# 保证ES和MySQL数据一致性的方法与实践
## 引言
在现代应用中，确保数据的一致性是设计架构的重要课题。尤其是在使用Elasticsearch（ES）和MySQL这样的系统时，更加需要注意它们之间的数据一致性。本文将介绍如何保证ES和MySQL数据一致性的方式，包含相关代码示例以及状态图，帮助开发者更好地理解这一过程。
## 系统架构
在很多应用场景中，我们通常将MySQL作为关系
一、技术背景DB与ES本质上是属于不同应用领域的数据库产品，混合应用在一起主要面临2个问题 ：同步实时性，数据在DB更新之后，需要多久才能更新到Elasticsearch，多久的时间是应用系统可以接受的范围，一般需要控制在1s以内，如果是分钟以上，那这就属于离线同步。数据一致性，数据频繁在DB变更修改，更新到Elasticsearch之后如何保证数据与DB一致，在容许的时间范围内应用系统查询的数据
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2023-10-11 09:12:00
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本文章主要介绍了如何将在linux通过Mysql配置主从数据库，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下一、安装Mysql 安装参考：linux通过yum安装Mysql二、主从复制简介在业务中保证Mysql单点故障以及提高整体服务性能，一般会采用主从复制主从复制策略：- 同步策略：Master会等待所有的Slave都回应后才会提交，这个主从同步会严重影响性能
- 半同步策略
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2023-11-30 17:19:28
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前言要通过elasticsearch实现数据检索,首先要将数据导入elasticsearch,并实现数据源与elasticsearch数据同步.这里使用的数据源是Mysql数据库.目前mysql与elasticsearch常用的同步机制大多是基于插件实现的，常用的插件包括：logstash-input-jdbc,go-mysql-elasticsearch, elasticsearch-jd
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2023-10-16 14:59:04
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主要知识点： consistency one all quorum 一、consistency one（primary shard），all（all shard），quorum（default） es的一致性主要有两个方面： 1、使用lucene索引机制带来的refresh问题 2、使用分片和复制带来的副本一致性问题(consistency：one、all、quoru
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2024-06-13 21:21:36
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文章目录问题场景分析方案一：同步双写方案二：异步双写方案2.1 使用内存队列（如阻塞队列）异步方案2.2 使用消息队列（如阻塞队列）异步方案三：定期同步方案四：数据订阅方案五：etl 工具说在最后参考文献： 问题场景分析咱们的生产需求上，为了便于商品的聚合搜索，高速搜索，采用两大优化方案：把商品数据冗余存储在Elasticsearch中，实现高速搜索把商品数据冗余存储在redis 中，实现高速缓
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2024-03-27 20:47:43
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理解分片-consistency(一致性) ：默认主分片在尝试写入时需要规定数量(quorum)或过半的分片(可以是主节点或复制节点)可用。这是防止数据被写入到错的网络分区，规定的数量计算公式如下： int((primary+number_of_replicas)/2)+1 consistency 允许的值为one(只有一个主分片)，all(所有主分片和复制分片)或者默认的quorum或过半分片。
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2024-03-15 10:47:45
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# 如何保证数据和 Redis 一致
## 前言
在分布式系统中，数据的一致性是一个非常重要的问题。在使用 Redis 作为缓存数据库时，如何保证数据和 Redis 的一致性是我们需要面对的一个具体问题。本文将介绍一种可以解决这个问题的方案，并提供代码示例来说明具体的实现方法。
## 问题背景
假设我们有一个电子商务系统，其中有一个订单服务。该订单服务会在创建订单时将订单信息保存到数据库中，并
原创
2024-01-01 03:32:25
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ElasticSearch(3)------版本控制和数据类型前言一般来说,我们使用ElasticSearch是为了减轻数据库的压力,那么大量的并发时,ES会怎么保证数据的一致性呢?在ElasticSearch内部,又是怎么存储数据的呢?正文1.版本控制ElasticSearch采用了乐观锁来保证数据的一致性.也就是说,当用于对Document进行操作时,并不需要对document做加锁和解锁的操
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2024-04-11 09:45:09
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本篇讨论同时使用多个ES Cluster进行搜索的时候，如何保证数据的一致性。
• 名词解释 Cluster：集群，一个集群包含多个Node，且会有一个Master Node。 Node：节点，一般来说一个机器部署一个Node。 Shard：分片，指的是一个Index分成多少份，这些Shards会分散到各个Node上面。 • 为什么要使用多个ES Cluster？ 高可用方面：
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2024-05-17 08:20:43
