数据同步-Mysql同步到ElasticSearch

Mysql同步到ElasticSearch

数据同步
- 1、定时任务
- 2、双写
- 3、MQ异步写入
- 4、Logstash
- 5、Canal

数据同步

一般情况下，如果做查询搜索功能，使用 ES 来模糊搜索，但是数据是存放在数据库 MySQL 里的，所以说我们需要把 MySQL 中的数据和 ES 进行同步，保证数据一致（以 MySQL 为主)。

数据同步包含：全量同步 (首次) + 增量同步（新数据)。

首次安装完 ES，把 MySQL 数据全量同步到 ES 里，写一个单次脚本。

public class FullSyncPostToEs implements CommandLineRunner {@Resourceprivate PostService postService;@Resourceprivate PostEsDao postEsDao;@Overridepublic void run(String... args) {List<Post> postList = postService.list();if (CollectionUtils.isEmpty(postList)) {return;}List<PostEsDTO> postEsDTOList = postList.stream().map(PostEsDTO::objToDto).collect(Collectors.toList());final int pageSize = 500;int total = postEsDTOList.size();log.info("FullSyncPostToEs start, total {}", total);for (int i = 0; i < total; i += pageSize) {int end = Math.min(i + pageSize, total);log.info("sync from {} to {}", i, end);postEsDao.saveAll(postEsDTOList.subList(i, end));}log.info("FullSyncPostToEs end, total {}", total);}
}

增量同步有五种方式：

1、定时任务

定时任务：比如1 分钟 1 次，找到 MySQL 中过去几分钟内(至少是定时周期的 2 倍)发生改变的数据，然后更新到 ES。

public class IncSyncPostToEs {@Resourceprivate PostMapper postMapper;@Resourceprivate PostEsDao postEsDao;/*** 每分钟执行一次*/@Scheduled(fixedRate = 60 * 1000)public void run() {// 查询近 5 分钟内的数据Date fiveMinutesAgoDate = new Date(new Date().getTime() - 5 * 60 * 1000L);List<Post> postList = postMapper.listPostWithDelete(fiveMinutesAgoDate);if (CollectionUtils.isEmpty(postList)) {log.info("no inc post");return;}List<PostEsDTO> postEsDTOList = postList.stream().map(PostEsDTO::objToDto).collect(Collectors.toList());final int pageSize = 500;int total = postEsDTOList.size();log.info("IncSyncPostToEs start, total {}", total);for (int i = 0; i < total; i += pageSize) {int end = Math.min(i + pageSize, total);log.info("sync from {} to {}", i, end);postEsDao.saveAll(postEsDTOList.subList(i, end));}log.info("IncSyncPostToEs end, total {}", total);}
}

优点:简单易懂、占用资源少、不用引入第三方中间件；
缺点:有时间差；
应用场景:数据时间内不同步影响不大、或者数据几乎不发生修改；

2、双写

双写：写数据的时候，必须去写入到ES，更新、删除都需要操作ES（加事务：可能存在写入某一方出现失败，形成脏数据）。

3、MQ异步写入

MQ异步写入：在写入数据库时，通过MQ异步写入ES，同样可能存在数据写入不一致问题。

4、Logstash

ES的Logstash数据同步管道：Logstash 事件处理管道有三个阶段：输入 → 过滤器 → 输出。

下载地址：https://www.elastic.co/guide/en/logstash/7.17/installing-logstash.html
inputs 模块负责收集数据，filters 模块可以对收集到的数据进行格式化、过滤、简单的数据处理，outputs 模块负责将数据同步到目的地，Logstash的处理流程，就像管道一样，数据从管道的一端，流向另外一端。

inputs 和 outputs 支持编解码器，使您能够在数据进入或离开管道时对数据进行编码或解码，而无需使用单独的过滤器。
在这里插入图片描述
启动Logstash，添加一个conf配置文件，便可完成同步任务。

 C:\Windows\system32> cd C:\logstash-7.17.23\C:\logstash-7.17.23> .\bin\logstash.bat -f .\config\syslog.conf

syslog.conf：数据同步的配置文件。

举个例子：

输入事件：

input {jdbc {jdbc_driver_library => "mysql-connector-java-5.1.36-bin.jar"  //数据库驱动jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"                 //连接数据库jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://localhost:3306/mydb"jdbc_user => "mysql"jdbc_password => "mysql"statement => "SELECT * from songs where artist = :favorite_artist"  //执行sql语句parameters => { "favorite_artist" => "Beethoven" }   //预编译  schedule => "* * * * *"    //corn表达式，多久进行同步}
}

:sql_last_value 可以设置每次查询结果中updatetime为最后的时间，作为下次增量同步的开始时间（需要对时间进行排序才能保证最后一条数据为时间最大的）。

input {jdbc {statement => "SELECT id, mycolumn1, mycolumn2 FROM my_table WHERE updatetime > :sql_last_value order  by updatetime desc"use_column_value => truetracking_column => "updatetime "# ... other configuration bits}
}

输出事件：

output {
stdout { codec => rubydebug }
elasticsearch {
hosts => "127.0.0,1:9200"  //写入到ES
index => "post_v1"        //ES对应的索引
document_id => "%{id)"	    //取数据库查询出的id作为ES中的唯一id
}
}

过滤事件：

filter {
mutate {
rename => {
"updatetime" =>"updateTime"    //给字段重命名
"userid"     => "userId"
"createtime" =>"createTime"
"isdelete"   =>"isDelete"
remove_field =>["thumbnm"，"favournum"]   //移除不需要同步到ES中的字段