一、前言

數(shù)據(jù)重復(fù)這個問題其實(shí)也是挺正常，全鏈路都有可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)重復(fù)。

通常，消息消費(fèi)時候都會設(shè)置一定重試次數(shù)來避免網(wǎng)絡(luò)波動造成的影響，同時帶來副作用是可能出現(xiàn)消息重復(fù)。

整理下消息重復(fù)的幾個場景：

生產(chǎn)端： 遇到異常，基本解決措施都是 重試 。

場景一：leader分區(qū)不可用了，拋 LeaderNotAvailableException 異常，等待選出新 leader 分區(qū)。

場景二：Controller 所在 Broker 掛了，拋 NotControllerException 異常，等待 Controller 重新選舉。

場景三：網(wǎng)絡(luò)異常、斷網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)分區(qū)、丟包等，拋 NetworkException 異常，等待網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)。

消費(fèi)端： poll 一批數(shù)據(jù)，處理完畢還沒提交 offset ，機(jī)子宕機(jī)重啟了，又會 poll 上批數(shù)據(jù)，再度消費(fèi)就造成了消息重復(fù)。

怎么解決？

先來了解下消息的三種投遞語義：

最多一次（ at most once）： 消息只發(fā)一次，消息可能會丟失，但絕不會被重復(fù)發(fā)送。例如：mqtt 中 QoS = 0。

至少一次（ at least once）： 消息至少發(fā)一次，消息不會丟失，但有可能被重復(fù)發(fā)送。例如：mqtt 中 QoS = 1

精確一次（ exactly once）： 消息精確發(fā)一次，消息不會丟失，也不會被重復(fù)發(fā)送。例如：mqtt 中 QoS = 2。

了解了這三種語義，再來看如何解決消息重復(fù)，即如何實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)一次，可分為三種方法：

Kafka 冪等性 Producer： 保證生產(chǎn)端發(fā)送消息冪等。局限性，是只能保證單分區(qū)且單會話（重啟后就算新會話）

Kafka 事務(wù)： 保證生產(chǎn)端發(fā)送消息冪等。解決冪等 Producer 的局限性。

消費(fèi)端冪等：保證消費(fèi)端接收消息冪等。蔸底方案。

1）Kafka 冪等性 Producer

冪等性指 ：無論執(zhí)行多少次同樣的運(yùn)算，結(jié)果都是相同的。即一條命令，任意多次執(zhí)行所產(chǎn)生的影響均與一次執(zhí)行的影響相同。

冪等性使用示例：在生產(chǎn)端添加對應(yīng)配置即可

Propertiesprops=newProperties();
props.put("enable.idempotence",ture);//1.設(shè)置冪等
props.put("acks","all");//2.當(dāng)enable.idempotence為true，這里默認(rèn)為all
props.put("max.in.flight.requests.per.connection",5);//3.注意

設(shè)置冪等，啟動冪等。

配置 acks，注意：一定要設(shè)置 acks=all，否則會拋異常。

配置 max.in.flight.requests.per.connection 需要 <= 5 ，否則會拋異常 OutOfOrderSequenceException。

0.11 >= Kafka < 1.1, max.in.flight.request.per.connection = 1

Kafka >= 1.1, max.in.flight.request.per.connection <= 5

[**為了更好理解，需要了解下 Kafka 冪等機(jī)制：]

Producer 每次啟動后，會向 Broker 申請一個全局唯一的 pid。（重啟后 pid 會變化，這也是弊端之一）

Sequence Numbe：針對每個 都對應(yīng)一個從0開始單調(diào)遞增的 Sequence，同時 Broker端會緩存這個 seq num

判斷是否重復(fù)： 拿 去 Broker 里對應(yīng)的隊(duì)列 ProducerStateEntry.Queue（默認(rèn)隊(duì)列長度為 5）查詢是否存在

