Kafka冪等性原理及實現剖析

1.概述

最近和一些同學交流的時候反饋說，在面試Kafka時，被問到Kafka組件組成部分、API使用、Consumer和Producer原理及作用等問題都能詳細作答。但是，問到一個平時不注意的問題，就是Kafka的冪等性，被卡主了。那么，今天筆者就為大家來剖析一下Kafka的冪等性原理及實現。

2.內容

2.1 Kafka為啥需要冪等性？

Producer在生產發(fā)送消息時，難免會重復發(fā)送消息。Producer進行retry時會產生重試機制，發(fā)生消息重復發(fā)送。而引入冪等性后，重復發(fā)送只會生成一條有效的消息。Kafka作為分布式消息系統，它的使用場景常見與分布式系統中，比如消息推送系統、業(yè)務平臺系統（如物流平臺、銀行結算平臺等）。以銀行結算平臺來說，業(yè)務方作為上游把數據上報到銀行結算平臺，如果一份數據被計算、處理多次，那么產生的影響會很嚴重。

2.2 影響Kafka冪等性的因素有哪些？

在使用Kafka時，需要確保Exactly-Once語義。分布式系統中，一些不可控因素有很多，比如網絡、OOM、FullGC等。在Kafka Broker確認Ack時，出現網絡異常、FullGC、OOM等問題時導致Ack超時，Producer會進行重復發(fā)送?？赡艹霈F的情況如下：

2.3 Kafka的冪等性是如何實現的？

Kafka為了實現冪等性，它在底層設計架構中引入了ProducerID和SequenceNumber。那這兩個概念的用途是什么呢？

• ProducerID：在每個新的Producer初始化時，會被分配一個唯一的ProducerID，這個ProducerID對客戶端使用者是不可見的。
• SequenceNumber：對于每個ProducerID，Producer發(fā)送數據的每個Topic和Partition都對應一個從0開始單調遞增的SequenceNumber值。

2.3.1 冪等性引入之前的問題？

Kafka在引入冪等性之前，Producer向Broker發(fā)送消息，然后Broker將消息追加到消息流中后給Producer返回Ack信號值。實現流程如下：

上圖的實現流程是一種理想狀態(tài)下的消息發(fā)送情況，但是實際情況中，會出現各種不確定的因素，比如在Producer在發(fā)送給Broker的時候出現網絡異常。比如以下這種異常情況的出現：

上圖這種情況，當Producer第一次發(fā)送消息給Broker時，Broker將消息(x2,y2)追加到了消息流中，但是在返回Ack信號給Producer時失敗了（比如網絡異常） 。此時，Producer端觸發(fā)重試機制，將消息(x2,y2)重新發(fā)送給Broker，Broker接收到消息后，再次將該消息追加到消息流中，然后成功返回Ack信號給Producer。這樣下來，消息流中就被重復追加了兩條相同的(x2,y2)的消息。

2.3.2 冪等性引入之后解決了什么問題？

面對這樣的問題，Kafka引入了冪等性。那么冪等性是如何解決這類重復發(fā)送消息的問題的呢？下面我們可以先來看看流程圖：

?同樣，這是一種理想狀態(tài)下的發(fā)送流程。實際情況下，會有很多不確定的因素，比如Broker在發(fā)送Ack信號給Producer時出現網絡異常，導致發(fā)送失敗。異常情況如下圖所示：

?當Producer發(fā)送消息(x2,y2)給Broker時，Broker接收到消息并將其追加到消息流中。此時，Broker返回Ack信號給Producer時，發(fā)生異常導致Producer接收Ack信號失敗。對于Producer來說，會觸發(fā)重試機制，將消息(x2,y2)再次發(fā)送，但是，由于引入了冪等性，在每條消息中附帶了PID（ProducerID）和SequenceNumber。相同的PID和SequenceNumber發(fā)送給Broker，而之前Broker緩存過之前發(fā)送的相同的消息，那么在消息流中的消息就只有一條(x2,y2)，不會出現重復發(fā)送的情況。

2.3.3 ProducerID是如何生成的？

客戶端在生成Producer時，會實例化如下代碼：

// 實例化一個Producer對象
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);

