Kafka–原理–幂等/事务
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简介
本文介绍Kafka的幂等和事务的原理。
Kafka通过幂等和事务这两个机制保证了精准一次（exactly once）。
消息传输保障
一般而言，消息中间件的消息传输保障有3个层级，分别如下。
- at most once：至多一次。消息可能会丢失，但绝对不会重复传输。
- at least once：最少一次。消息绝不会丢失，但可能会重复传输。
- exactly once：恰好一次。每条消息肯定会被传输一次且仅传输一次。
通常情况下，为保证消息不丢失，kafka 的producer会有重试机制，但重试可能会导致消息的重复。消息重复可以在consumer端处理（幂等性处理）。Kafka 从 0.11.0.0 版本开始引入了幂等和事务这两个特性，在producer到broker这个链路就支持了幂等（exactly once）。
Kafka在0.11.0.0新加的幂等与事务
官网地址：https://kafka.apache.org/documentation/#upgrade_11_exactly_once_semantics
幂等
引入幂等之前
在正常情况下，produce向Broker投递消息，broker将消息追加写到对应的流（即某一个topic的某一partition）中，并向Producer返回ACK信号，表示确认收到。
引入幂等性之前
上图的实现流程是一种理想状态下的消息发送情况，但是实际情况中，会出现各种不确定的因素，比如在Producer在发送给Broker的时候出现网络异常。比如以下这种异常情况的出现：
上图这种情况，当Producer第一次发送消息给Broker时，Broker将消息(x2,y2)追加到了消息流中，但是在返回Ack信号给Producer时失败了（比如网络异常） 。此时，Producer端触发重试机制，将消息(x2,y2)重新发送给Broker，Broker接收到消息后，再次将该消息追加到消息流中，然后成功返回Ack信号给Producer。这样下来，消息流中就被重复追加了两条相同的(x2,y2)的消息。
引入幂等之后
kafka 为实现幂等性，在底层引入了ProducerID和SequenceNumber。
- ProducerID：在每一个新的Producer初始化时，或被分配一个唯一的ProducerID，这个ProducerID对客户端使用者是不可见的。
- SequenceNumber：对于每个producerID，Producer发送数据的每个Topic和Partition都对应一个从0开始递增的SequenceNumber值。
数据发送到kafka中会对数据增加Pid 和SequenceId
当ack信号返回Producer时出现网络异常，通信失败情况如下：
当producer发送消息（x2,y2）给broker 时将其追加到消息流中，此时Broker返回Ack信号给Producer时，发生异常导致Producer接收Ack信号失败。对于Producer来说，会触发重试机制，将消息(x2,y2)再次发送。由于引入了幂等性，在每条消息中附带了PID（ProducerID）和SequenceNumber。相同的PID和SequenceNumber发送给Broker，而之前Broker缓存过之前发送的相同的消息，那么消息流中消息就只有一条（x2,y2）不会出现重复发送的情况。
其处理逻辑为：
对于收到的每一条消息，只有当它的序列号的值（SN_new）比 broker 端中维护的对应的序列号的值（SN_old）大1（即 SN_new = SN_old + 1）时，broker 才会接收它。
- SN_new< SN_old + 1 说明消息被重复写入，broker 可以直接将其丢弃。
- SN_new> SN_old + 1 说明中间有数据尚未写入，出现了乱序，暗示可能有消息丢失，对应的生产者会抛出 OutOfOrderSequenceException，这个异常是一个严重的异常，后续的诸如 send()、beginTransaction()、commitTransaction() 等方法的调用都会抛出 IllegalStateException 的异常。
幂等的缺陷
单会话有效
只能实现单会话上的幂等性，不能实现跨会话的幂等性。这里的会话，你可以理解为 Producer 进程的一次运行。当你重启了 Producer 进程之后，这种幂等性保证就丧失了。
原因：重启之后标识producer的PID就变化了，导致broker无法根据这个<PID,TP,SEQNUM>条件去去判断是否重复。
单分区有效
只能保证单分区上的幂等性。即一个幂等性 Producer 能够保证某个主题的一个分区上不出现重复消息，它无法实现多个分区的幂等性。
原因：在某一个partition 上判断是否重复是通过一个递增的sequence number，也就是说这个递增是针对当前特定分区的，如果你要是发送到其他分区上去了，那么递增关系就不存在了。
事务
其他网址
Kafka-事务-解决跨分区跨会话的问题 - KevinT·Mitnick - 博客园
kafka事务 | muggle
简介
前边说过，Kafka 的 Exactly Once 幂等性只能保证单次会话内的精准一次性，不能解决跨会话和跨分区的问题。
事务保证Kafka在 Exactly Once 语义的基础上，Producer 和 Consumer 可以跨分区和会话，要么全部成功，要么全部失败。
Producer事务
为实现跨分区跨会话的事务，需要引入一个全局唯一的 Transaction ID，并将 Producer 获得的 PID 和 Transaction ID 绑定。这样当Producer重启之后，就可以通过正在运行的 Transaction ID 获得原来的 PID。
为了管理 Transaction，Kafka引入了一个新的组件 Transaction Coordinator。Producer就是通过 Transaction Coordinator 获得 Transaction ID 对应的任务状态。Transaction Coordinator还负责将事务状态写入Kafka的一个内部Topic，这样即使整个服务重启，由于事务状态得到保存，进行中的事务状态可以得到恢复。
Consumer事务
消费者事务的一致性比较弱，只能够保证消费者消费消息是精准一次的（有且只有一次）。消费者有一个参数 islation.level，这个参数指定的是事务的隔离级别。
它的默认值是 read_uncommitted（未提交读），意思是消费者可以消费生产者未commit的消息。当参数设置为 read_committed，则消费者不能消费到生产者未commit的消息。
事务的使用场景
kafka事务主要是为了保证数据的一致性，现列举如下几个场景供读者参考：
- producer发的多条消息组成一个事务，这些消息需要对consumer同时可见或者同时不可见；
- producer可能会给多个topic发送消息，需要保证消息要么全部发送成功要么全部发送失败（操作的原子性）；
- 消费者 消费一个topic，然后做处理再发到另一个topic，这个消费和转发的动作应该在同一事务中；
- 如果下游消费者只有等上游消息事务提交以后才能读到，当吞吐量大的时候就会有问题，因此有了 read committed和read uncommitted两种事务隔离级别
其他网址
kafka的幂等性和事务性_lianchaozhao的博客-CSDN博客
kafka系列之幂等生产者(11)_【CSDN官方推荐】-CSDN博客
kafka--事务和幂等(二)[email protected]博客