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go-mysql-elasticsearch 不适合自定义同步逻辑，因其将 binlog 解析、es 写入、位点管理强耦合，修改字段映射、过滤、索引切分或对接 kafka 需 fork 硬改，升级困难；应选用可插拔的 go-mysql 库，它提供稳定 row-based event 拉取与原始 event 结构体暴露。

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为什么直接用 go-mysql-elasticsearch 不适合自定义同步逻辑

它把 MySQL binlog 解析、ES 写入、位点管理全打包了，一旦你要改字段映射、加过滤条件、切分索引或对接 Kafka，就得 fork 代码硬改，后续升级困难。真正需要的是可插拔的 binlog 解析层 —— mysql-binlog-event 或更主流的 github.com/go-mysql-org/go-mysql。

后者自带 Syncer 和 BinlogStreamer，能稳定拉取 row-based event，并暴露原始 Event 结构体，是你做定制同步的起点。

go-mysql 默认只支持 ROW 格式 binlog，确保 MySQL 开启 binlog_format = ROW，否则会报 Unknown binlog format
不要用 mysqldump 或 SELECT ... FOR UPDATE 混合事务，这类操作不会生成 row event，导致数据丢失
位点（Position）必须持久化到外部存储（如 Redis 或本地文件），不能只存在内存里，否则进程重启就从头重放

如何解析 Delete/Update/Insert event 并提取变更字段

row event 的核心是 RowEvent，但它不直接暴露字段名，需结合 TableMapEvent 才能还原列名和类型。常见错误是直接遍历 Rows 字节切片，结果解出乱码或 panic。

正确做法是：先监听 TableMapEvent 缓存表结构（schema.table → columnNames, columnTypes），再在后续 WriteRowsEvent/DeleteRowsEvent/UpdateRowsEvent 中复用该映射。

UpdateRowsEvent 的 Rows 字段是 [][]interface{}，每对元素为 [old_values, new_values]；DeleteRowsEvent 只有 old_values；WriteRowsEvent 只有 new_values
注意 NULL 值：go-mysql 用 nil 表示，不是 sql.NullString，判空直接用 v == nil
时间类型（DATE/DATETIME）默认解析成 []byte，需手动转 time.Time，例如：time.Parse("2006-01-02 15:04:05", string(b))

如何安全地推进 binlog 位点（GTID vs File/Pos）

用 GTID 更可靠，但要求 MySQL 5.7+ 且 gtid_mode = ON。如果环境不支持，只能退回到 file + position 模式，此时必须保证「解析 → 处理 → 提交位点」是原子的，否则会丢数据或重复。

Golang Naming

Go（Golang）命名规范 — 包括包、构造函数、结构体、接口、常量、枚举、错误、布尔值、接收器、getter/setter、函数等。

下载

推荐方案：把位点更新和业务写入放在同一个事务里（比如用 PostgreSQL 做同步元数据表），或至少用两阶段提交模拟 —— 先写下游成功，再更新位点。别用「先更新位点再写下游」，那是灾难配置。

使用 Syncer.StartFrom() 时，传入的 Position 必须是已存在的 binlog 文件，否则报 Could not find first log file name in binary log index file
GTID 模式下，Syncer 的 StartFromGTID() 需传入 mysql.GtidSet 实例，不能传字符串；可用 mysql.ParseGtidSet("de278ad0-xxxx-11e4-b3d5-0025904b832c:1-100")
每次成功处理一个 event 后，调用 syncer.SetNextPosition(pos) 更新内存位点，但一定要配合外部持久化，否则崩溃即丢失

为什么解析后直接写 ES/Kafka 容易背压崩溃

MySQL 产生 binlog 的速度远高于下游写入吞吐，尤其批量 delete 或 alter table 导致单秒数千 event。若用同步阻塞方式逐条写 ES，Syncer 内部 channel 会迅速填满，最终触发 syncer: event channel is full panic。

必须引入缓冲与降级机制：用带界线的 chan *RowEvent（如 1000 容量），配合 goroutine 消费；当 channel 满时，暂停 Syncer 的 event 拉取（调用 syncer.Pause()），等消费进度追上再 Resume()。

别用 log.Fatal 或 panic 处理写入失败，应重试 + 降级到本地磁盘暂存（如按时间分片写 /tmp/binlog_backlog_20240415.log）
Kafka 场景下，event 的 key 应设为 schema_table_pk（如 "user_123"），保证同一行变更顺序写入同一 partition
ES bulk 写入建议 100–500 条/批，太小则 HTTP 开销大，太大则单次失败影响面广

binlog 解析真正的难点不在读，而在「状态一致性」—— 位点、下游写入、本地缓存三者任何时候都不能错位。哪怕加一行日志，也要想清楚它发生在位点更新前还是后。