ES和mysql的数据一致性保证

实时同步

双写

当对数据库进行数据的增删改操作时，同时对 ES 进行相同的操作，并把两个操作放到一个事务中。

@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public void update(OrderDTO orderDTO) {
    //更新本地数据库
    updateDb(orderDTO);
  //远程更新ES
    updateEs(orderDTO);
}

缺点首先是需要改代码，有侵入性，还有就是存在不一致的情况。并且在本地事务中发生了外部调用，大大拖长了事务，白白占用数据库链接，影响整体的吞吐量。

消息队列异步更新

借助消息队列（如 Kafka、RabbitMQ）来实现异步更新。当数据库发生数据变更时，业务代码把变更消息发送到消息队列，然后由专门的消费者从队列中消费消息并更新 ES。以 Kafka 为例，数据库更新操作触发后，生产者把变更消息发送到 Kafka 主题，消费者从主题中获取消息并更新 ES。

定时同步

全量任务

如果对数据变更的实时性要求不高，可以设置定时任务扫表， 然后批量更新ES，定期将数据库中的全量数据同步到 ES。

增量同步

定期检查数据库中自上次同步之后发生变更的数据，并将这些变更同步到 ES。可以利用数据库的日志（如 MySQL 的 Binlog）来记录数据的变更信息，然后通过工具（如 Canal）解析 Binlog，将变更数据同步到 ES。

目前业内比较流行的方案是基于binlog监听进行增量同步