如果 nextSeq == lastSeq + 1，即 服務(wù)端seq + 1 == 生產(chǎn)傳入seq，則接收。

如果 nextSeq == 0 && lastSeq == Int.MaxValue，即剛初始化，也接收。

反之，要么重復(fù)，要么丟消息，均拒絕。

這種設(shè)計針對解決了兩個問題：

消息重復(fù)： 場景 Broker 保存消息后還沒發(fā)送 ack 就宕機(jī)了，這時候 Producer 就會重試，這就造成消息重復(fù)。

消息亂序： 避免場景，前一條消息發(fā)送失敗而其后一條發(fā)送成功，前一條消息重試后成功，造成的消息亂序。

那什么時候該使用冪等：

如果已經(jīng)使用 acks=all，使用冪等也可以。

如果已經(jīng)使用 acks=0 或者 acks=1，說明你的系統(tǒng)追求高性能，對數(shù)據(jù)一致性要求不高。不要使用冪等。

2）Kafka 事務(wù)

使用 Kafka 事務(wù)解決冪等的弊端：單會話且單分區(qū)冪等。

Tips： 這塊篇幅較長，這先稍微提及下使用，之后另起一篇。

事務(wù)使用示例：分為生產(chǎn)端 和 消費(fèi)端

Propertiesprops=newProperties();
props.put("enable.idempotence",ture);//1.設(shè)置冪等
props.put("acks","all");//2.當(dāng)enable.idempotence為true，這里默認(rèn)為all
props.put("max.in.flight.requests.per.connection",5);//3.最大等待數(shù)
props.put("transactional.id","my-transactional-id");//4.設(shè)定事務(wù)id

Producerproducer=newKafkaProducer(props);

//初始化事務(wù)
producer.initTransactions();

try{
//開始事務(wù)
producer.beginTransaction();

//發(fā)送數(shù)據(jù)
producer.send(newProducerRecord("Topic","Key","Value"));

//數(shù)據(jù)發(fā)送及Offset發(fā)送均成功的情況下，提交事務(wù)
producer.commitTransaction();
}catch(ProducerFencedException|OutOfOrderSequenceException|AuthorizationExceptione){
//數(shù)據(jù)發(fā)送或者Offset發(fā)送出現(xiàn)異常時，終止事務(wù)
producer.abortTransaction();
}finally{
//關(guān)閉Producer和Consumer
producer.close();
consumer.close();
}

這里消費(fèi)端 Consumer 需要設(shè)置下配置：isolation.level 參數(shù)

read_uncommitted： 這是默認(rèn)值，表明 Consumer 能夠讀取到 Kafka 寫入的任何消息，不論事務(wù)型 Producer 提交事務(wù)還是終止事務(wù)，其寫入的消息都可以讀取。

如果你用了事務(wù)型 Producer，那么對應(yīng)的 Consumer 就不要使用這個值。

read_committed： 表明 Consumer 只會讀取事務(wù)型 Producer 成功提交事務(wù)寫入的消息。當(dāng)然了，它也能看到非事務(wù)型 Producer 寫入的所有消息。

3）消費(fèi)端冪等

“如何解決消息重復(fù)？” 這個問題，其實(shí)換一種說法：就是如何解決消費(fèi)端冪等性問題。

只要消費(fèi)端具備了冪等性，那么重復(fù)消費(fèi)消息的問題也就解決了。

典型的方案是使用：消息表，來去重：

上述栗子中，消費(fèi)端拉取到一條消息后，開啟事務(wù)，將消息Id 新增到本地消息表中，同時更新訂單信息。

如果消息重復(fù)，則新增操作 insert 會異常，同時觸發(fā)事務(wù)回滾。

二、案例：Kafka 冪等性 Producer 使用

準(zhǔn)備工作如下：

1、Zookeeper：本地使用 Docker 啟動

$dockerrun-d--namezookeeper-p2181:2181zookeeper
a86dff3689b68f6af7eb3da5a21c2dba06e9623f3c961154a8bbbe3e9991dea4

