面试题答案
一键面试实时同步
- 实现原理：通过Elasticsearch的Replication机制，主分片将写入操作同步到副本分片。同时，利用Elasticsearch的River插件（已弃用，现可用Logstash等工具替代）或类似工具监听源集群的索引变更，一旦有新数据写入、更新或删除，立即通过网络将这些操作同步到目标集群。例如使用Logstash时，配置input插件监听源集群的变更日志（如Elasticsearch的_transport接口获取变更信息），然后通过output插件将数据发送到目标集群。
- 优点：数据始终保持最新状态，两端数据一致性高，能立即响应源集群的变化，适用于对数据实时性要求极高的场景。
- 缺点：对网络带宽要求高，持续的网络传输可能导致网络拥塞。源集群的写入性能可能受影响，因为每次变更都要同步。实现相对复杂，需要处理网络中断、同步冲突等问题。
- 适用场景：金融交易系统，实时监控系统，对数据一致性和及时性要求严格的业务场景，如股票交易数据展示、实时风险监控等。
定时同步
- 实现原理：设定一个固定的时间间隔（如每小时、每天等），使用脚本（如Shell脚本结合Elasticsearch的API）或工具（如Logstash按计划执行）在该时间点从源集群读取数据，然后写入目标集群。例如，可以编写Python脚本，利用Elasticsearch的Python客户端，在设定时间查询源集群索引数据，再批量写入目标集群。
- 优点：对网络带宽压力较小，因为不是持续同步。实现相对简单，不需要复杂的实时监控机制。可以根据业务低峰期设置同步时间，减少对正常业务的影响。
- 缺点：数据存在一定的滞后性，在同步间隔期间，源集群与目标集群数据不一致。如果同步间隔较长，可能丢失较多中间数据变化。
- 适用场景：数据分析场景，如每日生成报表数据，对数据实时性要求不高，但对数据完整性有一定要求的场景，如网站流量统计分析、定期财务报表数据同步等。