1.Elastic-job技术文档
2.大厂咋做多系统数据同步方案的源码？

Elastic-job技术文档

       elastic-job是由当当网基于Zookeeper和Quartz开发的一个分布式定时任务解决方案，旨在解决Quartz在分布式场景下的分析不足。它主要由Elastic-Job-Lite和Elastic-Job-Cloud两个子项目组成。源码Elastic-Job-Lite为轻量级无中心化方案，分析使用jar包提供分布式任务协调服务，源码依赖仅为Zookeeper。分析读书打卡源码引入了分片概念，源码将任务拆分为多个独立项，分析由分布式服务器执行，源码无需elastic-job处理数据处理功能，分析仅分配分片项给服务器。源码

       当进行任务分片时，分析可以依据业务需求进行更精细的源码分配，例如，分析根据交易高峰期进行分片，源码电报群拉人源码服务器A处理特定时间区间的数据，服务器B处理剩余时间的数据。作业高可用性也得到了增强，若一台服务器挂掉，剩余的服务器将获得所有分片。

       作业即定时任务，elastic-job提供了一个面向互联网生态的分布式调度解决方案，通过弹性调度、资源管控和作业治理功能，为互联网场景提供高效可靠的定时任务调度。

       使用elastic-job可以解决单台机器部署定时任务时系统接受不了任务挂掉的情况，以及多台机器部署导致任务执行重复的问题。它让开发者专注于业务逻辑设计，减轻运维压力，溯源码被注销支持任务线性吞吐量提升需求。

       elastic-job的架构设计考虑了分布式任务调度的各个方面，通过引入分片机制和弹性调度策略，提高了任务执行的可靠性和效率。在客户端使用时，通常需要在项目中引入jar包，并配置作业注册中心，实现作业的注册和调度。此外，客户端还需配置作业规则，包括作业名称、实现类、描述、注册中心引用、debezium源码模块介绍Cron表达式、分片总数和分片参数等。

       elastic-job具备丰富特性和功能，包括但不限于弹性调度、监控管理、故障恢复和性能优化等，使其成为分布式任务调度框架的优秀选择。不过，它也有一些局限性和改进空间，例如在大规模集群下可能遇到的性能瓶颈和复杂性管理问题。

       核心设计方面，elastic-job强调的是开发效率、可靠性和可扩展性，其设计理念旨在提供一个灵活、linux运行python源码高效且易于集成的分布式任务调度解决方案。

大厂咋做多系统数据同步方案的？

       业务线与系统日益增多，数据同步需求随之频繁。当前互联网业务系统多采用MySQL数据存储与处理方案。因此，公司急需一套灵活易用的系统间数据同步与处理方案，以实现特定业务数据在其他业务或组件间的便捷流转，推动业务快速迭代。

       针对系统数据同步，业界常见方案包括同步双写、异步双写、监听binlog等，各有利弊。本文以MySQL同步至ES为例阐述整体方案。

       最简单的同步方案是同步双写，在将数据写入MySQL的同时，同步写入ES。该方案优势在于实现数据双写，但存在数据一致性问题。

       异步双写则在此基础上加入MQ，实现异步数据写入。此方案在同步双写基础上引入了异步处理，有效解决数据一致性问题，但需要额外设计MQ系统。

       监听binlog方案则引入数据变动自动监测与处理机制，主要解决业务耦合问题。此方案通过监听MySQL binlog实现数据实时同步，易于扩展，但对业务耦合度较高。

       综合考虑，最终选择监听binlog方案，并在此基础上进行优化，结合MQ与统一消息服务，实现多系统数据同步，业务解耦、复用与扩展。

       核心理念是通过统一的消息服务实现与Canal Client对接，解析数据变更消息，转换为JSON格式，按业务配置规则分发至不同MQ集群。消息消费服务则负责消费消息并调用业务接口，业务无需关注数据流转，只需处理特定业务数据。

       消息分发服务与消息消费服务实现功能复用与扩展。消息消费服务中，MQ集群与队列支持资源隔离，确保不同业务线互不影响。消息分发与消费规则通过配置实现，支持性能横向扩展。

       数据订阅消息分发服务基于Canal监听数据变更，解析消息后转换为JSON格式，按照业务规则分发到不同MQ集群。消息消费服务接收MQ消息，调用业务接口处理数据变更，实现ES文档更新。

       为解决MQ消息消费顺序问题，引入elasticjob-lite组件进行MQ分片，实现负载均衡与高可用。消息执行指令用于全量同步、部分同步、文档刷新与消息补偿等场景。

       ES SDK功能扩展，二次封装RestHighLevelClient，增强易用性和扩展性。常用功能与查询数据权限隔离等通过插件实现。

       方案实施中可能遇到的坑包括Canal配置问题与ES Update By Query使用问题。解决方法包括检查Canal Admin配置、优化ES Update By Query操作流程等。

       未来规划关注进一步优化与扩展方案，持续跟进实践效果。作者为技术专家，拥有丰富大厂研发与架构经验，擅长复杂业务系统的模块化、服务化、平台化研发。