记录一次增量数据一致性问题

最近收到客户投诉出现数据无法操作的问题,经过排查,Mysql 和 ES 数据出现一致性问题。我们的使用场景是定于 Mysql binlog 投递到 Kafka,增量服务顺序消费 Kafka 中的消息,更新 ES 中的文档。

索引结构

在分析问题前先简单看下索引结构,这里只看出现问题的字段,主要就是用于存储标签 id 的一个 long 类型的字段,存的是一个数组。

json 复制代码
{
  "mappings" : {
    "f_tag_id" : {
      "type" : "long"
    },
    "f_status" : {
      "type" : "byte"
    }
  }
}

问题分析

  • 先简单看一下标签增量的逻辑,由于标签存的是一个数组,所以在更新的时候是先把文档查询出来,再对相应的数组字段做元素的新增或者删除,然后再重新索引到 ES 中。
  • 生产中的场景是同时有两个 binlog 并发,但是是分两次消费(同一批次的消息我们这边会在内存进行组装),A 表的 binlog 先更新 f_status,B 表 (标签关联表) 的 binlog 先将文档查询出来,更新完之后再将整个文档索引回 ES(更新代码通用性,所以是更新整个文档)。
  • 由于 ES 索引更新刷盘并非实时的,导致 B 表查询出来的文档是旧的,所以 B 表在更新索引时将旧的数据覆盖了新的数据。
  • 举一个简单的例子:
    • 假设原本 f_status = 0, f_tag_id = \[\]
    • A 表更新 f_status =1,此时 f_status = 1, f_tag_id = \[\]
    • B 表更新 f_tag_id = 1,由于 ES 刷盘存在延迟,导致更新的数据为 f_status = 0, f_tag_id = 1

解决方案

  • 最初的想法是只更新 f_tag_id 字段,但是这样其实还是会有问题,举个例子 B 表 (标签关联表) 针对同一条记录两个标签关联数据,意味着会有两个 binlog 生成,假设很不巧,Kafka 消费者分了两个批次去更新索引,就会造成和上述类似的场景。
    • 假设原本 f_tag_id = 1,2
    • 第一条 binlog 更新 f_tag_id = 1,2,3
    • 第二条 binlog 消费时,先查询 f_tag_id = 1,2,此时在去更新 f_tag_id 就会变成 1,2,4,还是会出现数据不一致问题
  • 第一个方案行不通,那能不能让 f_tag_id 像更新其他字段一样,不需要先查询出来组装再重新索引回 ES,答案是可以,那就是利用 ES 脚本更新,因为更新操作是可以直接更新内存的数据,所以数据是实时的。
json 复制代码
{
  "script": {
    "source": """
      List tagIdList = ctx._source.f_tag_id == null 
          ? new ArrayList() 
          : ctx._source.f_tag_id;
      if("insert".equals(params.method) 
        && !tagIdList.contains(params.changeTagId)){
        tagIdList.add(params.changeTagId);
      } else if("delete".equals(params.method)
        && tagIdList.contains(params.changeTagId)){
         tagIdList.remove(tagIdList.indexOf(params.changeTagId));
      }
      ctx._source.f_tag_id = tagIdList;
    """,
    "lang": "painless",
    "params": {
      "changeTagId": 12,
      "method": "insert"
    }
  },
  "upsert": {
    "f_tag_id": [12]
  }
}
  • 大概思路就是利用脚本直接针对 f_tag_id 进行元素变更,这样就不用担心查出来的 f_tad_id 是旧的了。

参考

www.elastic.co/guide/en/el... www.elastic.co/guide/en/el...

相关推荐
Elasticsearch7 小时前
认识全新的 Elastic 数据流:面向遥测数据的托管数据管道
elasticsearch
Elasticsearch9 小时前
使用 SpiceDB 为 Elasticsearch 检索增强生成实现细粒度授权
elasticsearch
新*10 小时前
ES 7.17 三节点 Docker 集群接入 IK 自定义词典:一次从丢插件到热更新的完整排障
运维·elasticsearch·docker·中文分词·ik分词
新*1 天前
Elasticsearch 7.17 的 SQL 到底能查到什么?一次踩坑记录
后端·sql·elasticsearch·查询
Elastic 中国社区官方博客2 天前
更少的位数,相同的召回率:DiskBBQ 更保守的自动校准扫描
大数据·运维·开发语言·人工智能·elasticsearch·搜索引擎
Elasticsearch2 天前
Kibana 中的人工智能连接器:你的 agent 可调用的 90 多个数据源
elasticsearch
Elasticsearch3 天前
更少的位数,相同的召回率:DiskBBQ 更保守的自动校准扫描
elasticsearch
瑞克-桑切斯4 天前
docker Harbor 单机部署手册
大数据·运维·elasticsearch·docker·容器
Elasticsearch6 天前
对 OpenTelemetry Kafka 接收器的两项改动,避免一个缓慢的租户拖住其他租户
elasticsearch
全栈陈序员7 天前
Git】从入门到精通(八)—— git log:查看提交历史
大数据·git·elasticsearch