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在实现基于关键字的搜寻时，首先须要确保 MySQL 数据库和 ES 库中的数据是同步的。为了解决这个问题，能够思考两层计划。
- 全量同步：全量同步是在服务初始化阶段将 MySQL 中的数据与 ES 库中的数据进行全量同步。能够在服务启动时，对 ES 库进行全量数据同步操作，以确保数据的一致性。而在进行服务时，能够清空 ES 的缓存库，以便下次启动服务时进行全量同步。
- 增量同步：为了实现热同步，即在不重启服务的状况下保持数据的同步，能够应用增量同步来解决新的或批改过的数据。有几种增量同步的实现形式可供选择。
- 同步双写：最后的计划是通过同步双写的形式，在 MySQL 中有数据插入或批改时，同时对 ES 中的数据进行同步更新或插入。然而，因为这种形式会导致代码的耦合性较高，这是个劣势，面试能够点一下。
- 异步双写：为了解决代码耦合性的问题，引入了 RabbitMQ 作为中间件。在数据写入 ES 之前，数据先被发送到 RabbitMQ 中，而后 RabbitMQ 生产数据并将其写入 ES。如果写入失败，能够采取熔断降级策略，将数据发送到死信队列，并进行重试，直到胜利写入 ES 为止。尽管这种形式可能会存在一些延时，但绝对于保证数据一致性而言，是能够容忍的。
优化计划：为了进一步优化数据同步的性能和可靠性，还能够思考了以下计划：
- 批量同步：将多条记录批量写入 ES，而不是每条记录都发送一次申请，能够缩小网络开销并进步写入性能。
- 并发同步：应用多线程或异步工作来并行处理同步操作，从而进步同步速度和吞吐量。
- 数据过滤：依据需要过滤须要同步的数据，防止同步无关的数据，缩小同步工作量和资源耗费。
- 监控和重试机制：实现监控和报警机制，及时发现同步异样或失败，并进行相应的重试或错误处理。
另外，还思考到每次敞开和重启服务时全量同步工夫逐步增长的问题。
解决方案是设置两个 ES 服务器正本。一个服务器（A 节点）始终进行同量写入，并将数据同时写入主节点（A 节点）和备份节点（B 节点）。当须要降级 A 节点时，能够切换申请到 B 节点，暂停 A 节点的服务进行降级，而 B 节点持续提供服务。这样就实现了数据的无缝连接，在不须要大量同步工夫的状况下实现搜寻服务的执行。待 A 节点实现降级后，再将其与 B 节点进行数据同步，而后切回 A 节点。
通过上述优化措施，能够进一步提高数据同步的性能、效率和可靠性。
正文完
