[Java] Tis数据迁移工具深度测评：基于DataX与Flink的MySQL到Doris同步实践

近期，在对多款数据同步工具进行测评后，一款号称“超级好用”的傻瓜式同步工具——Tis，进入了我的视野。在此之前我对其了解不多，但其GitHub项目（https://github.com/datavane/tis）star数已破千，这引起了我的兴趣。

据悉，Tis由个人开发者独立完成，并整合了DataX、Flink等主流开源技术。其核心宣传点是仅通过图形化界面“点点点”操作，即可解决大部分数据同步场景。

为了验证其实际表现，我决定对其进行一次深度测试。

初识Tis：官网概览

在开始部署前，我们先浏览其官方文档（https://tis.pub/docs/），了解其特性与限制。

核心优点

1. 中文支持完善：文档完全为中文，便于国内开发者阅读。
2. 引导详细：关键功能配有操作视频，对新用户十分友好。
3. 部署灵活：支持本地部署、Docker部署及Kubernetes部署三种主流方式，可以轻松融入现有的云原生环境。
4. 数据源覆盖广：支持的数据源（Source）与目的地（Sink）类型丰富，基本涵盖了主流数据库与大数据组件。
5. 插件管理便捷：所有连接器（Connector）以插件形式提供，支持一键从阿里云镜像仓库下载，无需手动寻找。

主要缺点与限制

1. 环境依赖严格：系统基于Java 11构建，经测试无法兼容Java 8，版本限制较强。
2. 部分高级功能需授权：大部分基础功能可免费使用，但部分开发难度较高的Connector插件需要购买License（价格不高）。
3. 获取渠道：下载安装包需要关注开发者公众号。

实战部署：选择Docker方式

为了快速体验且不影响测试服务器已有的Java 8环境，我选择了Docker部署方案。

前提是服务器已安装不低于24.x版本的Docker。执行以下命令即可启动：

docker run -d --name tis -p 8080:8080 \
  -v /your/local/data:/opt/tis/data \
  tis/tis:latest

镜像托管于阿里云，拉取速度较快。片刻后，服务即部署完成。

经验提示：官网建议的最小配置为2核4G，此配置仅适用于功能验证。若计划用于生产环境，请务必使用更高规格的服务器。

图形化操作：全流程体验

通过浏览器访问 http://服务器IP:8080，初次进入会提示初始化系统，此过程会初始化数据目录并下载必备插件。

初始化完成后，进入主界面。我们以从MySQL同步数据至Doris为例，测试其批量（离线）与实时同步能力。

1. 创建数据源与目的地

首先需要配置两端的数据连接。在“数据源”管理页面，需要先添加对应的插件，例如MySQL Connector。

配置过程较为直观，填写数据库地址、用户名、密码等信息即可。一个需要注意的细节是：实时同步要求MySQL必须开启GTID，否则后续Flink任务会抛出令人困惑的空指针错误。

技巧提示：官方说明MySQL 8的Connector需授权，而MySQL 5的免费。测试发现，使用MySQL 5的Connector去连接MySQL 8数据库，在“测试连接”时可能报错，但实际数据同步功能不受影响。

以同样方式配置Doris作为数据目的地（Sink）。

2. 配置批量（离线）同步任务

两端连接定义好后，即可在“数据管道”中创建同步任务。初始选项默认为基于DataX的离线导入。

离线导入功能设计得较为周到：

• 批量建表同步：支持将MySQL整个数据库下的多张表一次性同步至Doris。
• 自动建表：可在Doris端根据源表结构自动创建目标表。
• 配置透明：同步过程中的列映射、转换规则乃至生成的SQL都可见、可编辑。

3. 配置实时同步任务

实时同步功能入口较为隐蔽：必须首先创建并执行一次对应的离线任务后，“实时任务”的创建按钮才会出现。

实时同步基于Flink CDC实现。创建任务前，需要在系统中配置Flink集群。目前Tis仅支持Flink Standalone与Flink on Kubernetes两种集群模式。

重要注意：Tis对Flink版本有严格要求，必须使用其官网提供的、基于Flink 1.20修改的特定版本，且要求JDK为11。为避免环境冲突，强烈建议使用其提供的docker-compose方案来一键部署Tis与Flink Standalone服务。

测试结果与问题总结

功能测试

• 批量同步：基于DataX多线程同步，测试了十余张表，数据一致，效率符合预期。批量建表和自动建表功能非常实用。
• 实时同步：成功运行后，即为一个标准的Flink CDC任务，同步延迟低，数据准确。

遇到的Bug与注意事项

1. 功能Bug：离线任务成功后，“数据预览”功能无法使用，但此功能不影响核心同步流程。
2. 环境依赖：若使用Docker部署，务必确保Docker版本 >= 24.x，Docker Compose版本 >= 2.x，否则可能陷入部署困境。
3. 设计逻辑：必须先离线、后实时的任务创建逻辑，虽有其合理性（如全量初始化后接增量），但也限制了纯实时同步场景的灵活性。

总结

经过本次从部署到功能验证的完整测试，Tis数据迁移工具在易用性上表现突出，其图形化界面极大降低了数据同步任务的配置门槛。核心的批量与实时同步功能稳定，尤其批量场景下的自动建表、多表同步能力颇具吸引力。

然而，其在环境兼容性（强绑Java 11、特定Flink版本）和部分交互设计上仍有提升空间。总体而言，对于寻求开箱即用、希望通过可视化操作简化MySQL到Doris等数据库/中间件同步流程的团队，Tis是一个值得尝试的选项。其在大数据量及更复杂异构同步场景下的性能与稳定性，仍有待进一步检验。