kafka怎么保证数据消费一次且仅消费一次？

小鱼儿 2022-11-20 10:54 214阅读 0赞

## 1.众所周知，kafka0.11.0.0版本正式支持精确一次处理语义(exactly onece semantic–EOS)，Kafka的EOS主要体现在3个方面： ##

**1）幂等producer** 保证单个分区的只会发送一次，不会出现重复消息  
**2）事务(transation)**：保证原子性的写入多个分区，即写入到多个分区的消息要么全部成功，要么全部回滚  
**3）流式EOS**：流处理本质上可看成是“”读取-处理-写入的管道“”。此ＥＯＳ保证整个过程的操作是原子性。注意，只使用kafka Streams

上面3中EOS语义有着不同的应用范围，幂等producer只能保证单分区上无重复消息；事务可以保证多分区写入消息的完整性；而流处理EOS保证的是端到端(E2E)消息处理的EOS。用户在使用过程中需要根据自己的需求选择不同的EOS。  
**以下是启用方法：**  
1）**启用幂等producer**:在producer程序中设置属性enabled.idempotence=true,但不要设置transational\_id.注意是不要设置，而不是设置为空字符串。

2）**启用事务支持**：在producer程序中设置属性transcational.id为一个指定字符串(你可以认为这是你的额事务名称,故最好七个有意义的名字),同时设置enable.idempotence=true

3）**启用流处理EOS**：在Kafka Streams程序中设置processing.guarantee=exactly\_once

## 2.关于幂等producer的一些讨论 ##

所谓幂等producer指producer.send的逻辑是幂等的，即发送相同的Kafka消息，broker端不会重复写入消息。同一条消息Kafka保证底层日志中只会持久化一次，既不会丢失也不会重复。幂等性可以极大地减轻下游consumer系统实现消息去重的工作负担，因此是非常实用的功能。值得注意的是，幂等producer提供的语义保证是有条件的：

**单分区幂等性**：幂等producer无法实现多分区上的幂等性。如前所述，若要实现多分区上的原子性，需要引入事务。

**单会话幂等性**：幂等producer无法跨会话实现幂等性。即使同一个producer宕机并重启也无法保证消息的EOS语义

虽然有上面两个限制，幂等producer依然是一个非常实用的新功能。下面我们来讨论下它的设计原理。如果要实现幂等性， 通常都需要花费额外的空间来保存状态以执行消息去重。Kafka的幂等producer整体上也是这样的思想。

首先，producer对象引入了一个新的字段：Producer ID(下称PID)，它唯一标识一个producer，当producer启动时Kafka会为每个producer分配一个PID（64位整数），因此PID的生成和分配对用户来说是完全透明的，用户无需考虑PID的事情，甚至都感受不到PID的存在。其次，0.11 Kafka重构了消息格式(有兴趣的参见Kafka 0.11消息设计)，引入了序列号字段(sequence number，下称seq number)来标识某个PID producer发送的消息。和consumer端的offset类似，seq number从0开始计数并严格单调增加。同时在broker端会为每个PID(即每个producer)保存该producer发送过来的消息batch的某些元信息，比如PID信息、消息batch的起始seq number及结束seq number等。这样每当该PID发送新的消息batch时，Kafka broker就会对比这些信息，如果发生冲突(比如起始seq number和结束seq number与当前缓存的相同)，那么broker就会拒绝这次写入请求。倘若没有冲突，那么broker端就会更新这部分缓存然后再开始写入消息。  
**这就是Kafka实现幂等producer的设计思路：**  
　　1. 为每个producer设置唯一的PID；  
　　2. 引入seq number以及broker端seq number缓存更新机制来去重。

**介绍了设计思想，我们来看下具体的实现，如下图所示**：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1MDc4Njg4_size_16_color_FFFFFF_t_70]

Java producer(区别于Scala producer)是双线程的设计，分为KafkaProducer用户主线程和Sender线程。前者调用send方法将消息写入到producer的内存缓冲区中，即RecordAccumulator中，而后者会定期地从RecordAccumulator中获取消息并将消息归入不同的batch中发送到对应的broker上。在幂等producer中，用户主线程的逻辑变动不大。send方法依然是将消息写入到RecordAccumulator。而Sender线程却有着很大的改动。我们首先来看下上图中的第一步：发送InitProducerIdRequest请求。

InitProducerIdRequest是0.11.0.0版本新引入的请求类型，它由两个字段组成：transactionalId和timeout，其中transactionalId就是producer端参数transactional.Id的值，timeout则是事务的超时时间。由于我们未引入事务而只是配置幂等producer，故transcationalId为null，而timeout则设置成了Int.MAX，即Sender线程将一直阻塞直到broker端发送PID返回。一旦接收到broker端返回的response，Sender线程就会更新该producer的PID字段。有兴趣的读者可以参考源码：Sender.maybeWaitForProducerId，如下图所示：![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1MDc4Njg4_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

