在业务中，我们通常需要把数据库中的数据变更同步到ES中，那么如何保证数据库和ES的一致性呢？通常有以下几种做法：

双写

在代码中，对数据库和ES进行双写，并且先操作本地数据库，后操作ES，而且还需要把两个操作放到一个事务中：

 在以上逻辑中，如果写数据库成功，写ES失败，那么事务会回滚。

如果写数据库成功，写ES超时，实际上ES操作成功，这时候数据库会回滚，导致数据不一致。这时候需要重试保证最终一致性。

这个方案的好处就是简单，容易实现。并且实时性比较高。

缺点首先是需要改代码，有入侵性，还有就是存在不一致的情况。并且在本地事务中发生了外调ES，大大拖长了事务，白白占用数据库连接，影响整体的吞吐量。

MQ异步消费

在应用中，如果我要更新数据库了，那么久抛出一个消息出去，然后数据库和ES各自有一个监听者，监听消息之后自去做数据变更，如果失败了就基于消息的重试在重新执行。

或者像之前那个方案一样，先操作数据库，然后异步通知ES去更新，这时候就可以借助本地消息表的方式来保证最终一致性了。

这个方案的好处是用了MQ，起到了解耦的的作用，而且还做到了异步，提升了整体性能。

缺点就是MQ可能存在延迟，并且需要引入新的中间件，复杂度有所提升。

扫表定时同步

如果是ES中的数据变更的实时性要求不高，可以考虑定时任务扫表，然后批量更新ES

这个方案优点没有侵入性，数据库的写操作处不需要改代码。

缺点是实时性很差，并且轮询可能存在性能问题，效率问题以及给数据库带来压力。

监听binlog同步

还有一种方案，就是可以利用数据库变更时产生的binlog来更新ES。通过监听binlog来更新ES中的数据，也有成熟的框架可以做这样的事情。

好处就是对业务代码完全没有侵入性，业务也非常解耦，不需要关系这个ES的更新操作。

缺点就是需要基于binlog监听，需要引入第三方框架。存在一定的延迟。

总结一下，目前业内比较流行的方案是基于binlog监听的这种，首先一般业务量小的业务也不太需要用ES，所以用了ES的团队，一般并不太会关系引入新框架的复杂度问题，而且ES这种搜索，一般来说，毫秒级的延迟都可以接受的，所以，综合来讲，基于canal做数据同步的方案，比较合适的