在实践的名目开发与运维环节中，MySQL 经常表演着业务数据库的**角色，以其弱小的事务处置才干和数据完整性保证，撑持着系统的稳固运转。但是，随着数据量的急剧增长和查问复杂度的始终优化，繁多依赖 MySQL 启动高效的数据检索显得日益费力，尤其是在面对海量数据的复杂查问场景时，性能瓶颈愈发凸显。
为了有效缓解这一应战，咱们通常驳回读写分别的战略，将 Elasticsearch（简称 ES）引入作为专门的查问数据库。ES 以其出色的搜查性能、灵敏的数据形式以及弱小的可裁减性，成为处置复杂查问需求的现实选用。经过 ES，咱们可以成功数据的极速检索与剖析，从而大幅优化用户体验和系统照应速度。
在这一环节中，确保 MySQL 数据库与 ES 之间的数据同步成为了至关关键的一环。数据同步不只关乎数据的实时性和准确性，更是保证系统稳固性和用户体验的基石。因此，咱们须要精心设计与实施一套高效、牢靠的数据同步打算。
详细而言，数据同步的成功方式多种多样，包括但不限于经常使用 Logstash、Kafka Connect、Debezium 等工具启动实时数据捕捉与传输，或经过定时义务（如 Cron Job）联合 SQL 查问与批量导入的方式成功数据的活期同步。在选用同步打算时，咱们须要综合思考数据的实时性要求、系统架构的复杂度、运维老本以及数据的增量更新个性等起因。
同步双写是一种数据同步战略，它指的是在主数据库（如MySQL）上启动数据修正操作时，同时将这些修正同步写入到ES中。这种战略旨在确保两个数据库之间的数据分歧性，并优化系统的读写性能。
同步双写是指在启动数据写入操作时，同时向两个或多个数据库写入相反的数据。在MySQL与ES的同步场景中，其关键目的是将MySQL中的业务数据实时同步到ES中，以便应用ES的高效查问才干来应答复杂的查问需求，同时减轻MySQL的查问压力。
间接同步
在业务代码中，每次对MySQL数据库启动写入操作时，同时口头对ES的写入操作。这种方式便捷间接，但或者参与代码的复杂性和出错的危险。
经常使用两边件
应用信息队列（如Kafka）、数据变卦捕捉工具（如Debezium）或ETL工具（如Logstash）等两边件来捕捉MySQL的数据变卦事情，并将这些事情转发到ES启动同步。这种方式可以解耦业务代码与数据同步逻辑，提高系统的可裁减性和可保养性。
触发器与存储环节
在MySQL中设置触发器或编写存储环节，在数据出现变卦时智能触发ES的写入操作。这种方式可以缩小业务代码的侵入性，但或者会参与MySQL的累赘并影响性能。
业务逻辑编写便捷
业务查问实时性高
业务硬编码，有须要写入 MySQL 的中央都须要参与写入 ES 的代码
业务代码强耦合度很高
存在双写失败丢数据危险
双写性能较差，原本 MySQL 的性能不是很高，再加一个 ES，系统的性能肯定会降低
同步双写战略实用于对数据分歧性要求较高且须要优化查问性能的场景。例如，在电商系统中，可以将商品信息、订复数据等存储在MySQL中，同时将这些数据同步到ES中以支持复杂的搜查和剖析需求。
异步双写也是一种数据同步战略，它准许在主数据库（如MySQL）启动数据修正操作时，异步地将这些修正写入到多个数据源（如ES）中。与同步双写相比，异步双写具备降低主数据库写入提前、提高系统性能以及防止因备库疑问而影响主库性能等好处。
提高系统可用性：即使备库出现疑问，也不会影响主库的反常运转和数据写入
降低主库写入提前：因为不须要期待备库确认，主库可以更快地成功写入操作，从而提高系统的全体性能
少数据源同步：多源写入之间相互隔离，便于裁减更多的数据源写入
硬编码疑问：接入新的数据源须要成功新的生产者代码
系统复杂度参与：须要额外引入了信息两边件
实时性较低：因为MQ是异步生产模型，用户写入的数据不肯定可以马上看到，信息挤压等会形成延时
数据分歧性危险：因为存在异步处置的期间差，或者会出现主库和备库之间数据临时不分歧的状况。因此，须要采取适当的措施来确保数据的最终分歧性。
异步双写实用于对数据分歧性要求不是特意高但对系统性能要求较高的场景。例如，在电商平台中，可以将用户订单信息、商品库存等关键数据实时同步到主数据库中，同时将一些非关键数据（如用户阅读记载、商品点击量等）异步地同步到备数据库中用于数据剖析。这样可以在保证关键数据分歧性的同时提高系统的全体性能。
Logstash 是一个开源的主机端数据处置管道，可以同时从多个起源采集数据，转换数据，而后将数据发送到您指定的
存储库
中。在成功 MySQL 数据库和 Elasticsearch 之间的数据同步时，Logstash 可以施展关键作用。
