最近在深入理解Flink的Exactly-Once，发现Flink Checkpoint只能保障Flink程序内部的一致性，无法保证Sink到外部系统的Exactly-Once语义。但是Sink到外部如果实现了TwoPhaseCommitSinkFunction这个抽象类就能实现端到端的Exactly-Once语义，而Kafka刚好也实现了这个这个类，所以先来研究下Kafka的Exactly-Once是怎么实现的。

在Producer向Kafka发送消息的时候，如果消息成功被写入到日志文件里面，消息就不会丢失了(多副本机制)。但是如果中间发生网络中断等异常，Producer没有接受到Ack消息，无法判断消息是否已经提交了，此时选择重复发送消息到Kafka，这样就会造成数据的重复写入(At Least Once)。因此在0.11.0.0版本中，Kafka引入了幂等性和事务性，以此来实现Exactly-Once语义。

Kafka幂等性：

幂等，就是指多接口的多次调用所产生的结果和只调用一次是一致的。没有幂等性的情况下就会重复发送数据，如下图所示：

Kafka的幂等性与事务性理解

Kafka的幂等性机制能保证单个分区不会重复写入数据，而实现幂等性的核心就是引入了producer id 和 sequence number这两个概念。

Kafka内部会自动为每个Producer分配一个producer id(PID)，broker端会为producer每个Partition维护一个<PID,Partition> -> sequence number映射。sequence number时从0开始单调递增的。

对于新接受到的消息，broker端会进行如下判断：

如果新消息的sequence number正好是broker端维护的<PID,Partition> -> sequence number大1，说broker会接受处理这条消息。
如果新消息的sequence number比broker端维护的sequence number要小，说明时重复消息，broker可以将其直接丢弃
如果新消息的sequence number比broker端维护的sequence number要大过1，说明中间存在了丢数据的情况，那么会响应该情况，对应的Producer会抛出OutOfOrderSequenceException。

Producer如何开启幂等性：

Properties.put(“enable.idempotence”,true);

如果使用的深入的话，还需要修改下producer端的retries、acks、max.in.flignt.requests.per.connection这几个参数，当然默认值已经能够应付大部分情况了，也不太建议修改。

Kafka事务性：

Kafka事务性主要是为了解决幂等性无法跨Partition运作的问题，事务性提供了多个Partition写入的原子性，即写入多个Partition要么全部成功，要么全部失败，不会出现部分成功部分失败这种情况。Flink正是基于Kafka的事务性，实现了端到端的Exactly Once语义 (ps：当然FLink配合其他系统也可以实现Exactly Once语义，比如参考链接中的MySQL,我这里想说明的是source和sink都是Kafka的情况下，可以做到端到端Exactly Once)。

在幂等性<producer id, Partition> -> sequence number的基础之上，Kafka还引入了如下这些角色来实现事务性：
1.   TransactionalId
2.   _transaction_state（Topic）
3.   Producer epoch
4.   ControlBatch (又叫Control Message、Transaction Marker)
5.   TransactionCoordinator

TransactionalId是需要用户显示进行设置的，用于唯一标识某个producer。这里为啥要重新引入一个TransactionalId而不是使用幂等性中引入的producer id呢？
这是因为producer id 在producer每次重启的时候都会更新为一个新值,如果没有TransactionalId，那么producer在Fail恢复后就不能abort上次未完成的事务了。TransactionalId可以唯一标识一个事务操作，便于这个事务的所有操作都能在用一个TransactionCoordinator(负责事务真正执行的Kafka内部角色) 上进行处理。

事务日志记录在_transaction_state Topic中。TransactionCoordinator如果发生异常进行恢复或者新选举时，可以通过读取_transaction_state 中的事务日志信息，来恢复其状态信息。

Producer epoch配合TransactionalId用于唯一标识最新的那个producer，它是一个单调递增的值，在每次初始化事务的时候递增(在KafkaProducer.initTransactions()方法中，每个producer通过transactionId获取producer id的时候同时获取到这个值)。它的作用如下，如果有两个producer使用了相同的transactionId，那么比较旧的那个producer会抛出异常，避免事务干扰。

