PostgreSQL + Redis + Elasticsearch 实时同步方案实践：从触发器到高性能搜索

在现代系统架构中，我们常常既希望：

• PostgreSQL 担任主数据存储；
• Redis 提供高速缓存；
• Elasticsearch 提供模糊搜索和全文索引。

但如何让这三者实时同步数据，既可靠又简单？
本文将带你从原理到实现，构建一个轻量级、高性能、可扩展的同步方案。

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一、问题背景

在中大型业务系统中，我们常见这样的三层数据结构：

系统	职责	特点
PostgreSQL	结构化主数据存储	强一致、可靠
Redis	高频访问缓存	高速读写
Elasticsearch	搜索/模糊查询	支持全文匹配、分词

理想状态下，当 PostgreSQL 中的数据发生变化时：

• Redis 缓存应立即更新；
• Elasticsearch 索引应保持一致。

但如果数据量大、变更频繁，人工同步或定时同步就会滞后。
这时我们需要一种轻量但实时的方案。

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二、常见同步方案对比

方案	实时性	实现复杂度	运维成本	适用场景
定时扫描 + 更新时间字段	分钟级	⭐	⭐	简单系统
Kafka / Debezium CDC	毫秒级	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	大型分布式系统
Trigger + LISTEN/NOTIFY + Worker	秒级	⭐⭐	⭐⭐	✅ 中小系统首选

📌 本文选用第三种方案：

PostgreSQL Trigger + LISTEN/NOTIFY + 异步 Worker 实时同步

它无需额外组件，延迟可低至 1 秒以内，兼顾可靠性与简洁性。

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三、系统架构设计

同步流程如下图所示：