大多数数据库都自带了同步方案，但通常是同步到同一类型的数据库。在一些特定的情况下，我们可能希望把数据从一种数据库，同步到另一种数据库，以便进行数据分析、统计、挖掘等，或是完成实时监控、实时搜索等服务。
本文介绍的就是这样一个方案，把数据从NoSQL数据库ttserver同步到MySQL上。
数据的同步过程基本上可以分解成：获取、解析、识别、处理。
获取同步（replicating）过程基本上就是处理高性能网络交互、各层通信协议、基于安全考虑的身份验证等问题的过程。解析（parsing）过程主要处理具体数据结构，由分派器（dispatcher）分派给具体的识别器（recognizer）进行识别。最终由处理器调用数据访问层完成整个过程。基本过程可见下方草图：
以上只是一个简化的草图，实际完成的时候，还有很多细节需要处理，如，
1）快照点的选择，以及生成快照点的方案。不稳定的数据是没用的；
2）协议、数据结构的可配置化。不同的场景下只需要简单配置，就能满足具体业务；
3）对前后端数据服务的抽象。只有抽象化，才能让它成为一个有生命力的方案；
4）高处理能力。异步、非阻塞、多worker、操作合并；
5）考虑对协议升级的兼容方案；
6）可支持前后端数据迁移、数据分片；
7）前后端多实例同时使用；
8）全局同步与增量同步方案同时支持，新同步点支持；
9）各种可能的出错：网络、数据、服务等处理、监控、告警；
10）稳定性、可用性；
11）完备的统计数据。方案做得怎么样，总要有数据才好说话吧：）
顺带把部分初期概念设计图放出来。后来已经有一些演变，但只是少数环节上。在大部分的环节上，基本思路没有太大的变化。
经过一段时间的奋战把方案实现出来，功能验证也比较顺利通过了，实战又将跑得怎么样？具体业务及性能数字未经同意不准备在此公布，但可说侧面说一下。目前，该方案上线应该已经将近一年，除了少数几次前端迁移以外，未停过服。性能方面，一年后，在业务已经有量级发展的情况下，该方案仍能满足需求。
另外，虽然命名为tt2mysql，我从未把该方案当成是数据库之前的同步方案。以前说过会把东西总结出来，一直太懒，翻到了就写一下。
本文出自seven的测试人生公众号最新内容请见作者的GitHub页：http://qaseven.github.io/