ElasticSearch（ES）与MySQL进行数据同步的需求在实际开发中非常常见，尤其是在需要高效的全文搜索或者数据分析时，通常使用MySQL作为事务数据库，ES作为搜索和查询引擎。那么要实现MySQL与ElasticSearch的数据同步，可以采取多种方式。

常见的同步方式

1. 手动同步
   • 在每次对MySQL进行增删改操作时，手动将数据更新到ElasticSearch。这种方法适用于小型项目，但在数据量大和频繁更新的场景下不太适用。
2. 定时同步（全量/增量同步）
   • 定期从MySQL拉取数据（全量或增量），然后将数据同步到ElasticSearch中。例如，使用定时任务每隔一段时间执行同步。
3. 使用数据库的增量日志（Binlog）进行同步
   • 通过捕获MySQL的Binlog（增量日志），当MySQL的数据发生变化时，实时同步到ElasticSearch。这种方式更加实时，且不需要定时全量更新。

具体的实现方案

方案一：基于消息队列的同步方案

1. 数据写入MySQL时，发送同步消息到消息队列：

   • 当应用向MySQL写入数据时，同时将数据变动的消息发送到消息队列（如RabbitMQ、Kafka等）。

2. 消费者监听消息并同步数据到ElasticSearch：

   • 消费者监听消息队列的变动消息，将数据同步到ElasticSearch。

优点：

• 保证实时性。
• 能够处理高并发。

实现步骤：

• 应用在插入、更新或删除数据时，发送操作类型（如CREATE、UPDATE、DELETE）和数据内容到消息队列。
• 消息消费者从队列中读取消息，根据操作类型将数据插入、更新或删除到ElasticSearch中。

示例代码：

1. MySQL插入操作发送消息：

// 保存数据到MySQL
orderMapper.insert(order);

// 发送消息到消息队列（以RabbitMQ为例）
rabbitTemplate.convertAndSend("orderSyncQueue", order);

2. 消费者同步数据到ElasticSearch：

@RabbitListener(queues = "orderSyncQueue")
public void syncOrderToES(Order order) {
    // 判断操作类型，插入或更新ES中的数据
    IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("orders").id(order.getId().toString()).source(order);
    elasticsearchClient.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
}

zhuy

方案二：基于Binlog的实时同步方案

MySQL的Binlog记录了所有的增删改操作，通过解析这些日志，可以实时获取数据变动情况，并同步到ElasticSearch中。

1. 使用Canal进行同步

Canal 是阿里巴巴开源的一个MySQL binlog增量订阅&消费组件，可以用于实时地捕获MySQL的Binlog并同步数据到ElasticSearch。

步骤：

1. 启动MySQL的Binlog功能：

   • 在MySQL中开启Binlog功能，并配置server_id（唯一标识），确保MySQL能够产生Binlog。

[mysqld]
log-bin=mysql-bin
binlog-format=ROW
server_id=1

      2. 安装并配置Canal：

        安装Canal，配置MySQL的连接信息。

        配置Canal去监听MySQL的表，捕获到数据变动时，获取Binlog日志并解析出增删改的操作。

     3.编写消费者逻辑：

        当Canal捕获到数据变化时，将相应的数据同步到ElasticSearch。

示例代码：

配置Canal监听MySQL：

canal:
  instance:
    dbUsername: root
    dbPassword: password
    dbHost: localhost
    dbPort: 3306
    dbName: order_db
    table: orders

捕获MySQL的Binlog变化：

@EventListener
public void onOrderBinlogChange(CanalEntry.Entry entry) {
    List<CanalEntry.RowData> rowDatasList = entry.getRowChange().getRowDatasList();
    for (CanalEntry.RowData rowData : rowDatasList) {
        if (entry.getEventType() == CanalEntry.EventType.INSERT) {
            // 插入操作
            syncInsertToES(rowData.getAfterColumnsList());
        } else if (entry.getEventType() == CanalEntry.EventType.UPDATE) {
            // 更新操作
            syncUpdateToES(rowData.getAfterColumnsList());
        } else if (entry.getEventType() == CanalEntry.EventType.DELETE) {
            // 删除操作
            syncDeleteFromES(rowData.getBeforeColumnsList());
        }
    }
}

将数据同步到ElasticSearch：

private void syncInsertToES(List<CanalEntry.Column> columns) {
    // 将MySQL数据转换成ES文档格式，并插入ElasticSearch
    IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("orders").id(getColumnValue(columns, "id")).source(columnsToMap(columns));
    elasticsearchClient.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
}

private void syncUpdateToES(List<CanalEntry.Column> columns) {
    // 更新ElasticSearch中的数据
    UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("orders", getColumnValue(columns, "id")).doc(columnsToMap(columns));
    elasticsearchClient.update(updateRequest, RequestOptions.DEFAULT);
}

private void syncDeleteFromES(List<CanalEntry.Column> columns) {
    // 删除ElasticSearch中的数据
    DeleteRequest deleteRequest = new DeleteRequest("orders", getColumnValue(columns, "id"));
    elasticsearchClient.delete(deleteRequest, RequestOptions.DEFAULT);
}

注意：

在使用消息中间件（如RabbitMQ、Kafka）实现数据同步时，消息的发送是主动的，由应用程序或服务在执行增删改操作时，主动将消息发送到消息队列。而消息队列本身并不具备监听数据库变化的功能，它的角色是用来存储和传递消息，消息的生产和消费逻辑需要在应用程序中实现。

消息发送的流程：

1. 生产者（业务逻辑层）主动发送消息： 当应用程序执行数据库的增、删、改操作时，需要主动地将这些操作的信息发送到消息队列中。这通常是在业务代码中，在操作数据库的同时添加发送消息的逻辑。例如，新增一条记录后，会主动发送一个"新增"的消息到队列中。

2. 消息队列（MQ）接收消息： 消息队列（如RabbitMQ、Kafka）会接收生产者发送的消息，将消息存储在队列中，并根据配置将消息推送给消费者或等待消费者主动拉取。

3. 消费者监听队列并处理消息： 消费者服务通过监听指定的队列来接收消息，接收到消息后，消费者根据消息类型（新增、修改、删除）来执行相应的操作，比如同步到ElasticSearch或进行其他数据处理操作。

2. 使用Debezium进行同步

Debezium 是一个开源的CDC（Change Data Capture）平台，也可以实时监听MySQL的变化并将数据同步到其他存储系统，包括ElasticSearch。

步骤：

        1.安装并配置Debezium连接MySQL。

        2.配置监听的表以及变动捕获逻辑。

        3.实现数据同步逻辑，将数据变动同步到ElasticSearch。

总结

1. 消息队列同步方案：适用于数据操作频繁的场景，能够保证高并发时的系统稳定性和实时性，常用RabbitMQ或Kafka等消息队列实现。

2. Binlog同步方案：基于Canal或Debezium的同步可以实现更为实时的同步，能够捕获数据库级别的所有数据变化。Binlog方式不依赖应用层代码改动，适合于对MySQL增删改同步要求较高的场景。

3. 定时同步方案：适用于不需要实时同步的场景，通过定时任务进行批量同步。

不同方案各有优缺点，根据具体项目需求选择合适的同步方式。