MySQL同步ES的六种方案！

引言

在分布式架构中，种方MySQL与Elasticsearch（ES）的种方协同已成为解决高并发查询与复杂检索的标配组合。

然而，种方如何实现两者间的种方高效数据同步，是种方架构设计中绕不开的难题。

这篇文章跟大家一起聊聊MySQL同步ES的种方6种主流方案，结合代码示例与场景案例，种方帮助开发者避开常见陷阱，种方做出最优技术选型。种方

方案一：同步双写

场景：适用于对数据实时性要求极高，种方且业务逻辑简单的种方场景，如金融交易记录同步。源码库种方

在业务代码中同时写入MySQL与ES。种方

代码如下：

复制@Transactional public void createOrder(Order order) { // 写入MySQL orderMapper.insert(order); // 同步写入ES IndexRequest request = new IndexRequest("orders") .id(order.getId()) .source(JSON.toJSONString(order),种方 XContentType.JSON); client.index(request, RequestOptions.DEFAULT); }1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.

痛点：

硬编码侵入：所有涉及写操作的地方均需添加ES写入逻辑。性能瓶颈：双写操作导致事务时间延长，种方TPS下降30%以上。数据一致性风险：若ES写入失败，需引入补偿机制（如本地事务表+定时重试）。

方案二：异步双写

场景：电商订单状态更新后需同步至ES供客服系统检索。

我们可以使用MQ进行解耦。

架构图如下：

代码示例如下：

复制// 生产者端 public void updateProduct(Product product) { productMapper.update(product); kafkaTemplate.send("product-update", product.getId()); } // 消费者端 @KafkaListener(topics = "product-update") public void syncToEs(String productId) { Product product = productMapper.selectById(productId); esClient.index(product); }1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.

优势：

吞吐量提升：通过MQ削峰填谷，可承载万级QPS。故障隔离：ES宕机不影响主业务链路。

缺陷：

消息堆积：突发流量可能导致消费延迟（需监控Lag值）。顺序性问题：需通过分区键保证同一数据的顺序消费。

方案三：Logstash定时拉取

场景：用户行为日志的T+1分析场景。

该方案低侵入但高延迟。高防服务器

配置示例如下：

复制input { jdbc{ jdbc_driver=>"com.mysql.jdbc.Driver" jdbc_url=>"jdbc:mysql://localhost:3306/log_db" schedule=>"*/5 * * * *"# 每5分钟执行 statement=>"SELECT * FROM user_log WHERE update_time > :sql_last_value" } } output{ elasticsearch{ hosts=>["es-host:9200"] index=>"user_logs" } }1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.

适用性分析：

优点：零代码改造，适合历史数据迁移。致命伤：分钟级延迟（无法满足实时搜索）全表扫描压力大（需优化增量字段索引）

方案四：Canal监听Binlog

场景：社交平台动态实时搜索（如微博热搜更新）。技术栈：Canal + RocketMQ + ES

该方案高实时，并且低侵入。

架构流程如下：

关键配置：

复制# canal.properties canal.instance.master.address=127.0.0.1:3306 canal.mq.topic=canal.es.sync1.2.3.

避坑指南：

数据漂移：需处理DDL变更（通过Schema Registry管理映射）。幂等消费：通过_id唯一键避免重复写入。

方案五：DataX批量同步

场景：将历史订单数据从分库分表MySQL迁移至ES。

该方案是大数据迁移的首选。

配置文件如下：

复制{ "job":{ "content":[{ "reader":{ "name":"mysqlreader", "parameter":{"splitPk":"id","querySql":"SELECT * FROM orders"} }, "writer":{ "name":"elasticsearchwriter", "parameter":{"endpoint":"http://es-host:9200","index":"orders"} } }] } }1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.

性能调优：

调整channel数提升并发（建议与分片数对齐）启用limit分批查询避免OOM

方案六：Flink流处理

场景：商品价格变更时，需关联用户画像计算实时推荐评分。

该方案适合于复杂的ETL场景。

代码片段如下：

复制StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.addSource(new CanalSource()) .map(record -> parseToPriceEvent(record)) .keyBy(event -> event.getProductId()) .connect(userProfileBroadcastStream) .process(new PriceRecommendationProcess()) .addSink(new ElasticsearchSink());1.2.3.4.5.6.7.

优势：

状态管理：精准处理乱序事件（Watermark机制）维表关联：通过Broadcast State实现实时画像关联

总结：

对于文章上面给出的这6种技术方案，我们在实际工作中，云服务器提供商该如何做选型呢？

下面用一张表格做对比：

方案

实时性

侵入性

复杂度

适用阶段

同步双写

秒级

高

低

小型单体项目

MQ异步

秒级

中

中

中型分布式系统

Logstash

分钟级

无

低

离线分析

Canal

毫秒级

无

高

高并发生产环境

DataX

小时级

无

中

历史数据迁移

Flink

毫秒级

低

极高

实时数仓

建议：

若团队无运维中间件能力 → 选择Logstash或同步双写需秒级延迟且允许改造 → MQ异步 + 本地事务表追求极致实时且资源充足 → Canal + Flink双保险