不扭转原代码，没有侵入性、没有硬编码
没有业务强耦合，不扭转原来程序的性能
时效性较差，因为是驳回定时器依据固定频率查问表来同步数据，虽然将同步周期设置到秒级，也还是会存在肯活期间的提前
对数据库有肯定的轮询压力，一种改良方法是将轮询放到压力不大的从库上
不可成功同步删除，须要在Elasticsearch中口头相关命令手动删除
Elasticsearch中的_id字段肯定与MySQL中的id字段相反
Binlog实时同步是一种数据库同步技术，关键用于实时捕捉并同步数据库中的变卦数据。
Binlog（Binary Log）是MySQL等数据库的一种二进制日志，它记载了数据库中一切更改数据的SQL语句信息，但不包括查问操作。这些变卦包括数据的拔出、更新、删除等。Binlog关键用于数据库的主从复制和数据复原。
Binlog实时同步的原理基于数据库的复制机制。当数据库出现变卦时，这些变卦会被写入到Binlog中。同步工具（如Canal、Maxwell等）会监听Binlog的变化，实时捕捉这些变卦数据，并将其同步到其余数据库或存储系统中。
实时性：能够实时捕捉和同步数据库的变卦数据
分歧性：确保源数据库和指标数据库之间数据的分歧性
灵敏性：支持多种数据库和存储系统之间的同步
可裁减性：可以依据业务需求启动裁减和定制
没有代码侵入、没有硬编码，原有系统不须要任何变化，没有感知
性能和保养同步工具或者具备肯定的复杂性
在高并发场景下，Binlog的写入和同步或者会对数据库性能发生肯定影响
同步工具依赖于数据库的Binlog性能，假设数据库版本或性能出现变化，或者须要从新性能同步工具
Canal是阿里巴巴个人提供的一个开源产品，能够经过解析数据库的增量日志，提供增量数据的订阅和生产性能。Canal的性能原理及详细说明请参见Canal。经常使用Canal模拟成MySQL的Slave，实时接纳MySQL的增量数据binlog，而后经过RESTful API将数据写入到阿里云ES实例或ES Serverless运行中，实用于对数据同步的实时性要求较高的场景。
Canal 原理就是伪装成 MySQL 的从节点，从而订阅 master 节点的 Binlog 日志。经过订阅binlog的方式成功数据实时同步，在不影响源数据库的状况下，同步提前可降至毫秒级别。
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数据传输服务DTS（Data Transmission Service）是阿里云提供的实时数据流服务，支持相关型数据库（RDBMS）、非相关型的数据库（NoSQL）、数据多维剖析（OLAP）等数据源间的数据交互，集数据同步、迁徙、订阅、集成、加工于一体，助您构建安保、可裁减、高可用的数据架构。
相关于传统数据迁徙或同步工具，DTS为您提供性能更丰盛、传输性能更强、易用性更高且安保牢靠的服务，协助您简化复杂的数据交互上班，专一于下层的业务开发。
系统高可用 数据传输服务外部每个模块都有主备架构，保证系统高可用。容灾系统实时检测每个节点的肥壮状况，一旦发现某个节点意外，会将链路极速切换到其余节点。
数据源地址灵活适配 关于数据订阅及同步链路，容灾系统还会监测数据源的衔接地址切换等变卦操作，一旦发现数据源出现衔接地址变卦，它会灵活适配数据源新的衔接方式，在数据源变卦的状况下，保证链路的稳固性。
DTS可以在两个数据源之间同步正在启动的数据变卦。数据同步通罕用于OLTP到OLAP的数据传输。数据同步包括以下两个阶段：
DTS Serverless实例是数据传输服务DTS（Data Transmission Service）提供的资源规格可以弹性变化的实例。Serverless实例可以顺应始终变化的业务需求，使实例资源能够随业务规模的变化智能调整，从而防止资源糜费和控制运维老本。
Serverless是一种灵活计费方式，能够依据实例负载状况以分钟级别的灵活调整资源，并实时计费（每小时生成一个不要钱订单），您仅须要为实践用量付费，从而节俭少量老本。经常使用Serverless计费方式购置的实例，被称为Serverless实例。
Serverless实例会依据RPS（Records Per Second）、CPU、内存应用率、网络等起因灵活调整资源规格，调整的资源规格以DU（DTS Unit）数表现。在DU数调整后的60秒，系统会检测资源规格能否满足负载需求。
在数据传输量动摇较大的场景下，普通实例和Serverless实例资源经常使用和规格变化状况如下图所示：
由上图可以看到，在业务动摇较大的场景下：