怎么實現Kafka事務特性分析

本篇文章給大家分享的是有關怎么實現Kafka事務特性分析，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學習，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。

特性背景

消息事務是指一系列的生產、消費操作可以要么都完成，要么都失敗，類似數據庫的事務。這個特性在0.10.2的版本是不支持的，從0.11版本開始才支持。華為云DMS率先提供Kafka 1.1.0的專享版服務，支持消息事務特性。      

支持事務消息有什么作用？消息事務是實現分布式事務的一種方案，可以確保分布式場景下的數據最終一致性。例如最常用的轉賬場景，小王 轉賬到小明，實際操作是小王賬戶減去相應金額，小明的賬戶增加相應金額，在分庫分表的前提下，2個賬戶存儲在不同的數據庫中，這時需要分布式事務才能保證數據庫一致性，單個數據庫的事務無法保證跨庫之間的原子性。如果小王賬戶先扣錢，再去發送消息到小明所在的數據庫去通知增加錢，在沒有事務消息的情況下，無論是先扣錢或者先發送通知增加錢，都會有數據不一致的問題，因為無法保證兩者的原子性。而有了事務消息，可以保證發送通知與本地事務（扣錢）是一個原子操作，本地事務與發送通知可以同時成功或者同時失敗，確保數據一致。

除了數據最終一致性外，還實現了消息Exactly once語義。所謂Exactly once語義是消息傳遞語義中最難實現的一種，包括At most once：最多一次（不會重復，但是可能丟失數據）； At least once：至少投遞一次（不會丟失，但是會導致重復）和Exactly  once: 剛好一次（不丟不重），也即冪等性。Kafka的冪等性可以保證生產只對一個分區實現Exactl once語義，需要多個分區也實現這個語義，還需要引入消息事務確保原子性。

分布式事務介紹

當前系統架構主流是分布式架構與微服務架構，在這種架構下數據源不是單一的數據庫，業務邏輯往往需要在多個數據庫中實現原子操作，單個數據庫中的強大的本地事務無法保證多節點原子操作。 此時需要分布式事務來確保數據的一致性。目前使用較多的分布式事務解決方案有幾種：

1、XA事務：兩階段/三階段提交

XA是由X/Open組織提出的分布式事務的規范。XA規范主要定義了(全局)事務管理器(Transaction Manager)和(局部)資源管理器(Resource Manager)之間的接口。XA接口是雙向的系統接口，在事務管理器（Transaction Manager）以及一個或多個資源管理器（Resource Manager）之間形成通信橋梁。實現XA事務的關鍵是兩階段和三階段提交協議。

兩階段提交協議（Two-phase Commit，2PC）經常被用來實現分布式事務。一般分為協調器C和若干事務參與者Si兩種角色，這里的事務參與者就是具體的數據庫，協調器可以和事務參與者在一臺機器上。

二階段提交協議主要包括由2個階段：第一個階段為準備階段（prepare），第二階段為提交階段。準備階段由事務協調者向事務參與者發送prepare消息，各個參與者處理本地事務但不提交，然后向事務協調者返回事務狀態。 提交階段根據準備階段各參與者的執行請求，協調者確定事務是提交或者回滾，向各個參與者發送命令。

二階段提交協議主要的問題是在提交執行過程中，所有的參與者都需要聽從協調者的統一調度，期間處于阻塞狀態而不能從事其他操作，這樣效率及其低下。特別是當協調者發出提交通知到部分參與者后宕機，其他參與者就會阻塞。

針對二階段提交存在的問題，三階段提交協議在prepare與commit階段之間增加一個pre-commit階段。Prepare階段只詢問參與者而不做事務，而在pre-commit階段各個參與者才會執行本地事務但不提交。Commit階段就是直接提交。這樣做可以避免二階段當協調者遲遲沒有發出commit或者rollback通知，參與者在超時后可以自行提交或者回滾，避免阻塞事務（這是因為經過了prepare階段已經確認了各個參與者是可以執行的，最后第三階段直接執行即可）。 三階段提交也存在很多問題，也不能完全保證數據一致，完全一致需要用到Paxos算法。

2、TCC補償性事務解決方案

TCC分別對應Try、Confirm和Cancel三種操作，含義如下：

 - Try：預留業務資源

 - Confirm：確認執行業務操作，執行事務

 - Cancel：取消執行業務操作

TCC解決了跨應用業務操作的原子性問題，在諸如組合支付、賬務拆分場景非常實用。TCC實際上把數據庫層的二階段提交上提到了應用層來實現，對于數據庫來說是一階段提交，規避了數據庫層的2PC性能低下問題。TCC需要業務提供使用，開發復雜和成本高。

3、事務消息

基于消息中間件的事務消息來完成分布式事務。事務消息可以確保本地執行事務與消息發送是原子的：先發送一條消息到消息中間件，然后執行本地事務，當本地事務成功后再發送提交確認到消息中間件，然后這條消息才能被其他業務消費者所能感知，從而確保原子性。

