ElasticSearch|ElasticSearch 使用 Logstash 从 MySQL 中同步数据 ElasticSearch使用Logstash从MySQL中同

概述在生成业务常有将MySQL数据同步到ES的需求，如果需要很高的定制化，往往需要开发同步程序用于处理数据。但没有特殊业务需求，官方提供的logstash就很有优势了。
??在使用logstash我们应先了解其特性，再决定是否使用：

无需开发，仅需安装配置logstash即可；
凡是SQL可以实现的logstash均可以实现（本就是通过sql查询数据）
支持每次全量同步或按照特定字段（如递增ID、修改时间）增量同步；
同步频率可控，最快同步频率每分钟一次（如果对实效性要求较高，慎用）；
不支持被物理删除的数据同步物理删除ES中的数据（可在表设计中增加逻辑删除字段IsDelete标识数据删除）。

1、安装前往官网下载logstash，下载地址www.elastic.co/downloads/l…，zip压缩包大约160M（觉得官网下载慢的可前往@zxiaofan的CSDN下载）；
??程序目录：【windows】G:\ELK\logstash-6.5.4；【linux】/tomcat/logstash/logstash-6.5.4。
??下文统一以【程序目录】表示不同环境的安装目录。
2、配置 2.1、新建目录存放配置文件及mysql依赖包在【程序目录】目录（\bin同级）新建mysql目录，将下载好的mysql-connector-java-5.1.34.jar放入此目录；
??在【程序目录】\mysql目录新建jdbc.conf文件，此文件将配置数据库连接信息、查询数据sql、分页信息、同步频率等核心信息。
??注意事项请查看注释信息。
2.2、单表同步配置

input { stdin {} jdbc { type => "jdbc" # 数据库连接地址 jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://192.168.1.1:3306/TestDB?characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true"" # 数据库连接账号密码； jdbc_user => "username" jdbc_password => "pwd" # MySQL依赖包路径； jdbc_driver_library => "mysql/mysql-connector-java-5.1.34.jar" # the name of the driver class for mysql jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver" # 数据库重连尝试次数 connection_retry_attempts => "3" # 判断数据库连接是否可用，默认false不开启 jdbc_validate_connection => "true" # 数据库连接可用校验超时时间，默认3600S jdbc_validation_timeout => "3600" # 开启分页查询（默认false不开启）； jdbc_paging_enabled => "true" # 单次分页查询条数（默认100000,若字段较多且更新频率较高，建议调低此值）； jdbc_page_size => "500" # statement为查询数据sql，如果sql较复杂，建议配通过statement_filepath配置sql文件的存放路径； # sql_last_value为内置的变量，存放上次查询结果中最后一条数据tracking_column的值，此处即为ModifyTime； # statement_filepath => "mysql/jdbc.sql" statement => "SELECT KeyId,TradeTime,OrderUserName,ModifyTime FROM `DetailTab` WHERE ModifyTime>= :sql_last_value order by ModifyTime asc" # 是否将字段名转换为小写，默认true（如果有数据序列化、反序列化需求，建议改为false）； lowercase_column_names => false # Value can be any of: fatal,error,warn,info,debug，默认info； sql_log_level => warn # # 是否记录上次执行结果，true表示会将上次执行结果的tracking_column字段的值保存到last_run_metadata_path指定的文件中； record_last_run => true # 需要记录查询结果某字段的值时，此字段为true，否则默认tracking_column为timestamp的值； use_column_value => true # 需要记录的字段，用于增量同步，需是数据库字段 tracking_column => "ModifyTime" # Value can be any of: numeric,timestamp，Default value is "numeric" tracking_column_type => timestamp # record_last_run上次数据存放位置； last_run_metadata_path => "mysql/last_id.txt" # 是否清除last_run_metadata_path的记录，需要增量同步时此字段必须为false； clean_run => false # # 同步频率(分时天月年)，默认每分钟同步一次； schedule => "* * * * *" } }filter { json { source => "message" remove_field => ["message"] } # convert 字段类型转换，将字段TotalMoney数据类型改为float； mutate { convert => { "TotalMoney" => "float" } } } output { elasticsearch { # host => "192.168.1.1" # port => "9200" # 配置ES集群地址 hosts => ["192.168.1.1:9200", "192.168.1.2:9200", "192.168.1.3:9200"] # 索引名字，必须小写 index => "consumption" # 数据唯一索引（建议使用数据库KeyID） document_id => "%{KeyId}" } stdout { codec => json_lines } } 复制代码

