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当你已经用 MongoDB 承载业务数据，但又希望具备 Elasticsearch 的全文检索、聚合分析与近实时查询能力时，最经典的方案就是：

• 业务写 MongoDB
• 同步链路把变更实时投递到 Elasticsearch
• 查询侧走 Elasticsearch（搜索/统计/多维筛选）

很多人一开始会想到：Kafka + Debezium、Logstash、或者自己写同步服务。但它们要么架构偏重，要么运维成本高，要么“断点续传/一致性/重试/死信队列”很难一次做对。

ElasticRelay 的思路是：单一二进制 + 纯配置驱动 + Go 低资源占用，同时把 CDC（Change Data Capture）常见的工程问题（快照/增量/Checkpoint/DLQ）都内置掉，让你用更轻的方式把链路跑起来。

1. ElasticRelay 的 MongoDB → ES 同步是怎么工作的

核心链路可以理解为四步：

1. 初始快照（可选）：启动时先把目标集合做一次全量扫表（snapshot），把现有数据写入 ES。
2. 增量同步（Change Streams）：开启 MongoDB Change Streams 监听insert/update/replace/delete。
3. Resume Token Checkpoint：每条变更事件都会带一个 resume token；ElasticRelay 会把它落盘（默认mongodb_checkpoints.json），用于断点续传。
4. ES Bulk 写入：ElasticRelay 将事件转换成 JSON，按批次 bulk 写入 Elasticsearch。

索引命名规则：

• 默认：<index_prefix>-<collection>（collection 会转小写）
• MongoDB 事件里集合名字段：_collection
• 快照记录里集合名字段：_table（ES sink 同时支持_table与_collection）

2. 前置条件（别跳过）

2.1 MongoDB 必须是 Replica Set 或 Sharded Cluster

Change Streams 的硬要求：

• MongoDB 4.0+（推荐 6/7）
• Replica Set或Sharded Cluster
• 单机 standalone 不支持 Change Streams（会报 “Change Stream not supported”）

2.2 MongoDB 用户权限（最小化建议）

Change Streams 通常需要：

• 业务库的readWrite（至少read）
• local库的read（用于 Change Streams/相关内部读取）

仓库自带的 Docker 初始化脚本已经帮你创建了用户：

• 用户：elasticrelay_user
• 密码：elasticrelay_pass

2.3 Elasticsearch

• ES 7.x / 8.x 均可
• 如果开启了安全认证，准备好user/password

3. 5 分钟跑通（Docker 起 MongoDB + ES，本机跑 ElasticRelay）

下面这套流程尽量复用仓库现成的 compose 与配置文件。

3.1 启动 MongoDB Replica Set（仓库已内置）

在项目根目录执行：

docker-compose up -d mongodb mongodb-init

它会拉起：

• elasticrelay-mongodb：MongoDB 7.0（副本集 rs0）
• elasticrelay-mongodb-init：一次性初始化副本集与测试数据

3.2 启动 Elasticsearch

仓库的docker-compose.yml里 Elasticsearch 默认是注释掉的。你可以选择：

• 方式 A：取消docker-compose.yml里elasticsearch服务的注释，然后执行：

docker-compose up -d elasticsearch

• 方式 B：使用你已有的 Elasticsearch（只要config/mongodb_config.json里addresses指向你的 ES 即可）。

3.3 构建 ElasticRelay

chmod+x scripts/build.sh ./scripts/build.sh

产物默认在bin/elasticrelay。

3.4 配置 MongoDB → ES 同步任务

你可以直接使用仓库自带示例：config/mongodb_config.json。

其中最关键的四块配置：

• data_sources：MongoDB 连接信息、监听哪些集合（table_filters）
• sinks：Elasticsearch 地址与索引前缀（index_prefix）
• jobs：把 source 与 sink 绑起来，并配置是否先做全量（initial_sync）
• global：日志、metrics、DLQ 等

最小可跑版本示意（与仓库示例一致）：

{"version":"2.0","data_sources":[{"id":"mongodb-primary","type":"mongodb","host":"localhost","port":27017,"user":"elasticrelay_user","password":"elasticrelay_pass","database":"elasticrelay","table_filters":["users","orders","products"]}],"sinks":[{"id":"es-primary","type":"elasticsearch","addresses":["http://localhost:9200"],"options":{"index_prefix":"elasticrelay_mongo"}}],"jobs":[{"id":"mongodb-to-es","source_id":"mongodb-primary","sink_id":"es-primary","enabled":true,"options":{"initial_sync":true}}],"global":{"log_level":"info"}}

3.5 启动 ElasticRelay

./bin/elasticrelay --config config/mongodb_config.json

启动后你会看到类似日志：

• 连接 MongoDB 成功
• 开始快照（如果initial_sync=true）
• Change Streams started
• 写入 ES（自动创建索引）

4. 验证同步：插入/更新/删除都能实时反映到 ES

4.1 查看 ES 索引是否生成

如果index_prefix=elasticrelay_mongo，同步users集合会生成索引：

• elasticrelay_mongo-users

执行：

curl-X GET"http://localhost:9200/_cat/indices?v"

4.2 查一条数据

curl-X GET"http://localhost:9200/elasticrelay_mongo-users/_search?pretty"\-H'Content-Type: application/json'\-d'{"query":{"match_all":{}},"size":10}'

4.3 触发增量：对 MongoDB 做写入

如果你用的是仓库自带 Docker MongoDB：

dockerexec-it elasticrelay-mongodb mongosh\-u elasticrelay_user -p elasticrelay_pass\--authenticationDatabase admin

然后执行：

use elasticrelay// insertdb.users.insertOne({name:'Test User',email:'test@example.com',age:30,created_at:newDate(),updated_at:newDate()})// updatedb.users.updateOne({email:'test@example.com'},{$set:{age:31,updated_at:newDate()}})// deletedb.users.deleteOne({email:'test@example.com'})

回到 ES 再查一次，你应该能看到变化实时出现（或删除生效）。

5. 运维要点：Checkpoint、重启恢复、DLQ

5.1 Checkpoint（断点续传）

MongoDB CDC 使用 Change Streams 的resume token做 checkpoint。

• 默认落盘文件：mongodb_checkpoints.json
• 进程重启：会先尝试加载该文件，从上次位置继续

常见注意事项：

• 如果 resume token 因 oplog 窗口太短而失效，会出现类似 “Resume token not found / resume of change stream was not possible”。这时需要：
  • 增大 oplog window（生产推荐）
  • 或者清理 checkpoint 重新从当前/全量开始（谨慎）

5.2 DLQ（死信队列）

当 Elasticsearch 不可用、索引创建失败、bulk 写入失败时，ElasticRelay 可以把事件打到 DLQ（避免直接丢数据），并按策略重试。

你可以在配置里打开：

• global.dlq_config.enabled=true
• global.dlq_config.storage_path=./dlq

6. 常见坑与排障（高频）

• Change Stream not supported：MongoDB 不是 replica set/sharded；按副本集方式部署。
• 认证失败：核对用户名密码；注意authSource（仓库示例走admin）。
• ES 写入 429/队列堆积：降低写入批次、加大 flush interval、或扩容 ES。
• 字段映射混乱：MongoDB 文档结构变化大、字段类型不稳定时，建议提前准备 ES template/mapping（或至少保证关键字段类型稳定）。

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ElasticRelay 团队致力于构建更好的数据基础设施工具。关注我们的旅程，我们让实时数据同步变得简单、可靠，并且让每个开发者都能使用。