大量数据同步一致性问题

我们之前是这么做的， 分全量同步和部分同步，全量同步每天定时同步一次， 部分同步就是业务触发的时候进行同步。要求你每条数据有版本号，这样更新的时候如果本地版本新就不更新了。

es 数据从哪来的？是程序直接修改么？还是也是从数据源同步过来的？

一般这类情况，要用 CDC 方案才靠谱。

遇到过类似的问题，千万级数据同步到 redis ，当时有考虑过 CDC 方案，实现起来比较复杂，最终还是选择了 1L 类似的方案

看看 flink cdc 这边有没有方案

2000 万数据量不多，看了下 starrocks 支持流处理 https://docs.starrocks.io/docs/integrations/streaming/
我熟悉的类似这种实时同步到 AP 数仓或者数据湖的方案，一般都 Kafka 队列，然后用个消费端根据 interval 和 buffer 及时往目标库分小批次的写。
你给的信息不多，es 的数据是业务数据？那就同时写 es 和 starrocks ，可以加个离线任务每天对比两边数据是否一致

@RicherWQ #1 部分同步很好理解，全量同步是怎么操作呢？

@RicherWQ 全量是指每天新进的数据吗？ 我们现在也是分成每天增量定时同步一次，业务触发处理。但是业务涉及的地方太多了（增删改），改的人又多，容易出问题。 数据的版本号是指修改后这条数据的新的版本号和数据库的这条对比吗？多谢

@flmn es 的数据有 1.上游服务生成 2.我们自己的业务生成。cdc 我去了解下 多谢
@haimianbihdata 多谢
@noparking188 es 的数据有 1.上游服务生成 2.我们自己的业务生成。 上游生成的目前直接定时任务从 es 用导入到 st 的。 还有部分业务操作就 2 边同时修改的。但是业务要求数据一致性高。现在也是想这个程序去对比两边的数据。

感谢各位大佬的解答。
另外各位大佬有没有这种级别数据同步的监控档案吗？ 没这方面的经验。

@nnegier 定时批量遍历查询写入

@15342 这个要自己考虑，和业务场景有关，先不考虑目前你们的数据方案是否合理，默认合理的话，无论修改的人和地方有多少都无所谓，首先可以确保修改的原数据没有问题就可以了，然后就是同步的问题了，你数据本身有版本号，每次变更都要加 1 ，这样就能知道哪个数据版本是新的了，你要同步到 starrocks ，那么就需要判断如果你同步过来的数据比 starrocks 里边的版本号低就不同步，反之就同步。如果你们数据变化多的话，你定时同步增量数据期间还会产生大量不一致数据，这个时候就要单挑变化一起同步了。

@RicherWQ 大致了解了,感谢。