数据同步实现方式对比
1. 接口实时调用
实现方式：在业务代码中，数据保存后立即调用对方平台接口同步。优点：
实时性最佳：数据变更后秒级同步。逻辑直观：同步流程与业务代码紧密绑定。
缺点：
强依赖对方平台：接口不稳定会导致主流程失败。性能瓶颈：同步调用增加请求耗时（如网络延迟）。容错困难：需自行实现重试、熔断等机制。
2. 日志监听（CDC，变更数据捕获）
实现方式：通过解析数据库日志（如MySQL Binlog、MongoDB Oplog），捕获变更事件并同步。优点：
无侵入性：不修改业务代码，不依赖数据库触发器。精准捕获：记录所有增删改操作，支持历史数据回溯。高实时性：接近实时同步（如Debezium工具）。
缺点：
技术门槛高：需熟悉日志解析和CDC工具（如Canal、Maxwell）。数据格式转换：需处理源库与目标平台的数据结构差异。
3. 数据库触发器
实现方式：在数据库表上创建触发器，数据变更时触发外部调用（如调用HTTP接口或写入消息队列）。优点：
实时性强：数据变更立即触发同步。逻辑集中：同步逻辑与业务代码解耦。
缺点：
数据库负担：高并发场景下可能拖慢数据库性能。维护复杂：触发器逻辑调试困难，错误处理不便。扩展性差：难以支持复杂逻辑（如重试、降级）。
4. 定时任务同步
实现方式：通过定时任务（如Quartz、Spring Scheduler）定期扫描数据库增量数据，调用对方平台接口同步。或者定义一个数据库的增量表来定时去扫描。优点：
实现简单，适合低频同步场景。对现有系统侵入性低。
缺点：
实时性差：依赖扫描间隔（如5分钟一次）。性能压力：频繁全表扫描可能影响数据库性能。遗漏风险：可能漏掉短时间内的多次变更。
5. 消息队列（异步解耦）
实现方式：数据写入数据库后，发送消息到队列（如Kafka、RabbitMQ），消费者消费消息并同步到对方平台。优点：
解耦性强：生产者和消费者异步处理，系统可靠性高。削峰填谷：应对高并发流量，避免对方平台接口超载。支持重试：通过死信队列自动重试失败任务。
缺点：
复杂度高：需引入消息队列组件，增加运维成本。最终一致性：数据同步可能存在短暂延迟。
对比总结
方案
实时性
系统侵入性
复杂度
适用场景
定时任务
低
低
低
低频增量同步，容忍延迟
数据库触发器
高
中
中
简单实时同步，低并发场景
消息队列
中高
中
高
高并发、解耦需求，允许最终一致性
接口实时调用
极高
高
中
强实时性，对方接口稳定
日志监听（CDC）
高
低
高
无侵入精准同步，技术要求高
选型建议
强实时性且接口稳定：选择接口实时调用（结合熔断、重试机制）。高并发且允许延迟：优先消息队列（如Kafka + 消费者服务）。无侵入精准同步：使用CDC日志监听（如Debezium + Kafka）。简单低频任务：采用定时任务或ETL工具。避免数据库压力：禁用触发器方案，优先考虑应用层解耦。