MySQL数据同步到Elasticsearch/Redis/MQ等的五种方式在实际应用中，我们经常需要将MySQL数据同步到其他数据源。是对MySQL数据进行增、改、删等操作后，将与数据相关的业务逻辑变化应用到其他数据源，例如：MySQL->Elasticsearch，同步ES索引MySQL->Redis，刷新CacheMySQL->MQ（如Kafka等），传递消息本文总结了五种数据同步方式。1、业务层同步既然对MySQL数据的操作也是在业务层完成的，那么自然要在业务层同步其他数据源。一种常见的方法是在ORMhooks中编写相关的同步代码。这种方式的缺点是当服务越来越多时，同步部分可能过于分散，难以迭代更新。比如ES索引的不兼容迁移，可能会牵一发而动全身。2、中间件同步当应用架构演变成微服务时，各个服务可能不再直接调用MySQL，而是通过一层中间件中间件。这时候可以在中间件运行MySQL的同时同步其他数据源。这种方式需要中间件适配，具有一定的复杂度。3、定时任务根据updated_at字段在MySQL表结构中同步设置一个特殊字段，如updated_at（数据更新时间）。定时任务根据这个字段查询实际变化的数据，从而实现数据的增量更新。这样就可以使用开源的Logstash来完成。当然缺点也很明显，就是无法同步数据的删除操作。4.分析binlog同步如famouscanal。通过伪装成slave解析MySQL的binarylog来获知数据的变化。这是业界比较成熟的方案。该方法需要将MySQL的binlog-format设置为ROW模式。5、解析binlog——混合/statement格式MySQL的binlog有三种格式：ROW方式，binlog按行记录数据变化；语句模式，binlog记录SQL语句；混合模式，混合以上两种，记录可能是SQL语句，也可能是ROW模式下的每一行变化；在某些情况下，您的MySQLbinlog可能未设置为ROW模式。这种情况下，我们还是可以统一分析binlog来完成同步，不过这里分析的当然是原始的SQL语句或者ROW方式的每一行变化。这时候我们需要根据业务对SQL或者每一行变化进行分析，比如使用正则匹配或者AST抽象语法树等，然后根据分析结果进行分析。执行数据同步。这种方法的局限性也很明显。首先需要自己适应业务解析SQL。其次，批量更新可能难以处理。当然，如果你的数据只是简单的根据主键修改或者删除，那就更好了。适用的。在结语的最后，列举几个用于binlog分析的开源库：canalgo-mysqlzongji