在org.apache.kafka.clients.producer.internals.Sender類中，在run()中有一個maybeWaitForPid()方法，用來生成一個ProducerID，實現代碼如下：

private void maybeWaitForPid() {
        if (transactionState == null)
            return;

        while (!transactionState.hasPid()) {
            try {
                Node node = awaitLeastLoadedNodeReady(requestTimeout);
                if (node != null) {
                    ClientResponse response = sendAndAwaitInitPidRequest(node);
                    if (response.hasResponse() && (response.responseBody() instanceof InitPidResponse)) {
                        InitPidResponse initPidResponse = (InitPidResponse) response.responseBody();
                        transactionState.setPidAndEpoch(initPidResponse.producerId(), initPidResponse.epoch());
                    } else {
                        log.error("Received an unexpected response type for an InitPidRequest from {}. " +
                                "We will back off and try again.", node);
                    }
                } else {
                    log.debug("Could not find an available broker to send InitPidRequest to. " +
                            "We will back off and try again.");
                }
            } catch (Exception e) {
                log.warn("Received an exception while trying to get a pid. Will back off and retry.", e);
            }
            log.trace("Retry InitPidRequest in {}ms.", retryBackoffMs);
            time.sleep(retryBackoffMs);
            metadata.requestUpdate();
        }
    }

3.事務

與冪等性有關的另外一個特性就是事務。Kafka中的事務與數據庫的事務類似，Kafka中的事務屬性是指一系列的Producer生產消息和消費消息提交Offsets的操作在一個事務中，即原子性操作。對應的結果是同時成功或者同時失敗。

這里需要與數據庫中事務進行區(qū)別，操作數據庫中的事務指一系列的增刪查改，對Kafka來說，操作事務是指一系列的生產和消費等原子性操作。

3.1 Kafka引入事務的用途？

在事務屬性引入之前，先引入Producer的冪等性，它的作用為：

• Producer多次發(fā)送消息可以封裝成一個原子性操作，即同時成功，或者同時失?。?/li>
• 消費者&生產者模式下，因為Consumer在Commit Offsets出現問題時，導致重復消費消息時，Producer重復生產消息。需要將這個模式下Consumer的Commit Offsets操作和Producer一系列生產消息的操作封裝成一個原子性操作。

產生的場景有：

比如，在Consumer中Commit Offsets時，當Consumer在消費完成時Commit的Offsets為100（假設最近一次Commit的Offsets為50），那么執(zhí)行觸發(fā)Balance時，其他Consumer就會重復消費消息（消費的Offsets介于50~100之間的消息）。

3.2 事務提供了哪些可使用的API？

Producer提供了五種事務方法，它們分別是：initTransactions()、beginTransaction()、sendOffsetsToTransaction()、commitTransaction()、abortTransaction()，代碼定義在org.apache.kafka.clients.producer.Producer<K,V>接口中，具體定義接口如下：

// 初始化事務，需要注意確保transation.id屬性被分配
void initTransactions();

// 開啟事務
void beginTransaction() throws ProducerFencedException;

// 為Consumer提供的在事務內Commit Offsets的操作
void sendOffsetsToTransaction(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets,
                              String consumerGroupId) throws ProducerFencedException;

// 提交事務
void commitTransaction() throws ProducerFencedException;

// 放棄事務，類似于回滾事務的操作
void abortTransaction() throws ProducerFencedException;

3.3 事務的實際應用場景有哪些？

在Kafka事務中，一個原子性操作，根據操作類型可以分為3種情況。情況如下：

• 只有Producer生產消息，這種場景需要事務的介入；
• 消費消息和生產消息并存，比如Consumer&Producer模式，這種場景是一般Kafka項目中比較常見的模式，需要事務介入；
• 只有Consumer消費消息，這種操作在實際項目中意義不大，和手動Commit Offsets的結果一樣，而且這種場景不是事務的引入目的。

4.總結

Kafka的冪等性和事務是比較重要的特性，特別是在數據丟失和數據重復的問題上非常重要。Kafka引入冪等性，設計的原理也比較好理解。而事務與數據庫的事務特性類似，有數據庫使用的經驗對理解Kafka的事務也比較容易接受。