数据同步的痛点

在我们的日常开发工作中，经常会遇到这样的场景：

• 需要将MySQL中的业务数据同步到Doris进行OLAP分析
• 旧系统数据迁移到新系统，数据格式和结构不一致
• 多套系统间需要定期同步数据，保证数据一致性
• 手动导出导入数据效率低下，容易出错

传统的数据同步方式要么需要大量的手工操作，要么定制化程度高，扩展性差。今天我们就来聊聊如何用SpringBoot + DataX构建一个灵活的跨数据库异构数据同步平台。

为什么选择DataX

相比传统的ETL工具，DataX有以下优势：

• 多数据源支持：支持MySQL、Oracle、SQLServer、PostgreSQL、Hive、HDFS、HBase、OTS、SDB、DB2等主流数据源
• 高性能：基于JDBC优化，支持并行处理
• 易扩展：插件化架构，可自定义数据源
• 配置化：通过JSON配置文件定义同步任务

解决方案思路

今天我们要解决的，就是如何用SpringBoot整合DataX实现跨数据库异构数据同步。

核心思路是：

1. 任务配置管理：通过配置文件管理数据同步任务
2. 定时调度：使用定时任务触发数据同步
3. 监控告警：实时监控同步状态并及时告警
4. 错误处理：处理同步过程中的异常情况

核心实现方案

1. 任务配置设计

我们设计了一个通用的任务配置模型，支持不同类型的数据源同步：

@Data
public class SyncTaskConfig {
    private String taskId;
    private String taskName;
    private String sourceDbType;
    private String targetDbType;
    private String sourceConnection;
    private String targetConnection;
    private String syncStrategy; // 全量/增量
    private String cronExpression;
    private Boolean enabled = true;
}

2. DataX集成封装

为了更好地集成DataX，我们封装了一个数据同步执行器：

@Component
public class DataSyncExecutor {
    
    public SyncResult executeSync(SyncTaskConfig config) {
        // 构建DataX配置
        JobConfiguration jobConfig = buildJobConfig(config);
        
        // 执行同步任务
        Engine engine = Engine.create();
        engine.start(jobConfig);
        
        return buildSyncResult(engine.getStats());
    }
    
    private JobConfiguration buildJobConfig(SyncTaskConfig config) {
        // 根据配置构建DataX任务配置
        // 包括reader和writer配置
    }
}

3. 定时任务调度

使用Spring的@Scheduled注解实现定时任务：

@Component
public class DataSyncScheduler {
    
    @Autowired
    private DataSyncExecutor syncExecutor;
    
    @Scheduled(cron = "${data.sync.cron}")
    public void executeSyncTasks() {
        List<SyncTaskConfig> tasks = getEnabledTasks();
        for (SyncTaskConfig task : tasks) {
            try {
                SyncResult result = syncExecutor.executeSync(task);
                logSyncResult(task.getTaskId(), result);
            } catch (Exception e) {
                handleSyncError(task.getTaskId(), e);
            }
        }
    }
}

4. MySQL → Doris 同步配置示例

对于MySQL到Doris的同步，配置如下：

{
  "job": {
    "setting": {
      "speed": {
        "channel": 3
      },
      "errorLimit": {
        "percentage": 0.02,
        "record": 100
      }
    },
    "content": [
      {
        "reader": {
          "name": "mysqlreader",
          "parameter": {
            "username": "root",
            "password": "password",
            "column": ["*"],
            "splitPk": "id",
            "connection": [
              {
                "table": ["user_info"],
                "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://localhost:3306/user_db"]
              }
            ]
          }
        },
        "writer": {
          "name": "doriswriter",
          "parameter": {
            "feLoadUrl": ["127.0.0.1:8030"],
            "beLoadUrl": ["127.0.0.1:8040"],
            "jdbcUrl": "jdbc:mysql://127.0.0.1:9030/demo",
            "loadProps": {},
            "database": "demo",
            "table": "user_info_doris",
            "column": ["*"],
            "batchSize": 1000
          }
        }
      }
    ]
  }
}

关键特性实现

1. 增量同步策略

对于增量同步，我们可以通过时间戳或序列号来实现：

private String buildIncrementalSql(String baseSql, String lastSyncTime) {
    return baseSql + " WHERE update_time > '" + lastSyncTime + "'";
}

2. 断点续传

为了支持断点续传，我们需要记录每次同步的进度：

@Entity
@Table(name = "sync_progress")
@Data
public class SyncProgress {
    @Id
    private String taskId;
    private String lastSyncTime;
    private Long lastProcessedId;
    private Integer syncStatus; // 0-成功 1-失败 2-进行中
}

3. 性能优化

• 并行处理：根据数据量和服务器性能调整并发度
• 批量操作：适当增大批次大小，减少网络交互次数
• 索引优化：在同步前对相关字段建立索引

4. 监控与告警

建立完整的监控体系，包括：

• 同步成功率统计
• 数据一致性校验
• 同步延迟监控
• 异常告警机制

最佳实践建议

1. 数据一致性校验：同步完成后进行数据量对比和抽样验证
2. 异常处理策略：设置重试机制和降级方案
3. 资源隔离：在高负载环境下限制同步任务的资源使用
4. 安全考虑：对敏感数据进行脱敏处理

通过这种方式，我们可以构建一个稳定可靠的跨数据库异构数据同步平台，实现MySQL到Doris以及其他数据源之间的高效数据流转。

以上就是本期分享的内容，希望对你有所帮助。更多技术干货，请关注服务端技术精选，我们下期再见！