TDMQ CKafka 版事務：分布式環境下的消息一致性保障

解鎖 CKafka 事務能力的神秘面紗

在當今數字化浪潮下，分布式系統已成為支撐海量數據處理和高并發業務的中流砥柱。但在這看似堅不可摧的架構背后，數據一致性問題卻如影隨形，時刻考驗著系統的穩定性與可靠性。

CKafka 作為分布式流處理平臺的佼佼者，以其高吞吐量、可擴展性和容錯性等特點備受青睞。而它的事務功能，就是解決數據一致性問題的 “秘密武器”。通過事務能力，CKafka 能確保一組消息要么全部成功寫入，要么全部失敗回滾，就如同一個精密的齒輪組，每一個動作都協同一致，保證數據的完整性和準確性。無論是業務操作里的多條消息同時發送，還是流場景里“消費消息-處理-寫入消息”的鏈式操作，CKafka?事務能力都能大顯身手，為業務的穩健運行保駕護航。

接下來，就讓我們一起深入探索 CKafka 事務的奇妙世界，揭開它神秘的面紗。

事務相關概念大揭秘

在深入 CKafka 事務實踐之前，我們先來夯實基礎，全面了解事務相關的概念，為后續的實踐操作做好充分準備。

事務的基本概念

在 CKafka 的事務世界里，原子性、一致性、隔離性和持久性是其核心特性，它們共同確保了事務操作的可靠性和數據的完整性。

原子性：事務中的所有操作要么全部成功，要么全部失敗。CKafka 確保在事務中發送的消息要么被成功寫入到主題中，要么不寫入。
一致性：確保事務執行前后，數據的狀態應該保持一致。
隔離性：事務之間的操作相互獨立，互不干擾。
持久性：一旦事務被提交，其結果就會永久性地保存下來，即使遭遇系統崩潰、機器宕機等極端故障，數據也不會丟失。

事務的工作流程

CKafka 事務的工作流程清晰有序，如同一場精心編排的交響樂，每個步驟都緊密相連，共同奏響數據一致性的樂章。

首先是啟動事務，生產者在發送消息之前，需要調用 initTransactions() 方法來初始化事務。
接著進入發送消息環節，生產者可以將多條消息發送到一個或多個主題，這些消息都會被標記為事務性消息。
最后是提交或中止事務階段：

如果所有消息都成功發送，生產者就會調用 commitTransaction() 方法來提交事務，此時所有消息將被正式寫入到 CKafka；

反之，如果在發送過程中發生錯誤，生產者可以調用 abortTransaction() 方法來中止事務，所有消息將不會被寫入。

事務的配置

要使用 CKafka 的事務功能，您需要在生產者配置中設置以下參數：

Transactional.id：是每個事務性生產者的唯一標識符，用于標識事務的所有消息，確保事務的唯一性和可追蹤性。
Acks：設置為 All，確保所有副本都確認消息。
Enable.idempotence：設置為 True ，用于啟用冪等性，確保消息不會被重復發送。

事務的限制

在使用 CKafka 事務功能過程中，您還需要注意以下限制條件：

性能開銷：使用事務會引入額外的性能開銷，因為在事務處理過程中，需要進行更多的協調和確認操作。
事務超時：CKafka 對事務有超時限制，默認情況下為 60 秒。如果事務在這個時間內未提交或中止，將會被自動中止。
消費者處理：消費者在處理事務性消息時也需要格外注意，只有在事務提交后，消費者才能看到這些消息。

事務使用示例實操

理論知識儲備完成后，接下來通過實際代碼示例，幫助您更直觀地了解 CKafka 事務在生產者和消費者端的具體實現方式。

Producer 示例

以下是一個使用 Java 語言編寫的 CKafka 生產者示例，展示了如何配置、初始化事務，發送消息并處理異常。

import org.apache.CKafka.clients.producer.CKafkaProducer;
import org.apache.CKafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.CKafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.CKafka.clients.producer.RecordMetadata;
import java.util.Properties;
public class TransactionalProducerDemo {public static void main(String[] args) {// CKafka 配置Properties props = new Properties();props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092"); // CKafka broker 地址props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.CKafka.common.serialization.StringSerializer");props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.CKafka.common.serialization.StringSerializer");props.put(ProducerConfig.TRANSACTIONAL_ID_CONFIG, "my-transactional-id"); // 事務 IDprops.put(ProducerConfig.ENABLE_IDEMPOTENCE_CONFIG, "true"); // 啟用冪等性// 創建 CKafka 生產者CKafkaProducer<String, String> producer = new CKafkaProducer<>(props);// 初始化事務producer.initTransactions();try {// 開始事務producer.beginTransaction();// 發送消息for (int i = 0; i < 10; i++) {ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("my-topic", "key-" + i, "value-" + i);RecordMetadata metadata = producer.send(record).get(); // 發送消息并等待確認System.out.printf("Sent message: key=%s, value=%s, partition=%d, offset=%d%n", record.key(), record.value(), metadata.partition(), metadata.offset());}// 提交事務producer.commitTransaction();System.out.println("Transaction committed successfully.");} catch (Exception e) {// 如果發生異常，回滾事務producer.abortTransaction();System.err.println("Transaction aborted due to an error: " + e.getMessage());} finally {// 關閉生產者producer.close();}}
}