2.3、多表同步多表配置和单表配置的区别在于input模块的jdbc模块有几个type，output模块就需对应有几个type；

input { stdin {} jdbc { # 多表同步时，表类型区分，建议命名为“库名_表名”，每个jdbc模块需对应一个type； type => "TestDB_DetailTab"# 其他配置此处省略，参考单表配置 # ... # ... # record_last_run上次数据存放位置； last_run_metadata_path => "mysql\last_id.txt" # 是否清除last_run_metadata_path的记录，需要增量同步时此字段必须为false； clean_run => false # # 同步频率(分时天月年)，默认每分钟同步一次； schedule => "* * * * *" } jdbc { # 多表同步时，表类型区分，建议命名为“库名_表名”，每个jdbc模块需对应一个type； type => "TestDB_Tab2" # 多表同步时，last_run_metadata_path配置的路径应不一致，避免有影响； # 其他配置此处省略 # ... # ... } }filter { json { source => "message" remove_field => ["message"] } }output { # output模块的type需和jdbc模块的type一致 if [type] == "TestDB_DetailTab" { elasticsearch { # host => "192.168.1.1" # port => "9200" # 配置ES集群地址 hosts => ["192.168.1.1:9200", "192.168.1.2:9200", "192.168.1.3:9200"] # 索引名字，必须小写 index => "detailtab1" # 数据唯一索引（建议使用数据库KeyID） document_id => "%{KeyId}" } } if [type] == "TestDB_Tab2" { elasticsearch { # host => "192.168.1.1" # port => "9200" # 配置ES集群地址 hosts => ["192.168.1.1:9200", "192.168.1.2:9200", "192.168.1.3:9200"] # 索引名字，必须小写 index => "detailtab2" # 数据唯一索引（建议使用数据库KeyID） document_id => "%{KeyId}" } } stdout { codec => json_lines } } 复制代码

3、启动运行在【程序目录】目录执行以下命令启动：

【windows】 bin\logstash.bat -f mysql\jdbc.conf 【linux】 nohup ./bin/logstash -f mysql/jdbc_jx_moretable.conf & 复制代码

【ElasticSearch|ElasticSearch 使用 Logstash 从 MySQL 中同步数据】可新建脚本配置好启动命令，后期直接运行即可。
??在【程序目录】\logs目录会有运行日志。
Note：
??5.x/6.X/7.x版本需要jdk8支持，如果默认jdk版本不是jdk8，那么需要在logstash或logstash.lib.sh的行首位置添加两个环境变量：

export JAVA_CMD="/usr/tools/jdk1.8.0_162/bin" export JAVA_HOME="/usr/tools/jdk1.8.0_162/" 复制代码

开机自启动：

windows开机自启：
- 方案1：使用windows自带的任务计划；
- 方案2：nssm注册windows服务，blog.csdn.net/u010887744/…
linux开机自启：
- CentOS 7将linux服务加入系统启动 systemd service，blog.csdn.net/u010887744/…

4、问题及解决方案 4.1、数据同步后，ES没有数据 output.elasticsearch模块的index必须是全小写；
4.2、增量同步后last_run_metadata_path文件内容不改变如果lowercase_column_names配置的不是false，那么tracking_column字段配置的必须是全小写。
4.3、提示找不到jdbc_driver_library

2032 com.mysql.jdbc.Driver not loaded. Are you sure you've included the correct jdbc driver in :jdbc_driver_library? 复制代码

