1.概述
最近和一些同学交流的时候反馈说，在面试Kafka时，被问到Kafka组件组成部分、API使用、Consumer和Producer原理及作用等问题都能详细作答。但是，问到一个平时不注意的问题，就是Kafka的幂等性，被卡主了。那么，今天笔者就为大家来剖析一下Kafka的幂等性原理及实现。
2.内容
2.1 Kafka为啥需要幂等性？
Producer在生产发送消息时，难免会重复发送消息。Producer进行retry时会产生重试机制，发生消息重复发送。而引入幂等性后，重复发送只会生成一条有效的消息。Kafka作为分布式消息系统，它的使用场景常见与分布式系统中，比如消息推送系统、业务平台系统（如物流平台、银行结算平台等）。以银行结算平台来说，业务方作为上游把数据上报到银行结算平台，如果一份数据被计算、处理多次，那么产生的影响会很严重。
2.2 影响Kafka幂等性的因素有哪些？
在使用Kafka时，需要确保Exactly-Once语义。分布式系统中，一些不可控因素有很多，比如网络、OOM、FullGC等。在Kafka Broker确认Ack时，出现网络异常、FullGC、OOM等问题时导致Ack超时，Producer会进行重复发送。可能出现的情况如下：
2.3 Kafka的幂等性是如何实现的？
Kafka为了实现幂等性，它在底层设计架构中引入了ProducerID和SequenceNumber。那这两个概念的用途是什么呢？
- ProducerID：在每个新的Producer初始化时，会被分配一个唯一的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开始单调递增的SequenceNumber值。
2.3.1 幂等性引入之前的问题？
Kafka在引入幂等性之前，Producer向Broker发送消息，然后Broker将消息追加到消息流中后给Producer返回Ack信号值。实现流程如下：
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。
2.3.2 幂等性引入之后解决了什么问题？
面对这样的问题，Kafka引入了幂等性。那么幂等性是如何解决这类重复发送消息的问题的呢？下面我们可以先来看看流程图：
同样，这是一种理想状态下的发送流程。实际情况下，会有很多不确定的因素，比如Broker在发送Ack信号给Producer时出现网络异常，导致发送失败。异常情况如下图所示：
当Producer发送消息(x2,y2)给Broker时，Broker接收到消息并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，但是，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，那么在消息流中的消息就只有一条(x2,y2)，不会出现重复发送的情况。
2.3.3 ProducerID是如何生成的？
客户端在生成Producer时，会实例化如下代码：
// 实例化一个Producer对象
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
在org.apache.kafka.clients.producer.internals.Sender类中，在run()中有一个maybeWaitForPid()方法，用来生成一个ProducerID，实现代码如下：
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.事务
与幂等性有关的另外一个特性就是事务。Kafka中的事务与数据库的事务类似，Kafka中的事务属性是指一系列的Producer生产消息和消费消息提交Offsets的操作在一个事务中，即原子性操作。对应的结果是同时成功或者同时失败。
这里需要与数据库中事务进行区别，操作数据库中的事务指一系列的增删查改，对Kafka来说，操作事务是指一系列的生产和消费等原子性操作。
3.1 Kafka引入事务的用途？
在事务属性引入之前，先引入Producer的幂等性，它的作用为：
- Producer多次发送消息可以封装成一个原子性操作，即同时成功，或者同时失败；
- 消费者&生产者模式下，因为Consumer在Commit Offsets出现问题时，导致重复消费消息时，Producer重复生产消息。需要将这个模式下Consumer的Commit Offsets操作和Producer一系列生产消息的操作封装成一个原子性操作。
产生的场景有：
比如，在Consumer中Commit Offsets时，当Consumer在消费完成时Commit的Offsets为100（假设最近一次Commit的Offsets为50），那么执行触发Balance时，其他Consumer就会重复消费消息（消费的Offsets介于50~100之间的消息）。
3.2 事务提供了哪些可使用的API？
Producer提供了五种事务方法，它们分别是：initTransactions()、beginTransaction()、sendOffsetsToTransaction()、commitTransaction()、abortTransaction()，代码定义在org.apache.kafka.clients.producer.Producer<K,V>接口中，具体定义接口如下：
// 初始化事务，需要注意确保transation.id属性被分配
void initTransactions();
// 开启事务
void beginTransaction() throws ProducerFencedException;
// 为Consumer提供的在事务内Commit Offsets的操作
void sendOffsetsToTransaction(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets,
String consumerGroupId) throws ProducerFencedException;
// 提交事务
void commitTransaction() throws ProducerFencedException;
// 放弃事务，类似于回滚事务的操作
void abortTransaction() throws ProducerFencedException;
3.3 事务的实际应用场景有哪些？
在Kafka事务中，一个原子性操作，根据操作类型可以分为3种情况。情况如下：
- 只有Producer生产消息，这种场景需要事务的介入；
- 消费消息和生产消息并存，比如Consumer&Producer模式，这种场景是一般Kafka项目中比较常见的模式，需要事务介入；
- 只有Consumer消费消息，这种操作在实际项目中意义不大，和手动Commit Offsets的结果一样，而且这种场景不是事务的引入目的。
4.总结
Kafka的幂等性和事务是比较重要的特性，特别是在数据丢失和数据重复的问题上非常重要。Kafka引入幂等性，设计的原理也比较好理解。而事务与数据库的事务特性类似，有数据库使用的经验对理解Kafka的事务也比较容易接受。
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