什么是实时数据同步?纯干货解读!（什么是实时数据传输）

电商大促搞活动，支付系统那边每秒钟流水哗哗地过，成百上千的单子！结果数据卡在路上，等分析系统拿到手，黄花菜都凉了。

这种感觉谁懂？数据不同步，后面的一切都是白干。以为每十分钟跑一次批处理任务就算勤快了？大促活动的高峰期，十分钟？十分钟已经错过了一个亿的决策窗口期了。用户地址改了，仓库按旧地址发货，客服电话被打爆。风险预警系统看到的都是上个钟头的数据，等发现问题，损失早就造成了。这就是不同步的代价。

有些系统设计的时候就留了坑。一张核心业务表，居然没有主键！或者连个时间戳字段都没有，天知道哪条数据是新来的，哪条是改过的。想做增量同步都找不到北，找不到一个能标记数据变化的字段。没办法，只能全量同步，每天定时把整张表拖一遍，几百万上千万的数据，一次就得跑几个小时。数据库压力山大，业务也跟着干瞪眼。IT团队每天的工作就是被催…“数据怎么还没好？”、“报表怎么还是昨天的？”。

其实偷偷搞的全量同步，有时候就是换了个名字的“定时同步”，本质没变，还是慢。

网络波动一下，服务器打个盹，同步任务就可能挂掉。挂了怎么办？人工上！一点点去找断点，去清理那些同步了一半的“脏数据”。更麻烦的是，有些目标库压根没有回滚机制，数据写进去一半，任务崩了，那些半成品数据就成了数据孤儿，删都不知道从哪下手。你说这叫什么事…数据仓库直接变成垃圾场。

别被“实时”这两个字吓住了。它不是什么高大上的概念，核心就是让数据流动起来，别卡壳。当源头的数据一有动静，比如用户下了个单，改了个地址，目标系统那边就得在很短的时间内知道。这个时间要短到不影响业务的正常运转，可能是毫秒，也可能是秒，看场景。

关键是，这个过程要自己跑起来，不能靠人去催。

它得满足几个点。第一，能自己发现源头的数据变了，不用你写个脚本定时去扫。第二，传输要快，不能磨磨唧唧。第三，过程要稳！出了问题得有办法自救，不能丢三落四的，更不能把数据搞得乱七八糟。

有人问，那我把定时同步的频率调高，比如一分钟一次，这算实时吗？不算。这还是“拉”的模式，是定时去问“有新数据吗？”，而实时同步是“推”的模式，是数据源主动喊“嘿！来新货了！”。频率再高的定时任务，也存在空窗期，而且频繁查询对源系统的压力也受不了。

所以怎么搞？换个思路，别在旧的修修补补了，得从根上动。

第一步，怎么知道数据变了？

以前要么是写复杂的SQL去比对，要么是求着业务系统改代码加个推送接口。现在不这么玩了。直接去读数据库的“日记本”，比如MySQL的Binlog，Oracle的LogMiner。数据库自己本来就会把所有的增、删、改操作记在这些日志里，一五一十，清清楚楚。直接去解析这些日志，就能拿到第一手的数据变化信息。

这样做，完全不打扰源业务系统，它该干嘛干嘛。而且拿到的都是最原始、最完整的变化记录，什么操作都跑不掉。

第二步，数据怎么传过去？

抓到变化之后，不能一股脑直接塞给目标数据库。你想想，大促的时候，订单数据像洪水一样涌过来，直接灌进目标库，库不被冲垮才怪。

聪明的办法是中间加个“中转站”，比如用上Kafka这样的消息队列。数据变化来了，先不急着送货上门，而是先送到这个中转站里排队。目标系统再根据自己的处理能力，有条不紊地从队列里取数据。这样一来，源头和目标的压力都小了，解耦了属于是。用队列还有一个好处，能保序。先下单后付款，这个顺序不能乱，队列能保证这些操作按发生的顺序被处理。

第三步，怎么保证数据不出错？

同步过程最怕的就是丢数据、错数据。所以保障机制必须有。

首先是表结构得同步。源表加了个字段，目标表总不能让人半夜爬起来手动加吧？系统得能自动感知到源表结构的变化，然后自己把目标表的结构也改了。

然后是“脏数据”处理。要是同步过程中遇到格式不对、长度超限的数据怎么办？不能让这些坏东西污染整个数据池。得有个机制能自动识别它们，识别出来之后，如果数量超过了一个阈值，就直接暂停同步，触发“熔断”！就像电路里的保险丝，防止问题扩大化，等人工处理完了再继续。

还有事务。什么叫事务？就是一批操作，要么全都成功，要么全都失败，不能成功一半。银行转账就是最好的例子，钱不能从A账户扣了，但没到B账户，这不行。数据同步也一样，一批数据更新，要么都更新完，要么就退回到更新前的状态，不能留下一堆半成品。

最后是重试。网络闪断这种事太常见了。同步任务碰到这种临时性故障，不应该直接失败放弃。它得能自己尝试几次，很多时候，重试一下，网络好了，也就过去了。根本用不着人去干预。

数据这行当，实时同步早就不是什么炫技的东西了。业务的发展速度，决策的效率，风险的防控，都指望着数据能第一时间到位。数据要是不能“活”在当下，那它的价值就要打个大大的问号了。