下面我就不贴源码了，但会给出对应的源码文件，有兴趣的直接看吧~~）

上图中， 第一步是随机寻找一个负载最低的broker，即当前未完成请求数最少的broker。由此可见，InitProducerIdRequest和MetadataRequest一样，都可由任意的broker完成处理。至于为什么我们稍后讨论，现在先来讨论下broker端是如何确定PID的。其实说起来很简单，Kafka在Zookeeper中新引入了一个节点：/latest\_producer\_id\_block，broker启动时提前预分配一段PID，当前是0~999，即提前分配出1000个PID来，如下图所示：

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] get /latest_producer_id_block
    {"version":1,"broker":0,"block_start":"0","block_end":"999"}

*  1
 *  2

一旦PID超过了999，则目前会按照1000的步长重新分配，到时候就应该是这个样子：

\{“version”:1, “broker”:0,“block\_start”:“1000”,“block\_end”:“1999”\}

除了上面的信息，broker在内存中还保存了下一个待分配的PID。这样，当broker端接收到InitProducerIdRequest请求后，它会比较下一个PID是否在当前预分配的PID范围：若是则直接返回；否则再次预分配下一批的PID。现在我们来讨论下为什么这个请求所有broker都能响应——原因就在于集群中所有broker启动时都会启动一个叫TransactionCoordinator的组件，该组件能够执行预分配PID块和分配PID的工作，而所有broker都使用/latest\_producer\_id\_block节点来保存PID块，因此任意一个broker都能响应这个请求。

上图中的第二步就是发送InitProducerIdRequest的方法，注意当前是同步等待返回结果，即Sender线程会无限阻塞直到broker端返回response（当然依然会受制于request.timeout.ms参数的影响）。当拿到response后，Sender线程就会更新该producer的PID字段，如图中第三步所示。

确定了PID之后，Sender线程会调用RecordAccumulator.drain()提取当前可发送的消息，在该方法中会将PID，Seq number等信息封装进消息batch中，具体代码参见：RecordAccumulator.java\#drain()。一旦获取到消息batch后，Sender线程开始构建ProduceRequest请求然后发送给broker端。至此producer端的工作就算告一段落了。

下面我们看下broker端是如何响应PRODUCE请求。实际上，broker最重要的事情就是要区别某个PID的同一个消息batch是否重复发送了。因此在消息被写入到leader底层日志之前必须要先做一次判断，即PRODUCE请求中的消息batch是否已然被处理过，判断的逻辑就在：ProducerStateManager.scala中的ProducerAppendInfo\#validateAppend方法中。如果请求中包含的消息batch与最近一次成功写入的batch相同(即PID相同，batch起始seq number和batch结束seq number都相同)，那么该方法便抛出DuplicateSequenceNumberException，然后由上层方法捕获到该异常封装进ProduceResponse返回。如果batch不相同，则允许此次写入，并在写入完成后更新这些producer信息。

值得一提的是在0.11.0.0版本中DuplicateSequenceNumberException继承自RetriableException类，即表示Kafka认为它是一个可重试的异常。这其实是个问题，因为抛出该异常已经表明broker不需要处理这次写入，即使重试broker依然会拒绝，因此在1.0.0版本中该类已经不再继承自RetriableException，顺便还改了个名字：DuplicateSequenceException。

以上就是关于幂等producer的一些讨论。从上面的分析中我们可以看到幂等producer的设计思想主要是基于用空间保存状态并利用状态来去重的思想。了解了这一点，你会发现幂等producer的设计以及代码改动实际上非常容易理解。

最后再说一点：以上所说的幂等producer一直强调的是“精确处理一次”的语义，实际上幂等producer还有“不乱序”的强语义保证，只不过在0.11版本中这种不乱序主要是通过设置enable.idempotence=true时强行将max.in.flight.requests.per.connection设置成1来实现的。这种实现虽然保证了消息不乱序，但也在某种程度上降低了producer的TPS。据我所知，这个问题将在1.0.0版本中已然得到解决。在后续的Kafka 1.0.0版本中即使启用了幂等producer也能维持max.in.flight.requests.per.connection > 1，具体的算法我还没有看，不过总之是个好消息。至于表现如何就让我们拭目以待吧~~

转自http://www.mamicode.com/info-detail-2058306.html

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1MDc4Njg4_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221120/1f1bbb3c3ef146838734da173a4571ef.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1MDc4Njg4_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20190108162235956.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1MDc4Njg4,size_16,color_FFFFFF,t_70