Kafka幂等性原理及实现剖析

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。

5.结束语

这篇博客就和大家分享到这里,如果大家在研究学习的过程当中有什么问题,可以加群进行讨论或发送邮件给我,我会尽我所能为您解答,与君共勉!

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posted @ 2019-11-24 15:37  哥不是小萝莉  阅读(...)  评论(... 编辑 收藏