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Redis是一种开源的内存数据存储系统，常用于缓存、消息队列和会话存储等场景。在分布式系统中，数据的一致性是一个非常重要的问题。本文将介绍Redis是如何保证数据一致性的，并通过代码示例加以说明。
## 什么是数据一致性？
在分布式系统中，数据一致性是指多个副本之间的数据保持相同的状态。分布式系统中的节点通常通过消息传递的方式进行通信和数据同步，但由于网络延迟、节点故障等原因，可能导致数据在多
原创
2023-11-01 03:11:02
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在高并发的场景下，大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题所以，我们都会用Redis来做数据的缓存，削减对数据库的请求但是，Mysql和Redis是两种不同的数据库，如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了1.导致数据不一致的原因在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQ
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2023-09-28 18:45:31
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# 理解MySQL和Elasticsearch（ES）数据不一致问题
在现代应用开发中，MySQL与Elasticsearch（ES）经常被组合使用，前者用于关系型数据存储，后者用于高效的全文检索和分析。尽管它们各自具有独特的优势，但同时使用它们可能会导致数据不一致的问题。本文将探讨这一问题的成因、解决方法以及最佳实践，帮助开发者有效管理数据一致性。
## 数据不一致的成因
数据不一致主要发
原创
2024-09-05 06:04:07
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# MySQL 和 Elasticsearch 数据不一致的探讨
在现代应用程序中，数据存储和检索变得越来越复杂。MySQL 作为关系型数据库，常用于数据的持久化存储，而 Elasticsearch（ES）作为一款分布式搜索引擎，常用于提高数据检索的速度和能力。然而，当数据处于这两者之间时，经常会出现数据不一致的问题。本文将探讨这个问题以及如何解决这个问题，涵盖一些示例代码及流程图，帮助读者更好
原创
2024-09-12 05:44:49
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========================================================================1.第一种方案：采用延时双删策略在写库前后都进行redis.del(key)操作，并且设定合理的超时时间。伪代码如下public void write(String key,Object data){
redis.delKey(key);
db.updat
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2024-10-14 12:12:24
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目录1、什么是数据库与缓存一致性2、缓存的使用策略3、旁路缓存下的一致性问题分析4、一致性解决方案有哪些？5、总结前言Redis 拥有高性能的数据读写功能，被我们广泛用在缓存场景，一是能提高业务系统的性能，二是为数据库抵挡了高并发的流量请求。把 Redis 作为缓存组件，需要防止出现以下的一些问题，否则可能会造成生产事故。Redis 缓存满了怎么办？缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩如何解决？Redis
如何保证数据库和缓存双写一致，下面提供几种方法，来讨论下他们的优缺点。1.先更新数据库，再更新redis这种方案，应该没人采用。 如果先更新数据库成功，接着更新redis失败，那么会造成数据不一致，所以这种方法舍弃2.先更新redis，在更新数据库这种方案和第一种相似，也具有相同的问题 如果更新reids成功，更新数据库失败，那么同样会造成数据不一致3.先更新数据库，再删除redis这种方案，同样
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2023-06-22 17:25:33
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写在前面：2020年面试必备的Java后端进阶面试题总结了一份复习指南在Github上，内容详细，图文并茂，有需要学习的朋友可以Star一下！ GitHub地址：https://github.com/abel-max/Java-Study-Note/tree/master需求起因在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访
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2024-06-07 07:35:19
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1.如何实现mysql与elasticsearch的数据同步？逐条转换为json显然不合适，需要借助第三方工具或者自己实现。核心功能点：同步增、删、改、查同步。2、mysql与elasticsearch同步的方法有哪些？优缺点对比？目前该领域比较牛的插件有：1）、elasticsearch-jdbc，严格意义上它已经不是第三方插件。已经成为独立的第三方工具。https://github.com/j
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2024-05-21 17:43:20
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高并发场景下，如何保证缓存与数据库一致性？问题分析我们日常开发中，对于缓存用的最多的场景就像下图一样，可能仅仅是对数据进行缓存，减轻数据库压力，缩短接口响应时间。这种方案在不需要考虑高并发得去写缓存，高并发得读写缓存时，是不会有问题，但是如果是在高并发场景下，要保证缓存和数据库的一致性，至少需要解决以下问题：高并发写时的数据不一致问题高并发读写时，请求执行各步骤的顺序是不可控的。假设此时有一个请求
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2024-04-29 09:14:08
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