- 缺点：
1、 硬编码，有需要写入mysql的地方都需要添加写入ES的代码；
2、 业务强耦合；
3、 存在双写失败丢数据风险；
4、 性能较差：本来mysql的性能不是很高，再加一个ES，系统的性能必然会下降。 - 双写失败风险，包括以下几种：
1） ES系统不可用；
2） 程序和ES之间的网络故障；
3） 程序重启，导致系统来不及写入ES等。
针对这种情况，有数据强一致性要求的，就必须双写放到事务中来处理，而一旦用上事物，则性能下降更加明显。
2.异步双写（MQ方式）
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，这种情况下各个源的写入逻辑互不干扰，不会由于单个数据源写入异常或缓慢影响其他数据源的写入，虽然整体写入的吞吐量增大了，但是由于MQ消费是异步消费，所以不适合实时业务场景。
在执行完向Mysql中写入数据的逻辑后，发送MQ，告诉消费端这个数据需要写入Es，消费端收到消息后执行向Es写入数据的逻辑。这个方式的优点是Mysql和Es数据维护分离，开发Mysql和Es的人员只需要关心各自的业务。缺点是依然需要维护发送、接收MQ的逻辑，并且引入了MQ组件，增加了系统的复杂度。
伪代码：
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public boolean parseJdDb(String keyword) throws IOException {
//向数据库中插入
List jdGoods = htmlParseUtil.parseJd(keyword);
//批量更新Mysql
boolean b = this.saveBatch(jdGoods);
log.info(“异步同步至ES”);
rabbitTemplate.convertAndSend(“es.exchange”,“es.renew.key”, jdGoods);
return b;
}优点：
1、性能高
2、不易出现数据丢失问题，主要基于MQ消息的消费保障机制，比如ES宕机或者写入失败，还能重新消费MQ消息。
3、多源写入之间相互隔离，便于扩展更多的数据源写入
缺点：
1、硬编码问题，接入新的数据源需要实现新的消费者代码
3、系统复杂度增加：引入了消息中间件
4、可能出现延时问题：MQ是异步消费模型，用户写入的数据不一定可以马上看到，造成延时。
3.基于Mysql表定时扫描同步
上面两种方案中都存在硬编码问题，也就是有任何对mysq进行增删改查的地方要么植入ES代码，要么替换为MQ代码，代码的侵入性太强。
如果对实时性要求不高的情况下，可以考虑用定时器来处理，具体步骤如下：
1、数据库的相关表中增加一个字段为timestamp的字段，任何crud操作都会导致该字段的时间发生变化；
2、原来程序中的CURD操作不做任何变化；
3、增加一个定时器程序，让该程序按一定的时间周期扫描指定的表，把该时间段内发生变化的数据提取出来；
4、逐条写入到ES中。
如下图所示：
该方案的典型实现是借助logstash实现数据同步，其底层实现原理就是根据配置定期使用sql查询新增的数据写入ES中，实现数据的增量同步。
具体实现可以参考：通过Logstash实现mysql数据定时增量同步到ES
优点：
1、不改变原来代码，没有侵入性、没有硬编码；
2、没有业务强耦合，不改变原来程序的性能；
3、Worker代码编写简单不需要考虑增删改查；
缺点：
1、时效性较差，由于是采用定时器根据固定频率查询表来同步数据，尽管将同步周期设置到秒级，也还是会存在一定时间的延迟。
2、对数据库有一定的轮询压力，一种改进方法是将轮询放到压力不大的从库上。
业界目前较为流行的方案：Canal实现Mysql数据同步至Redis、Elasticsearch
4.基于Binlog实时同步
上面三种方案要么有代码侵入，要么有硬编码，要么有延迟，那么有没有一种方案既能保证数据同步的实时性又没有代入侵入呢？
当然有，可以利用mysql的binlog来进行同步。其实现原理如下：
具体步骤如下：
1） 读取mysql的binlog日志，获取指定表的日志信息；
2） 将读取的信息转为MQ；
3） 编写一个MQ消费程序；
4） 不断消费MQ，每消费完一条消息，将消息写入到ES中。优点：
1、没有代码侵入、没有硬编码；
2、原有系统不需要任何变化，没有感知；
3、性能高；
4、业务解耦，不需要关注原来系统的业务逻辑。
缺点：
1、构建Binlog系统复杂；
2、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。
二、数据迁移同步工具选型
数据迁移同步工具的选择比较多样，下表仅从 MySQL 同步 ES 这个场景下，对一些笔者深度使用研究过的数据同步工具进行对比，用户可以根据自己的实际需要选取适合自己的产品。
