关于ElasticSearch与Mysql之间数据一致性的理解
MySQL 作为业务数据库，ES 作为查询数据库，用来实现读写分离，缓解 MySQL 数据库的查询压力，可以应对海量数据的复杂查询。
而当选择es与mysql同时使用的时候，就不得不考虑他们之间数据的一致性问题，
1、同步双写
这是一种最为简单的方式，在将数据写到 MySQL 时，同时将数据写到 ES。
优点： 业务逻辑简单、实时性高。
缺点： 硬编码、业务强耦合、存在双写失败丢数据风险、性能较差等等
2、异步双写
针对多数据源写入的场景，可以借助 MQ 实现异步的多源写入
优点： 性能高、不易出现数据丢失问题，比如 ES 宕机或者写入失败，还能重新消费 MQ 消息； 多个写入相互隔离，便于扩展更多的数据源写入。
缺点： 硬编码问题，接入新的数据源需要实现新的消费者代码。 系统复杂度增加、异步消费具有一定的延时性
3、基于 Binlog 实时同步
步骤如下
- 读取 MySQL 的 Binlog 日志，获取指定表的日志信息；
- 将读取的信息转为 MQ；
- 编写一个 MQ 消费程序；
- 不断消费 MQ，每消费完一条消息，将消息写入到 ES 中。
优点： 没有代码侵入、原有系统不需要任何变化、性能高、业务解耦
缺点： 构建 Binlog 系统复杂、如果采用 MQ 消费解析的 Binlog 信息，也会像方案二一样存在 MQ 延时的风险。
4、代码定时器
还有一种居于sql处理的代码定时器方式，这里不做过多叙述，用处很少
总结
基于 Binlog 实时同步方案是目前最常用的
而很多的数据迁移工具都是基于 Binlog 订阅的方式实现，模拟一个 MySQL Slave 订阅 Binlog 日志，从而实现 CDC（Change Data Capture），将已提交的更改发送到下游，包括 INSERT、DELETE、UPDATE。
后续会学习其中一个叫Cannel的数据迁移工具，并将学习过程记录下