kafka事务:入门篇

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大数据皮皮熊 发表于 2023/05/27 20:58:53 2023/05/27
【摘要】 Kafka 的事务可以看作Kafka 中最难的知识点之一!

之前搜索网上kafka事务相关文章,要么不清不楚,要么过于深奥。最近难得一闲,啃了一下kip-98,终于如愿能系统地总结一下kafka事务的原理与实现。

kafka事务

kafka官方设计文档 kip-98。大家可以先阅读我这篇文章,再去啃kip原文。

Kafka 的事务可以看作Kafka 中最难的知识点之一!

一、基础概念

一般而言,消息中间件的消息传输保障有3个层级:

  • at most once:至多一次。消息可能会丢失,但绝对不会重复传输
  • at least once:最少一次。消息绝不会丢失,但可能会重复传输
  • exactly once:恰好一次。每条消息肯定会被传输一次且仅传输一次

Kafka 的消息传输保障机制非常直观。当生产者向 Kafka 发送消息时,一旦消息被成功提交到日志文件,由于多副本机制的存在,这条消息就不会丢失。

Kafka从0.11.0.0版本开始引入了幂等和事务这两个特性,以此来实现EOS(exactly oncesemantics,精确一次处理语义)。

二、幂等

所谓的幂等,简单地说就是对接口的多次调用所产生的结果和调用一次是一致的。生产者在进行重试的时候有可能会重复写入消息,而使用Kafka的幂等性功能之后就可以避免这种情况。

为了实现生产者的幂等性,Kafka为此引入了

  • producer id
  • 序列号(sequencenumber)这两个概念(在早期的kafka版本中,我们在业务层也实现了类似的header信息来实现业务层幂等。当然这部分kafka原生实现的源码也值得一看,对比看看有何优劣!)

客户端需要开启enable.idempotence为true。

为什么需要幂等?

因为事务开启后必然会有很多的失败重试

三、事务

幂等性并不能跨多个分区运作,而事务可以弥补这个缺陷。事务可以保证对多个分区写入操作的原子性。操作的原子性是指多个操作要么全部成功,要么全部失败,不存在部分成功、部分失败的可能。

1、解决什么问题?

  • 多分区原子写入
  • consume-transform-produce 原子操作
  • 有状态应用多个会话之间的连续性如何理解: 如应用重启后可以接着幂等生产和事务恢复

2、producer和consumer

2.1 producer

  • producer和transactionalId建议一一对应,因为一个TransactionalId只能有一个活跃的producer
  • 应用实例die的情况下,新启动的实例会接管事务,继续未完成的事务(aborted或committed)

2.2 consumer

consumer 事务语义相对弱一些

  • topic是compacted,老数据可能被新版本的数据覆盖
  • 事务消息跨多个日志segment,可能其中部分segment过期被删除
  • consumer消费可以指定offset消费。10条数据原子一个事务原子写入,但你指定从第9条数据开始消费,则1~8条数据不会被消费到。
  • consumer不一定会同时消费所有一个事务生产的topic和分区

3、具体实现

3.1 关键概念

为了支持事务,kafka新增加了如下模块:

  • 新协调器:Transaction Coordinator,分配PID、管理事务
  • 新内部topic:__transaction_state 持久化存储事务的日志
  • 新消息类型: ControlBatch兼容老的ProduceBatch,写到用户的topic,告诉用于之前fetch的数据是否已经commit。详见jira。 之前线上有个案例case,旧版本客户端消费该数据导致故障。
  • 新id:transactionalId,唯一识别producer。旧producer挂了的情况下,同id的新producer继续未完成的事务。
  • 新的epoch:producer epoch。通过版本号确定合法的事务producer(一个TransactionalId只能有一个活跃的producer)。
  • 新的request类型、新的request版本号
  • 新的消息格式

3.2 案例与DataFlow

image.png

注意4.3和4.4是Consume-Transform-Produce场景独有的步骤,涉及到消费和生产的联动,这里我不多介绍。

步骤:

  • 1、查找TransactionCoordinator
  • 2、获取并保存PID
  • 3、Producer开启事务
  • 4、Consume-Transform-Produce(以该场景举例)
    • 4.1 AddPartitionsToTxnRequest:producer告诉事务协调器哪些tp会被写入,事务协调器会将这些信息存储,并启动一个事务的定时器。
    • 4.2 ProduceRequest。 与常规的Produce相比多了PID\epoch\sequence number字段
    • 4.3 AddOffsetCommitsToTxnRequest:批量消费和生产时使用到。
      sendOffsetsToTransaction(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets,
      String consumerGroupId)
    • 4.4 TxnOffsetCommitRequest 与4.3配合
  • 5、提交或取消一个事务
    • 5.1 EndTxnRequest:endTransaction \ abortTransaction
      abortTransaction 后 下游消费者读取后会丢弃掉对应的数据
      收到这个请求后,
      1)协调器将往事务日志里面写入PREPARE_COMMITPREPARE_ABORT消息。
      2)发送COMMITABORTmarker到用户的数据里面(即5.2)。
      3)事务日志写入COMMITTEDABORTED消息。
    • 5.2 WriteTxnMarkerRequest事务协调器发给各个tp的leader的broker,broker收到后会往对应的topic里面插入ControlBatch(即marker)。告知该PID之前发送的消息的状态是怎么样的。注意:消费者需要缓存该PID的消息直到收到ControlBatch信息,才直到应该如何处理这些消息(业务处理or丢弃)。
  • 5.3 发送最终提交或取消请求ControlBatch(即marker)写到tp里后,事务协调器会往事务日志里面写入COMMITTEDABORTED消息,事务完成。

四、事务关键参数

1、broker端

2、producer端

3、consumer端

  • isolation.level:默认read_uncommitted
    • read_uncommitted: 同时消费到committed和uncommitted的消息
    • read_committed:只能消费到非事务消息以及

五、性能测试

不难分析,kafka的事务是相对轻量的,对性能影响相对可控。

kafka-producer-perf-test.sh--transactional-id 用于测试并发事务的性能。

潜在性能下降点:单producer写入性能,特别是开启幂等后的性能下降。

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