Kafka消息事務

01基本概念

為了支持事務，Kafka 0.11.0版本引入以下概念：

1.事務協調者：類似于消費組負載均衡的協調者，每一個實現事務的生產端都被分配到一個事務協調者(Transaction Coordinator)。

2.引入一個內部Kafka Topic作為事務Log：類似于消費管理Offset的Topic，事務Topic本身也是持久化的，日志信息記錄事務狀態信息，由事務協調者寫入。

3.引入控制消息(Control Messages)：這些消息是客戶端產生的并寫入到主題的特殊消息，但對于使用者來說不可見。它們是用來讓broker告知消費者之前拉取的消息是否被原子性提交。

4.引入TransactionId：不同生產實例使用同一個TransactionId表示是同一個事務，可以跨Session的數據冪等發送。當具有相同Transaction ID的新的Producer實例被創建且工作時，舊的且擁有相同Transaction ID的Producer將不再工作，避免事務僵死。

5.Producer ID：每個新的Producer在初始化的時候會被分配一個唯一的PID，這個PID對用戶是不可見的。主要是為提供冪等性時引入的。

6.Sequence Numbler。（對于每個PID，該Producer發送數據的每個<Topic, Partition>都對應一個從0開始單調遞增的Sequence Number。

7.每個生產者增加一個epoch：用于標識同一個事務Id在一次事務中的epoch，每次初始化事務時會遞增，從而讓服務端可以知道生產者請求是否舊的請求。

8.冪等性：保證發送單個分區的消息只會發送一次，不會出現重復消息。增加一個冪等性的開關enable.idempotence，可以獨立與事務使用，即可以只開啟冪等但不開啟事務。

02事務流程

1、查找事務協調者

生產者會首先發起一個查找事務協調者的請求(FindCoordinatorRequest)。協調者會負責分配一個PID給生產者。類似于消費組的協調者。

2、獲取produce ID

在知道事務協調者后，生產者需要往協調者發送初始化pid請求(initPidRequest)。這個請求分兩種情況：

●不帶transactionID

這種情況下直接生成一個新的produce ID即可，返回給客戶端

●帶transactionID

這種情況下，kafka根據transactionalId獲取對應的PID，這個對應關系是保存在事務日志中（上圖2a）。這樣可以確保相同的TransactionId返回相同的PID，用于恢復或者終止之前未完成的事務。

3、啟動事務

生產者通過調用beginTransaction接口啟動事務，此時只是內部的狀態記錄為事務開始，但是事務協調者認為事務開始只有當生產者開始發送第一條消息才開始。

4、消費和生產配合過程

這一步是消費和生成互相配合完成事務的過程，其中涉及多個請求：

●增加分區到事務請求

當生產者有新分區要寫入數據，則會發送AddPartitionToTxnRequest到事務協調者。協調者會處理請求，主要做的事情是更新事務元數據信息，并把信息寫入到事務日志中（事務Topic）。

●生產請求

生產者通過調用send接口發送數據到分區，這些請求新增pid，epoch和sequence number字段。

●增加消費offset到事務

生產者通過新增的snedOffsets ToTransaction接口，會發送某個分區的Offset信息到事務協調者。協調者會把分區信息增加到事務中。

●事務提交offset請求

當生產者調用事務提交offset接口后，會發送一個TxnOffsetCommitRequest請求到消費組協調者，消費組協調者會把offset存儲在__consumer-offsets Topic中。協調者會根據請求的PID和epoch驗證生產者是否允許發起這個請求。 消費offset只有當事務提交后才對外可見。

 5、提交或回滾事務

用戶通過調用commitTransaction或abortTranssaction方法提交或回滾事務。

●EndTxnRequest

當生產者完成事務后，客戶端需要顯式調用結束事務或者回滾事務。前者會使得消息對消費者可見，后者會對生產數據標記為Abort狀態，使得消息對消費者不可見。無論是提交或者回滾，都是發送一個EndTnxRequest請求到事務協調者，寫入PREPARE_COMMIT或者PREPARE_ABORT信息到事務記錄日志中(5.1a)。

●WriteTxnMarkerRequest

這個請求是事務協調者向事務中每個TopicPartition的Leader發送的。每個Broker收到請求后會寫入COMMIT(PID)或者ABORT(PID)控制信息到數據日志中(5.2a)。

這個信息用于告知消費者當前消息是哪個事務，消息是否應該接受或者丟棄。而對于未提交消息，消費者會緩存該事務的消息直到提交或者回滾。

這里要注意，如果事務也涉及到__consumer_offsets，即該事務中有消費數據的操作且將該消費的Offset存于__consumer_offsets中，Transaction Coordinator也需要向該內部Topic的各Partition的Leader發送WriteTxnMarkerRequest從而寫入COMMIT(PID)或COMMIT(PID)控制信息(5.2a 左邊)。

●寫入最終提交或回滾信息

當提交和回滾信息寫入數據日子后，事務協調者會往事務日志中寫入最終的提交或者終止信息以表示事務已經完成(圖5.3)，此時大部分于事務有關系的消息都可以被刪除（通過標記后面在日志壓縮時會被移除），我們只需要保留事務ID以及其時間戳即可。

以上就是怎么實現Kafka事務特性分析，小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業資訊頻道。