如何保证ES与数据库数据的一致性

本文主要讲解关于五，如何如何保证ES与数据库数据的一致性相关内容，让我们来一起学习下吧！

在使用es 的场景中，我们通常不会单单只用es,数据库存储也同时在用。 那么如何保证数据库和ES 的一致性呢？

我们通常有以下几种做法：

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1，双写

在Java代码中，对数据库和 ES进行双写，并且先操作 数据库，后操作ES,而且还需要把两个操作放到同一个事务中去。

@Transactional (rollbackFor = Exception)
public void update (Dta dta){
   updateDb(dta);
   updateEs(dta);
}

在以上逻辑中，如果ES 同步失败 事务会回滚。

如果写数据库成功，ES  超时，实际上ES 成功，这时候数据库回滚，导致数据不一致。这时候需要重试来保证最终一致性。

优点： 简单，容易实现，并且实时性比较高。

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缺点： 需要改代码，有侵入性，存在不一致情况。  本地事务中发生了外部调用 使得事务拉长，占用数据库连接，影响整体吞吐。

2，MQ 异步消费

在应用中，如果我们更新数据库了，那么就发一个mq 消息，然后数据库和Es 各自有个消费者， 各自进行消费，如果失败了 mq 有重试机制。

或者先入库，入库成功后，发个消息给es 消费。

优点：使用了mq ，进行了解耦。 异步操作提升性能。

缺点：mq 存在延迟，引入中间件增加系统复杂性。

3，扫表定时同步

如果数据实时性要求不高，可以定时扫表批量更新es.

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优点：没有入侵性，不耦合。

缺点：实时性差，轮询可能影响性能。给数据库查询带来压力。

4，监听binlog

通过监听数据库实时产生的binlog 来更新es ，目前市面上已经有成熟的架构可以使用。例如使用canal +kafka 对binlog 进行监听 消息队列进行消费。控制一致性。

优点：没有侵入性，解耦。对数据库也没什么压力。

缺点：需要引入第三方架构，增加系统复杂性。

拓展：

除了ES 与 数据库（mysql）数据一致性问题可以通过 cannal + Kafka 进行同步。 Redis 缓存也可以采用同样的方法。用于缓存与业务代码解耦。

以上就是关于如何保证ES与数据库数据的一致性相关的全部内容，希望对你有帮助。欢迎持续关注潘子夜个人博客（www.panziye.com），学习愉快哦！