检测配置的地址是否正确，如果是linux环境，注意路径分隔符是“/”，而不是“\”。
4.4、数据丢失 statement配置的sql中，如果比较字段使用的是大于“>”，可能存在数据丢失。
??假设当同步完成后last_run_metadata_path存放的时间为2019-01-30 20:45:30，而这时候新入库一条数据的更新时间也为2019-01-30 20:45:30，那么这条数据将无法同步。
??解决方案：将比较字段使用大于等于“>=”。
4.5、数据重复更新上一个问题“数据丢失”提供的解决方案是比较字段使用“大于等于”，但这时又会产生新的问题。
??假设当同步完成后last_run_metadata_path存放的时间为2019-01-30 20:45:30，而数据库中更新时间最大值也为2019-01-30 20:45:30，那么这些数据将重复更新，直到有更新时间更大的数据出现。
??当上述特殊数据很多，且长期没有新的数据更新时，会导致大量的数据重复同步到ES。
??何时会出现以上情况呢：①比较字段非“自增”；②比较字段是程序生成插入。
解决方案：

①比较字段自增保证不重复或重复概率极小（比如使用自增ID或者数据库的timestamp），这样就能避免大部分异常情况了；
②如果确实存在大量程序插入的数据，其更新时间相同，且可能长期无数据更新，可考虑定期更新数据库中的一条测试数据，避免最大值有大量数据。

4.6、容灾 logstash本身无法集群，我们常使用的组合ELK是通过kafka集群变相实现集群的。
??可供选择的处理方式：①使用任务程序推送数据到kafaka，由kafka同步数据到ES，但任务程序本身也需要容灾，并需要考虑重复推送的问题；②将logstash加入守护程序，并辅以第三方监控其运行状态。
??具体如何选择，需要结合自身的应用场景了。
4.7、海量数据同步为什么会慢？logstash分页查询使用临时表分页，每条分页SQL都是将全集查询出来当作临时表，再在临时表上分页查询。这样导致每次分页查询都要对主表进行一次全表扫描。

SELECT * FROM (SELECT * FROM `ImageCN1` WHERE ModifyTime>= '1970-01-01 08:00:00' order by ModifyTime asc) AS `t1` LIMIT 5000 OFFSET 10000000; 复制代码

数据量太大，首次同步如何安全过渡同步？
??可考虑在statement对应的sql中加上分页条件，比如ID在什么范围，修改时间在什么区间，将单词同步的数据总量减少。先少量数据同步测试验证，再根据测试情况修改区间条件启动logstash完成同步。比如将SQL修改为：

SELECT * FROM `ImageCN1` WHERE ModifyTime < '2018-10-10 10:10:10' AND ModifyTime >= '1970-01-01 08:00:00' ORDER BY ModifyTime ASC 复制代码

当同步完ModifyTime<'2018-10-10 10:10:10'区间的数据在修改SQL同步剩余区间的数据。
??这样需要每次同步后就修改sql，线上运营比较繁琐，是否可以不修改sql，同时保证同步效率呢？SQL我们可以再修改下：

SELECT * FROM `ImageCN1` WHERE ModifyTime >= '1970-01-01 08:00:00' ORDER BY ModifyTime ASC LIMIT 100000 复制代码

这样就能保证每次子查询的数据量不超过10W条，实际测试发现，数据量很大时效果很明显。

[SQL]USE XXXDataDB; 受影响的行: 0 时间: 0.001s[SQL] SELECT * FROM ( SELECT * FROM `ImageCN1` WHERE ModifyTime >= '1970-01-01 08:00:00' ORDER BY ModifyTime ASC ) AS `t1` LIMIT 5000 OFFSET 900000; 受影响的行: 0 时间: 7.229s[SQL] SELECT * FROM ( SELECT * FROM `ImageCN1` WHERE ModifyTime >= '2018-07-18 19:35:10' ORDER BY ModifyTime ASC LIMIT 100000 ) AS `t1` LIMIT 5000 OFFSET 90000 受影响的行: 0 时间: 1.778s 复制代码

测试可以看出，SQL不加limit 10W时，越往后分页查询越慢，耗时达到8S，而加了limit条件的SQL耗时稳定在2S以内。
作者：zxiaofan
链接：https://juejin.im/post/5daf2fa56fb9a04e054da1e3
来源：掘金
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