【Kafka】Kafka生产者如何实现冥等的?

Kafka的生产者在发送数据到broker,如果broker在收到消息后崩溃或者断开连接,导致生产者没有接收到成功响应,这时会触发重试机制,这种场景下回导致消息的重复。

冥等性

如果一个操作被执行多次,结果与执行一次相同,那么这个操作就是冥等的。

冥等生产者

冥等生产者的工作原理

  • 启用了冥等生产者,那么每条消息都将包含生产者的ID(PID)和序列号 。信息将与目标的topic和分区组合在一起,用于唯一表示一条消息。
  • broker收到了之前已经收到的消息,那么将拒绝接收该消息,并且返回错误信息。生产者记录该错误,反应在指标中,但是不抛出异常,也不触发告警。

生产者故障时冥等是怎样的?

  • 生产者重启 :当一个生产者发生故障时,我们通常会创建新的生产者来代替他------手动重启或者自动拉起等,这是生产者在连接borker时会生成生产者ID,每次初始化时,都会产生一个新的id,这意味着如果一个生产者发生故障后,重启后的生产者发送了一条旧生产者已经发送过的数据,那么broker无法检测到重复。

  • broker发生故障 :当一个broker发生故障,控制器将会为首领副本在该broker上的分区重新选举首领。

    • 每次生成新消息时,首领副本会用最后5个序列号更新内存中生产者状态,跟随者副本在复制消息时,会将该信息更新到自己的内存,所以当跟随者成为新首领时,已经有了最新的序列号来验证新消息的生成。
    • broker发生崩溃,但是没有更新最后一个快照时,由于生产者ID和序列号也是Kafak消息格式的一部分,在进行故障恢复时,通过旧快照+分区最新日志,可以恢复生产者的状态,等故障恢复完成之后,一个新的快照就保存好了。
    • 不彻底的首领选举broker期望接收消息2 后面就跟随的消息3 ,但是接收到了消息27 ,这时broker会抛出"乱序"的错误,如果使用了不带事务 的冥等生产者,这个错误可能会被忽略。该场景下 有可能消息3-消息26发生了丢失,需要检查是否发生了不彻底的首领选举

冥等生产者的局限性

  • 仅能防止由生产者内部重试逻辑引起的消息重复。
  • 不能防止代码中重复发送逻辑,因为这种对于kafka来说是两个消息
  • 使用过程中建议使用生产者内置的重试机制,而不是在应用程序中自行进行重试。

使用冥等生产者

  • enable.idempotence:生产者配置设置该值为true,在acks=all的配置下,性能基本不会有差异
  • transactional.id:可选参数,主要用于事务
启用冥等性后生产者的变化
  • 生产者启动时会额外调用一个API来获取生产者ID
  • 每个消息批次中第一条消息包含生产者ID和序列号(批次中其他消息基于第一条消息递增)
  • broker会验证每一个生产者实例的序列号,保证没有重复消息
  • 每个分区的消息顺序都将得到保证。

总结

通过启用Kafka的冥等生产者,可以保证每条消息在分区中仅被写入一次,即使触发了生产者重试机制也不会导致消息重复。

相关推荐
小江的记录本5 小时前
【Kafka核心】架构模型:Producer、Broker、Consumer、Consumer Group、Topic、Partition、Replica
java·数据库·分布式·后端·搜索引擎·架构·kafka
身如柳絮随风扬13 小时前
多数据源切换实战:从业务场景到3种实现方案全解析
java·分布式·微服务
AIMath~14 小时前
雪花算法+ZooKeeper解决方案+RPC是什么
分布式·zookeeper·云原生
KmSH8umpK14 小时前
Redis分布式锁从原生手写到Redisson高阶落地,附线上死锁复盘优化方案进阶第六篇
数据库·redis·分布式
空中海16 小时前
Kafka :存储、复制与可靠性
分布式·kafka·linq
渣渣盟16 小时前
构建企业级实时数据管道:Kafka + Flink 最佳实践
分布式·flink·kafka
KmSH8umpK17 小时前
Redis分布式锁从原生手写到Redisson高阶落地,附线上死锁复盘优化方案进阶第四篇
数据库·redis·分布式
KmSH8umpK17 小时前
Redis分布式锁从原生手写到Redisson高阶落地,附线上死锁复盘优化方案进阶第五篇
数据库·redis·分布式
卧室小白18 小时前
ceph-分布式存储
分布式
aXin_ya19 小时前
微服务第九天 分布式缓存(Redis)
分布式·缓存·微服务