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前言

在实际项目开发中,我们经常将Mysql作为业务数据库,ES作为查询数据库,用来实现读写分离,缓解Mysql数据库的查询压力,应对海量数据的复杂查询。这其中有一个很重要的问题,就是如何实现Mysql数据库和ES的数据同步,今天和大家聊聊Mysql和ES数据同步的各种方案。


一、Mysql和ES各自的特点

为什么选用Mysql

MySQL 在关系型数据库历史上并没有特别优势的位置,Oracle/DB2/PostgreSQL(Ingres) 三老比 MySQL 开发早了 20 来年, 但是乘着 2000 年的互联网东风, LAMP 架构得到迅速的使用,特别在中国,大部分新兴企业的 IT 系统主数据沉淀于 MySQL 中。
核心特点:开源免费、高并发、稳定、支持事务、支持SQL查询

  • 高并发能力:MySQL 内核特征特别适合高并发简单 SQL 操作 ,链接轻量化(线程模式),优化器、执行器、事务引擎相对简单粗暴,存储引擎做得比较细致

  • 稳定性好:主数据库最大的要求就是稳定、不丢数据,MySQL 内核特征反倒让其特点鲜明,从而达到很好的稳定性,主备系统也很早就 ready ,应对崩溃情况下的快速切换,innodb 存储引擎也保障了 MySQL 下盘稳定

  • 操作便捷:良好、便捷的用户体验(相比 PostgreSQL) , 让应用开发者非常容易上手 ,学习成本较低

  • 开源生态:MySQL 是一款开源产品,让上下游厂商围绕其构建工具相对简单,HA proxy、分库分表中间件让其实用性大大加强,同时开源的特质让其有大量的用户

为什么选用 ES

ES 几个显著的特点,能够有效补足 MySQL 在企业级数据操作场景的缺陷,而这也是我们将其选择作为下游数据源重要原因

核心特点:支持分词检索,多维筛选性能好,支持海量数据查询

  • 文本搜索能力:ES 是基于倒排索引实现的搜索系统,配合多样的分词器,在文本模糊匹配搜索上表现得比较好,业务场景广泛

  • 多维筛选性能好:亿级规模数据使用宽表预构建(消除 join),配合全字段索引,使 ES 在多维筛选能力上具备压倒性优势,而这个能力是诸如 CRM, BOSS, MIS 等企业运营系统核心诉求,加上文本搜索能力,独此一家

  • 开源和商业并行:ES 开源生态非常活跃,具备大量的用户群体,同时其背后也有独立的商业公司支撑,而这让用户根据自身特点有了更加多样、渐进的选择

二、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。
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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。

附:
上面说的双写失败风险,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。
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  • 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。

4.基于Binlog实时同步

上面三种方案要么有代码侵入,要么有硬编码,要么有延迟,那么有没有一种方案既能保证数据同步的实时性又没有代入侵入呢?
当然有,可以利用mysql的binlog来进行同步。其实现原理如下:
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具体步骤如下:
1) 读取mysql的binlog日志,获取指定表的日志信息;
2) 将读取的信息转为MQ;
3) 编写一个MQ消费程序;
4) 不断消费MQ,每消费完一条消息,将消息写入到ES中。

  • 优点:
    1、没有代码侵入、没有硬编码;
    2、原有系统不需要任何变化,没有感知;
    3、性能高;
    4、业务解耦,不需要关注原来系统的业务逻辑。
  • 缺点:
    1、构建Binlog系统复杂;
    2、如果采用MQ消费解析的binlog信息,也会像方案二一样存在MQ延时的风险。

业界目前较为流行的方案:使用canal监听binlog同步数据到es
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canal ,译意为水道/管道/沟渠,主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费。
说白了就是,根据Mysql的binlog日志进行增量同步数据。要理解canal的原理,就要先了解mysql的主从复制原理:
1、所有的create update delete操作都会进入MySQLmaster节点
2、master节点会生成binlog文件,每次操作mysql数据库就会记录到binlog文件中
3、slave节点会订阅master节点的binlog文件,以增量备份的形式同步数据到slave数据

canal原理就是伪装成mysql的从节点,从而订阅master节点的binlog日志,主要流程为:
1、canal服务端向mysql的master节点传输dump协议
2、mysql的master节点接收到dump请求后推送binlog日志给canal服务端,解析binlog对象(原始为byte流)转成Json格式
3、canal客户端通过TCP协议或MQ形式监听canal服务端,同步数据到ES

三、数据迁移同步工具选型

数据迁移同步工具的选择比较多样,下表仅从 MySQL 同步 ES 这个场景下,对一些笔者深度使用研究过的数据同步工具进行对比,用户可以根据自己的实际需要选取适合自己的产品。

特性\产品CanalDTSCloudCanal
是否支持自建ES
ES对端版本支持丰富度
支持ES6和ES7

支持ES5,ES6和ES7

支持ES6和ES7
嵌套类型支持join/nested/objectobjectnested/object
join支持方式基于join父子文档&反查基于宽表预构建&反查
是否支持结构迁移
是否支持全量迁移
是否支持增量迁移
数据过滤能力
-仅全量可添加where条件

-全增量阶段where条件

-全增量阶段where条件
是否支持时区转换
同步限流能力
任务编辑能力
数据源支持丰富度
架构模式订阅消费模式
需先写入消息队列
直连模式直连模式
监控指标丰富度
性能指标监控

性能指标监控

性能指标、资源指标监控
报警能力针对延迟、异常的电话报警针对延迟、异常的钉钉、短信、邮件报警
任务可视化创建&配置&管理能力
是否开源
是否免费否 是社区版、SAAS版免费
是否支持独立输出否依赖云平台整体输出
是否支持SAAS化使用

总结

本文主要对Mysql和ES进行数据同步的常见方案进行了汇总说明。

  1. 同步双写是最简单的同步方式,能最大程度保证数据同步写入的实时性,最大的问题是代码侵入性太强。
  2. 异步双写引入了消息中间件,由于MQ都是异步消费模型,所以可能出现数据同步延迟的问题。好处是在大规模消息同步时吞吐量更、高性能更好,便于接入更多的数据源,且各个数据源数据消费写入相互隔离互不影响。
  3. 基于Mysql表定时扫描同步 ,原理是通过定时器定时扫描表中的增量数据进行数据同步,不会产生代码侵入,但由于是定时扫描同步,所以也会存在数据同步延迟问题,典型实现是采用 Logstash 实现增量同步。
  4. 基于Binlog实时同步 ,原理是通过监听Mysql的binlog日志进行增量同步数据。不会产生代码侵入,数据同步的实时也能得到保障,弊端是Binlog系统都较为复杂。典型实现是采用 canal 实现数据同步。

参考:
MySQL 数据实时同步到 Elasticsearch 的技术方案选型和思考

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