2、Kafka：版本 2.7.1，源碼編譯啟動（看上文源碼搭建啟動）

3、啟動生產(chǎn)者：Kafka 源碼中 exmaple 中

4、啟動消息者：可以用 Kafka 提供的腳本

>基于SpringCloudAlibaba+Gateway+Nacos+RocketMQ+Vue&Element實(shí)現(xiàn)的后臺管理系統(tǒng)+用戶小程序，支持RBAC動態(tài)權(quán)限、多租戶、數(shù)據(jù)權(quán)限、工作流、三方登錄、支付、短信、商城等功能
>
>*項(xiàng)目地址：
>*視頻教程：

#舉個栗子：topic 需要自己去修改
$cd./kafka-2.7.1-src/bin
$./kafka-console-producer.sh--broker-listlocalhost:9092--topictest_topic

創(chuàng)建 topic ： 1副本，2 分區(qū)

$./kafka-topics.sh--bootstrap-serverlocalhost:9092--topicmyTopic--create--replication-factor1--partitions2

#查看
$./kafka-topics.sh--bootstrap-serverbroker:9092--topicmyTopic--describe

生產(chǎn)者代碼：

publicclassKafkaProducerApplication{

privatefinalProducerproducer;
finalStringoutTopic;

publicKafkaProducerApplication(finalProducerproducer,
finalStringtopic){
this.producer=producer;
outTopic=topic;
}

publicvoidproduce(finalStringmessage){
finalString[]parts=message.split("-");
finalStringkey,value;
if(parts.length>1){
key=parts[0];
value=parts[1];
}else{
key=null;
value=parts[0];
}
finalProducerRecordproducerRecord
=newProducerRecord<>(outTopic,key,value);
producer.send(producerRecord,
(recordMetadata,e)->{
if(e!=null){
e.printStackTrace();
}else{
System.out.println("key/value"+key+"/"+value+"	writtentotopic[partition]"+recordMetadata.topic()+"["+recordMetadata.partition()+"]atoffset"+recordMetadata.offset());
}
}
);
}

publicvoidshutdown(){
producer.close();
}

publicstaticvoidmain(String[]args){

finalPropertiesprops=newProperties();

props.put(ProducerConfig.ENABLE_IDEMPOTENCE_CONFIG,"true");
props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG,"all");

props.put(ProducerConfig.CLIENT_ID_CONFIG,"myApp");
props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class);
props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class);

finalStringtopic="myTopic";
finalProducerproducer=newKafkaProducer<>(props);
finalKafkaProducerApplicationproducerApp=newKafkaProducerApplication(producer,topic);

StringfilePath="/home/donald/Documents/Code/Source/kafka-2.7.1-src/examples/src/main/java/kafka/examples/input.txt";
try{
ListlinesToProduce=Files.readAllLines(Paths.get(filePath));
linesToProduce.stream().filter(l->!l.trim().isEmpty())
.forEach(producerApp::produce);
System.out.println("Offsetsandtimestampscommittedinbatchfrom"+filePath);
}catch(IOExceptione){
System.err.printf("Errorreadingfile%sdueto%s%n",filePath,e);
}finally{
producerApp.shutdown();
}
}
}

啟動生產(chǎn)者后，控制臺輸出如下：

啟動消費(fèi)者：

$./kafka-console-consumer.sh--bootstrap-serverlocalhost:9092--topicmyTopic

修改配置 acks

``

啟用冪等的情況下，調(diào)整 acks 配置，生產(chǎn)者啟動后結(jié)果是怎樣的：

修改配置 acks = 1

修改配置 acks = 0

會直接報錯：

Exceptioninthread"main"org.apache.kafka.common.config.ConfigException:Mustsetackstoallinordertousetheidempotentproducer.
Otherwisewecannotguaranteeidempotence.

修改配置 max.in.flight.requests.per.connection

``

啟用冪等的情況下，調(diào)整此配置，結(jié)果是怎樣的：

將 max.in.flight.requests.per.connection > 5 會怎樣？

當(dāng)然會報錯：

Causedby:org.apache.kafka.common.config.ConfigException:Mustsetmax.in.flight.requests.per.connectiontoatmost5tousetheidempotentproducer.

審核編輯：劉清