作者:微信小助手
发布时间:2023-01-11T11:34:13
大家好,我是老三,这期给大家分享一个电商中常见的场景——MySQL数据同步Elasticsearch。 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? 这是能想到的最直接的方式,在写入MySQL,直接也同步往ES里写一份数据。 对于这种方式: 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。 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,最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。 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。 这种方式: 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,最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: 还有一种方式,就是最时兴的数据订阅。 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。 我们以应用最广泛的canal为例,canal通过 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: 这种看起来和异步双写比较像,但是第一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: 至于数据订阅框架的选型,主流的大体上是这些: 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.同步双写
  
  
  
   
2.异步双写
  
   
   
  
  
   
   
3.定时任务
  
  
  
   
4.数据订阅
  
  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。 
   
  
  
   
   
    
 
      
   
   
    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 
     无 
     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 
    
 
 
  
