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1 前言
大家好，我是明哥!
KAFKA 作为开源分布式事件流平台，在大数据和微服务领域都有着广泛的应用场景，是实时流处理场景下消息队列事实上的标准。用一句话概括，KAFKA 是实时数仓的基石，是事件驱动架构的灵魂。
但是一些技术小伙伴，尤其是一些很早就开始使用 KAFKA 的技术小伙伴们，对 KAFKA 的发展趋势和一些新特性，并不太熟悉，在使用过程中也踩了不少坑。
有鉴于此，我们接下来会有一个 KAFKA 系列文章，专门讲述 KAFKA 的这些新特性。
本文是该系列文章之一，讲述 KAFAK 的幂等生产者。
以下是正文。
2 从历史视角看 KAFKA 的发展
首先我们从历史视角，看下 KAFKA 的发展：
- KAFKA 在2013年12月推出了一个重要的版本 0.8.0，该版本相当重要，因为它通过 KAFKA-50 首次引进了多副本机制，为容错打下了坚实的基础;
- 然后在后续版本中逐步增添了很多新的功能特性：
- 如逐步摆脱对 zookeeper的依赖;
- 如支持 compact 清理策略;
- 如支持 kafka tired storage;
- 如生产者幂等性;
- 如对事务的支持;
- 如大的 kafka 生态的 kafka connect api, kafka stream api 以及 KSQL, 还有 kafka schema registry;
- 到目前为止(202109)，KAFKA 最新的稳定版已经演进到了 2.8.0;
- KAFKA 已经从最开始仅仅作为一个高吞吐的消息中间件，发展到了如今实时流处理场景下消息队列事实上的标准，用一句话概括，KAFKA 是实时数仓的基石，是事件驱动架构的灵魂。
- 但是如今在市面上生产环境中，还不乏有使用早期版本如 0.8.0 版本的情况。
kafka-timeline
kafka-api
3 什么是幂等生产者?
我们知道，当 kafka producer 向 broker 中的 topic发送数据时，可能会因为网络抖动等各种原因，造成 producer 收不到 broker 的 ack 确认信息。此时 producer 有两种选择：
producer 可以选择忽略没有收到 ack 确认消息，不做任何进一步处理：此时有可能会丢失消息。(之所以说有可能，是因为消息有可能没有写到 broker 的topic 中，但也有可能已经正确地写到了 broker 的 topic 中，只是回调的 ack 消息因网络抖动 producer 没有收到;)
producer 也可以选择多次尝试重发消息，直到收到ack 确认消息或重试最大次数到达: 此时有可能会造成消息的重复写，即 broker 端的 topic 中，重复地存储了重试发送的这些消息;
producer 重发没有收到 ack 确认的消息, 也可能会造成 broker 端 topic 的 partition 中 消息的顺序混乱，即因失败重发的消息在部分没有失败不需要重发的消息之后。
因 producer 重发没有收到 ack 确认的消息造成数据重复的问题，可以参见如下示意图，图中 message 7/8/9/10 即为重复的消息。
producer-resend-failure
KAFKA 的幂等生产者即 idempotent producer，就是解决上述问题的：它可以确保消息被正确地投递到 broker端，不会丢失没有重复，而且是以正确的顺序存储在 topic 的各个 partition 中。
4 如何启用幂等生产者?
- 启用幂等生产者，不涉及任何代码层面的改动，只涉及以下配置项的更改:
- enable.idempotence=true;//幂等生产者功能开关
- message.send.max.retries=xx //发送失败重试次数，可以配置很大比如10000000，甚至Integer.MAX_VALUE;
- max.in.flight.requests.per.connection=xx //xx <= 5, 代表每个连接中在途请求次数，有的博文说该参数必须配置为=1，其实不然，只需要<=5即可(max.in.flight must be set <= 5 when enable.idempotence is true");
- Acks=All //ACK 确认参数，可选 0/1/-1/ALL，-1 与 ALL 等价。在开启幂等生产者功能时，该参数必须配置为ALL/-1，即所有 ISR 都要确认收到了消息，才认为消息投递成功(acks must be set to all when enable.idempotence is true");
- 在开启幂等生产者即 enable.idempotence=true 的情况下，也可以不配置参数 max.in.flight.requests.per.connection 和参数 Acks，此时这两个参数会被自动配置;
5 幂等生产者的原理是什么?
首先需要说明下，在启用幂等生产者的情况下，消息失败时的重新发送，是由 kafka client 自动实现的，对我们来讲是透明的，我们不需要在代码中重试发送。(事实上，在代码中重试消息发送，反而会引起消息重复).
其内部工作原理如下：
- 在 producer 端，每个 producer 都被 broker 自动分配了一个 Producer Id (PID)， producer 向 broker 发送的每条消息，在内部都附带着该 pid 和一个递增的 sequence number;
- 在 broker 端，broker 为每个 topic 的每个 partition 都维护了一个当前写成功的消息的最大 PID-Sequence Number 元组;
- 当 broker 收到一个比当前最大 PID-Sequence Number 元组小的 sequence number 消息时，就会丢弃该消息，以避免造成数据重复存储;
- 当 broker 失败重新选举新的 leader 时, 以上去重机制仍然有效：因为 broker 的 topic 中存储的消息体中附带了 PID-sequence number 信息，且 leader 的所有消息都会被复制到 followers 中。当某个原来的 follower 被选举为新的 leader 时，它内部的消息中已经存储了PID-sequence number 信息，也就可以执行消息去重了。
- 幂等生产者，在 broker 端去重的工作原理，如下图所示：图片
6 幂等生产者与事务有何关系?
幂等生产者是 kafka 事务的必要不充分条件，即：
开启幂等生长者，不一定需要开启事务;
开始 kafka 事务，必须要开启幂等生产者;
事实上，开启 kafka事务时，kafka 会自动开启幂等生产者。
