数据通过canal 同步es，存在延迟问题，解决方案

当使用 Canal 同步数据到 Elasticsearch（ES）时，出现延迟问题通常源于多个因素，如 Canal 配置、网络延迟、ES 的负载和性能瓶颈等。以下是一些解决方案，帮助减少和解决延迟问题：

1. 优化 Canal 配置

Canal 是基于 MySQL binlog 或其他日志源获取数据的，延迟可能与 Canal 配置、日志消费的速度和配置有关。

解决方案：

• 调整 Canal 的 batchSize 参数：batchSize 决定了每次批量拉取的条数。可以适当调整 batchSize，以增加单次拉取的数据量，提高同步效率。

  canal.instance.batch.size=1000 # 默认为 1000，根据情况增大或减小

• 优化 Canal 的 fetchSize 设置：fetchSize 设置了每次从 MySQL 中读取的记录数。合理设置 fetchSize 可以提高 Canal 拉取数据的效率。

  canal.instance.fetch.size=1024 # 根据需要调整

• 调整 Canal 的消费线程数：通过增加 Canal 的消费线程数（canal.instance.filter 配置），提高数据同步速度。

  canal.instance.parallel.threadCount&#