canal读取pg数据库，pg数据库coalesce函数

如何保证数据库缓存的最终一致性?

从理论上来说，给缓存设置过期时间，是保证最终一致性的解决方案。这种方案下，我们可以对存入缓存的数据设置过期时间，所有的写操作以数据库为准，对缓存操作只是尽最大努力即可。

解决思路：先删除缓存，再修改数据库。如果数据库修改失败了，那么数据库中是旧数据，缓存中是空的，那么数据不会不一致。因为读的时候缓存没有，则读数据库中旧数据，然后更新到缓存中。

g、最终一致性（eventual consistency）：当没有新更新的情况下，更新最终会通过网络传播到所有副本点，所有副本点最终会一致，也就是说使用者在最终某个时间点前的中间过程中无法保证看到的是新写入的数据。

如果在步骤1和步骤2失败的情况下，整个事务会回滚，如果在步骤3失败的情况下，MySQL数据库在重启后会先检查准备的UXID事务是否已经提交，若没有，则在存储引擎层再进行一次提交操作。这样就保证了redo与binlog的一致性，防止丢数据。

相关问答

Q1: 使用canal将mysql同步到es中

第一步： 连接mysql，读取数据。通过执行sql语句，读取mysql数据。至此，获得mysql的原始数据raw_data 。接下来对数据进行预处理，按日期进行分组聚合，然后重命名行和列名，得到dataFrame格式的数据。第二步： 连接ES。

想问下原来数据库中的数据会不会有更新和删除，如果有的话，想实时同步到hive中很难。另外即使能实时同步到hive中，hive中分析查询也速度也比较慢的。

其实这种机制，很类似MySQL的主从备份机制，因为MySQL的主备也是通过binlog来实现的数据一致性。

使用阿里开源的 canal 作为数据同步工具。总的来说有两种方案 本文把两种方式都实现下。如果公司有统一的平台接入binlog的话，canal+mq应该是比较好的解耦的方式。

本文简单介绍了如何使用 CloudCanal 进行MySQL到StarRocks 的数据迁移同步。各位读者朋友，如果你觉得还不错，请点赞、评论加转发吧。

Q2: canal+Kafka实现mysql与redis数据同步

1、使用阿里开源的 canal 作为数据同步工具。总的来说有两种方案 本文把两种方式都实现下。如果公司有统一的平台接入binlog的话，canal+mq应该是比较好的解耦的方式。

2、实时数据同步 实时同步最灵活的还是用kafka做中间转发，当数据发生变化时，记录变化到kafka，需要同步数据的程序订阅消息即可，需要研发编码支持。

3、这里还可以基于binlog使用mysql_udf_redis，将数据库中的数据同步到Redis。

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