ControlBatch是producer产生的并写入到Topic的特殊消息，ControlBatch一共有两种类型：COMMIT和ABORT，分别表示事务已经成功提交或者被成功中止。

Producer 在持久化数据时跟之前一样，按照条件持久化到硬盘（数据会有一个标识，标识这条或这批数据是不是事务写入的数据），当收到 Transaction Marker 时，把这个 ControlBatch(Transaction Marker)数据也直接写入这个 Partition 中，这样在处理 Consumer 消费时，就可以根据 ControlBatch信息做相应的处理。真正执行时，Producer 只需要告诉 TransactionCoordinator 当前事务可以 commit，然后再由 TransactionCoordinator 来向其涉及到的 Topic-Partition 的 leader 发送 Transaction Marker 数据，这里减轻了 Client 的压力，而且 TransactionCoordinator 会做一些优化，如果这个目标 Broker 涉及到多个事务操作，是可以共享这个 TCP 连接的；

对于Consumer来说ControlBatch是不可见,它们是用来让broker告知consumer之前拉取的消息是否被原子性提交，如下如所示：

Kafka的幂等性与事务性理解

TransactionCoordinator 是每个producer在broker端都会对应分配到的这么一个角色，负责事务的真正执行，并跟进记录事务当前所处的状态。

Producer如何开启事务：

程序必须给producer显式指定唯一的transactionId:

properties.put("transactionId"," ***id*** ")

程序默认会将幂等性设置为true，无需用户手动设置。

同时Consumer端要注意设置一个与事务性相关的参数：

isolation.level 默认值为read_uncommitted，意思是Consumer应用可以消费到未提交的事务。如果设置成 read_committed，Consumer应用就不能消费到未提交的事务。

同时要将enable.auto.commit参数设置为false

producer事务使用代码示例如下：

/**

     * 在一个事务内,即有生产消息又有消费消息

     */

    public void consumeTransferProduce() {

// 0. 构建生产者属性

Properties pro = new Properties()

pro.put(...key序列化设定...);

pro.put(...value序列化设定...);

pro.put("transactionId"," ***id*** ")

        // 1.构建生产者

        Producer producer = new Producer(properties);

        // 2.初始化事务(生成productId),对于一个生产者,只能执行一次初始化事务操作

        producer.initTransactions();

        while (true) {

            // 3.开启事务

            producer.beginTransaction();

            List<String> records = readCsvFile(path);

            try {

                for (String record : records) {

        producer.send(new ProducerRecord<String, String>("test",record ));

                }

                // 4.事务提交

                producer.commitTransaction();

            } catch (Exception e) {

                // 4.放弃事务

                producer.abortTransaction();

            }

        }

    }

TransactionCoordinator 执行事务操作时，整体流程如下图所示：

1. 查找Tranaction Corordinator

Producer向任意一个brokers发送 FindCoordinatorRequest请求来获取Transaction Coordinator的地址，返回对应的node_id，host，port信息。

2. 初始化事务 initTransaction

Producer发送InitpidRequest给Transaction Coordinator，获取pid。同时Transaction Coordinator会在Transaciton Log中记录这<TransactionId,pid>的映射关系这一消息。同时消息内部还包含了transactio_status事务状态信息：Empty/Ongoing/PrepareCommit/PrepareAbort/CompleteCommit/CompleteAbort/Dead.