Consumer 示例

接下來是一個 CKafka 消費者示例，展示了如何配置并處理事務性消息，包括訂閱主題和拉取消息。

import org.apache.CKafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.CKafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.CKafka.clients.consumer.CKafkaConsumer;
import org.apache.CKafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import java.time.Duration;
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;
public class TransactionalConsumerDemo {public static void main(String[] args) {// CKafka 配置Properties props = new Properties();props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092"); // CKafka broker 地址props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "my-consumer-group"); // 消費者組 IDprops.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.CKafka.common.serialization.StringDeserializer");props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.CKafka.common.serialization.StringDeserializer");props.put(ConsumerConfig.ISOLATION_LEVEL_CONFIG, "read_committed"); // 只讀取已提交的事務消息// 創建 CKafka 消費者CKafkaConsumer<String, String> consumer = new CKafkaConsumer<>(props);// 訂閱主題consumer.subscribe(Collections.singletonList("my-topic"));try {while (true) {// 拉取消息ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {System.out.printf("Consumed message: key=%s, value=%s, partition=%d, offset=%d%n",record.key(), record.value(), record.partition(), record.offset());}}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();} finally {// 關閉消費者consumer.close();}}
}

CKafka 事務管理深度剖析

在 CKafka 中，事務管理涉及到多個組件和數據結構，以確保事務的原子性和一致性。事務信息的內存占用主要與以下幾個方面有關：

事務 ID 和 Producer ID

事務 ID：每個事務都有一個唯一的事務 ID，用于標識該事務。事務 ID 是由生產者在發送消息時指定的，通常是一個字符串。
Producer ID：每個生產者在連接到 CKafka 時會被分配一個唯一的 Producer ID。這個 ID 用于標識生產者的消息，并確保消息的順序性和冪等性。

事務狀態管理

CKafka 使用一個稱為事務狀態日志的內部主題來管理事務的狀態。這個日志記錄了每個事務的狀態（如進行中、已提交、已中止）以及與該事務相關的消息。事務狀態日志的管理涉及以下幾個方面：

內存中的數據結構：CKafka 在內存中維護一個數據結構（例如哈希表或映射），用于存儲當前活動的事務信息。這些信息包括事務 ID、Producer ID、事務狀態、時間戳等。
持久化存儲：事務狀態日志會被持久化到磁盤，以確保在 CKafka 服務器重啟或故障恢復時能夠恢復事務狀態。

事務信息的內存占用

事務信息的內存占用主要取決于以下兩個因素：

活動事務的數量：當前正在進行的事務數量直接影響內存占用。每個活動事務都會在內存中占用一定的空間。
事務的元數據：每個事務的元數據（例如事務 ID、Producer ID、狀態等）也會占用內存。具體的內存占用量取決于這些元數據的大小。

事務的清理

為了防止內存占用過高，CKafka 會根據配置的過期時間定期檢查并清理已完成的事務，默認保留 7 天，過期刪除。

事務常見的 FullGC / OOM 問題

從事務管理可以看出，事務信息會占用大量內存。其中影響事務信息占用內存大小的最直接的兩個因素就是：事務 ID 的數量和 Producer ID 的數量。

其中事務 ID 的數量指的是客戶端往 Broker 初始化、提交事務的數量，這個與客戶端的事務新增提交頻率強相關。
Producer ID 指的是 Broker 內每個 Topic 分區存儲的 Producer 狀態信息，因此 Producer ID 的數量與 Broker 的分區數量強相關。

在事務場景中，事務 ID 和 Producer ID 強綁定，如果同一個和事務 ID 綁定的 Producer ID 往 Broker 內所有的分區都發送消息，那么一個 Broker 內的 Producer ID 的數量理論上最多能達到事務 ID 數量與 Broker 內分區數量的乘積。假設一個實例下的事務 ID 數量為 t，一個 Broker 下的分區數量為 p，那么 Producer ID 的數量最大能達到 t * p。

因此，假設一個 Broker 下的事務 ID 數量為 t，平均事務內存占用大小為 tb，一個 Broker 下的分區數量為 p，平均一個 Producer ID 占用大小為 pb，那么該 Broker 內存中關于事務信息占用的內存大小為：t * tb + t * p * pb。

可以看出有兩種場景可能會導致內存占用暴漲：