Natuurlijk! Hier is een strategie voor real-time synchronisatie van je Typesense zoekindex met je MySQL database, rekening houdend met je infrastructuur en vereisten: 1. **Change Data Capture (CDC) implementeren** - Gebruik een CDC-tool zoals Debezium of Maxwell’s Daemon om databasewijzigingen in MySQL te detecteren. - Deze tools kunnen wijzigingen (INSERT, UPDATE, DELETE) realtime streamen naar een message broker zoals Kafka of RabbitMQ. 2. **Message Broker instellen** - Configureer Kafka (bijvoorbeeld) om de gecapteerde wijzigingen te ontvangen en te distribueren. - Zorg dat je microservices kunnen subscriben op Kafka topics voor databasewijzigingen. 3. **Microservice voor synchronisatie ontwikkelen** - Bouw een microservice die de berichten van Kafka leest. - Voor elke wijziging: - Bepaal of je een nieuwe document moet toevoegen, bijwerken of verwijderen in Typesense. - Gebruik de Typesense API om de index bij te werken. 4. **Foutafhandeling en retry-mechanisme** - Implementeer een retry-logica bij mislukte synchronisaties, bijvoorbeeld met een exponentiële backoff. - Log fouten en zet mislukte berichten in een fallback queue voor later herstel. - Overweeg het gebruik van een dead-letter queue voor niet-retrybare fouten. 5. **Consistentie en ordering waarborgen** - Zorg dat de volgorde van wijzigingen wordt behouden, bijvoorbeeld door Kafka-partities en offsetbeheer. - Voor kritieke synchronisatie kan je een bevestigingsmechanisme toevoegen. 6. **Monitoring en alerting** - Implementeer monitoring voor de synchronisatie-pijplijn (bijvoorbeeld met Prometheus en Grafana). - Stel alerts in voor achterstallige synchronisaties of fouten. 7. **Kubernetes-omgeving optimaliseren** - Deploy de synchronisatie-microservice binnen Kubernetes. - Gebruik Horizontal Pod Autoscaler om te schalen bij hoge load. - Beheer configuraties en secrets via Kubernetes ConfigMaps en Secrets. 8. **Test en optimaliseer** - Test de volledige stroom in een staging-omgeving. - Verfijn de retry-logica en schaalbaarheid op basis van testresultaten. **Kort samengevat:** - Gebruik CDC (Debezium/Maxwell) om wijzigingsgegevens te verzamelen. - Stuur deze via Kafka naar een microservice. - Laat die microservice updaten in Typesense, met retry-mechanismen. - Zorg voor goede monitoring en schaalbaarheid binnen Kubernetes. Deze aanpak zorgt voor een near real-time, foutbestendige en schaalbare synchronisatie tussen je MySQL database en Typesense index.

Hier is een strategie voor real-time synchronisatie van je Typesense zoekindex met MySQL in je Kubernetes-microservicesomgeving: ## Aanbevolen Architectuur ### 1. Change Data Capture (CDC) Pipeline ```yaml MySQL → Debezium/Kafka Connect → Kafka → Synchronisatie Service → Typesense ``` ### 2. Componenten Breakdown **Debezium MySQL Connector:** - Capture database changes via binlog - Weinig impact op primaire database - Ondersteunt schema changes **Message Queue (Kafka):** - Bufferen van wijzigingen - Garandeert message ordering per entity - Ondersteunt backpressure handling **Synchronisatie Service:** - Consumeert events van Kafka - Verwerkt batch updates naar Typesense - Implementeert retry-logica ## Implementatiestrategie ### Kubernetes Deployment ```yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: search-sync-service spec: replicas: 2 template: spec: containers: - name: sync-service image: jouw-sync-service env: - name: TYPESENSE_HOST value: "typesense-cluster" - name: KAFKA_BROKERS value: "kafka:9092" ``` ### Foutafhandeling & Retry Mechanism **Circuit Breaker Pattern:** ```typescript class TypesenseSync { private circuitBreaker = new CircuitBreaker({ failureThreshold: 5, resetTimeout: 60000 }); async syncDocument(document: any) { return this.circuitBreaker.call(async () => { await this.typesense.collections('products') .documents() .upsert(document); }); } } ``` **Retry met Exponential Backoff:** ```typescript async function syncWithRetry(document: any, maxRetries = 5) { for (let attempt = 0; attempt <= maxRetries; attempt++) { try { await typesense.upsertDocument(document); break; } catch (error) { if (attempt === maxRetries) throw error; await sleep(Math.pow(2, attempt) * 1000 + Math.random() * 1000); } } } ``` ### Data Consistency Garanties 1. **At-least-once Delivery:** - Kafka consumer offsets worden pas gecommit na succesvolle sync - Idempotente operations in Typesense 2. **Conflict Resolution:** - Gebruik `last_updated` timestamp voor versiebeheer - Optimistic locking voor document updates ## Monitoring & Observability ### Health Checks ```yaml livenessProbe: httpGet: path: /health port: 8080 initialDelaySeconds: 30 periodSeconds: 10 readinessProbe: httpGet: path: /ready port: 8080 initialDelaySeconds: 5 periodSeconds: 5 ``` ### Metrics & Logging - Track sync latency en throughput - Monitor failed sync attempts - Log sync errors met context - Alert bij hoge error rates ## Uitrolstrategie 1. **Fase 1:** Read-only sync van bestaande data 2. **Fase 2:** Real-time change capture inschakelen 3. **Fase 3:** Validatie en performance tuning 4. **Fase 4:** Productie rollout met canary deployment ## Backup & Recovery - Periodieke exports van Typesense data - Point-in-time recovery via Kafka offsets - Database backup coordination Deze strategie biedt lage latentie, hoge betrouwbaarheid en schaalt goed binnen je Kubernetes-omgeving.