集群(老系统换新颜)
  3. 云环境优先:直接DTS(能用钱解决的别用头发)
  4. 分库分表场景:ShardingSphere(一统江湖的野心)
  5. 定时统计分析:Logstash(佛系玩家的选择)

最后提醒:没有银弹!选型就像谈恋爱,合适最重要(当然,能白嫖的方案最香)!

风语者!平时喜欢研究各种技术,目前在从事后端开发工作,热爱生活、热爱工作。