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MySQL 数据同步 Elasticsearch 4个 方案!
2023-02-23 14:47:31


今天给大家介绍一个电商中常见的场景 —— MySQL 数据同步 Elasticsearch。


商品检索

大家应该都在各种电商网站检索过商品,检索商品一般都是通过什么实现呢?搜索引擎Elasticsearch。

那么问题来了,商品上架,数据一般写入到MySQL的数据库中,那么用于检索的数据又是怎么同步到Elasticsearch的呢?

MySQL同步ES

1.同步双写

这是能想到的直接的方式,在写入MySQL,直接也同步往ES里写一份数据。

同步双写

对于这种方式:

  • 优点:实现简单
  • 缺点:
    • 业务耦合,商品的管理中耦合大量数据同步代码
    • 影响性能,写入两个存储,响应时间变长
    • 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

2.异步双写

我们也很容易想到异步双写的办法,上架商品的时候,先把商品数据丢进MQ,为了解耦合,我们一般会拆分一个搜索服务,由搜索服务去订阅商品变动的消息,来完成同步。

异步双写

前面说的,一些数据需要聚合处理成类似宽表的结构怎么办呢?例如商品库的商品品类、spu、sku表是分开的,但是查询是跨维度的,在ES里再聚合一次效率就低一些,好就是把商品的数据给聚合起来,在ES里以类似大宽表的形式存储,这样一来查询效率就高一些。

多维度多条件查询

这种其实没什么好办法,基本上还是得搜索服务直接查库,或者远程调用,再查询一遍商品的数据库,就是所谓的回查。

回查完成聚合

这种方式:

  • 优点:
    • 解耦合,商品服务无需关注数据同步
    • 实时性较好,使用MQ,正常情况下,同步完成在秒级
  • 缺点:
    • 引入了新的组件和服务,增加了复杂度

3.定时任务

假如我们要快速搞搞,数据量有没那么大,怎么办呢?定时任务也可以。

定时任务

定时任务,麻烦的一点是频率不好选,频率高的话,会非自然地形成业务的波峰,导致存储的CPU、内存占用波峰式上升,频率低的话实时性比较差,而且也有波峰的情况。

这种方式:

  • 优点:实现比较简单
  • 缺点:
    • 实时性难以保证
    • 对存储压力较大

4.数据订阅

还有一种方式,就是时兴的数据订阅。

MySQL通过binlog订阅实现主从同步,各路数据订阅框架比如canal就依据这个原理,将client组件伪装成从库,来实现数据订阅。

MySQL主从同步

我们以应用广泛的canal为例,canal通过canal-adapter,支持多种适配器,其中就有ES适配器,通过一些配置,启动之后,就可以直接把MySQL数据同步到ES,这个过程是零代码的。

canal同步数据

但是,和老板了解过,使用canal看起来很美好,帮我们把同步的事情都干了,但其实,还是要写代码。为什么呢?

前面提到的多张表数据聚合,canal的支持没那么好,所以还是得回查。这时候用canal-adapter就不合适了,需要自己实现canal-client,监听和聚合数据,写入ES:

数据订阅+回查

这种看起来和异步双写比较像,但是降低了商品服务的耦合,第二数据的实时性更好。

所以使用数据订阅:

  • 优点:
    • 业务入侵较少
    • 实时性较好

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 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

除了MySQL同步ES,MySQL同步到其它的数据存储,例如HBase,其实大体上都是类似的几种方法。



参考:

  • [1]. https://www.infoq.cn/article/1afyz3b6hnhprrg12833
  • [2].https://www.iamle.com/archives/2900.html
  • [3].https://blog.51cto.com/lianghecai/4755693
  • [4].https://qinyuanpei.github.io/posts/1333693167/
  • [5].https://github.com/alibaba/canal/wiki/ClientAdapter

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创建时间:2019-04-18 16:52:37
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