另外，它还会做两件事：

恢复（Commit或Abort）之前的Producer未完成的事务
对PID对应的epoch进行递增，保证producer事务的唯一性。

只要开启了幂等特性即必须执行InitpidRequest，而无须考虑该Producer是否开启了事务特性。

3. 开始事务beginTransaction

执行Producer的beginTransacion()，它的作用是Producer在本地记录下这个transaction的状态为开始状态。这个操作并没有通知Transaction Coordinator，因为Transaction Coordinator只有在Producer发送第一条消息后才认为事务已经开启。

4. read-process-write流程

一旦Producer开始发送消息，Transaction Coordinator会将该<Transaction, Topic, Partition>存于Transaction Log内，并将其状态置为开始。另外，如果该<Topic, Partition>为该事务中第一个<Topic, Partition>，Transaction Coordinator还会启动对该事务的计时（每个事务都有自己的超时时间）。

在注册<Transaction, Topic, Partition>到Transaction Log后，生产者发送数据，虽然没有还没有执行commit或者abort，但是此时消息已经保存到Broker上了。即使后面执行abort，消息也不会删除，只是更改状态字段标识消息为abort状态。

5. 事务提交或终结 commitTransaction/abortTransaction

在Producer执行commitTransaction/abortTransaction时，Transaction Coordinator会执行一个二阶段提交：

第一阶段，将Transaction Log内的该事务状态设置为PREPARE_COMMIT或PREPARE_ABORT
第二阶段，将Transaction Marker写入该事务涉及到的所有消息（即将消息标记为committed或aborted）。这一步骤Transaction Coordinator会发送给当前事务涉及到的每个<Topic, Partition>的Leader，Broker收到该请求后，会将对应的Transaction Marker控制信息写入日志。

一旦Transaction Marker写入完成，Transaction Coordinator会将最终的COMPLETE_COMMIT或COMPLETE_ABORT状态写入Transaction Log中以标明该事务结束。

如上所述的事务性是能保证单个Producer的事务性。但是在Flink中会创建多个Producer，这个时候配合Flink中的Checkpoint机制，能保证多个Producer的事务性，实现端到端的Exactly-Once语义
虽然Producer端保证了事务性，但是Consumer端很难保证一个已经commit的事务所有msg都会被消费，有以下几个原因：
1. 对于 compacted topic，在一个事务中写入的数据可能会被新的值覆盖；
2. 一个事务内的数据，可能会跨多个 log segment，如果旧的 segmeng 数据由于过期而被清除，那么这个事务的一部分数据就无法被消费到了；
3. Consumer 在消费时可以通过 seek 机制，随机从一个位置开始消费，这也会导致一个事务内的部分数据无法消费；
4. Consumer 可能没有订阅这个事务涉及的全部 Partition。

对于一个 Partition 而言，offset 小于 LSO (Last Stable Offset)的数据，全都是已经确定的数据，这个主要是对于事务操作而言，在这个 offset 之前的事务操作都是已经完成的事务（已经 commit 或 abort），如果这个 Partition 没有涉及到事务数据，那么 LSO 就是其 HW（水位）。多个producer同时提交事务时，可能会出现先提交的事务未完成，但是事务已经完成的情况，此时后提交的事务的数据也不能被读取到，因为LSO结合事务时，保证之前的数据都是已提交的事务，所以此时会造成数据被消费的延迟，所以在实际的生产场景中，尽量避免 long transaction 这种操作，而且 long transaction可能也会容易触发事务超时

参考：

https://www.cnblogs.com/smartloli/p/11922639.html (Kafka幂等性图解)

https://blog.csdn.net/u011669700/article/details/80000744 (Kafka部分参数介绍)

https://www.jianshu.com/p/5bdd9a0d7d02 (Flink写入MySQL实现Exactly-Once)

https://blog.51cto.com/simplelife/2401411(Flink的二阶段提交)
https://www.cnblogs.com/createweb/p/11971846.html (Flink Exactly Once写入Kafka出错)

https://www.jianshu.com/p/64c93065473e(Kafka事务流程图)

https://blog.csdn.net/mlljava1111/article/details/81180351(事务 java Demo)

https://blog.csdn.net/muyimo/article/details/91439222(Kafka事务性分析)

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.11/dev/connectors/kafka.html
https://www.confluent.io/blog/transactions-apache-kafka/

Kafka的幂等性与事务性理解

Kafka幂等性：

Kafka事务性：

TransactionCoordinator 执行事务操作时，整体流程如下图所示：

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