一、前言
上一篇我们讲了 聊聊 Kafka：Kafka 消息丢失的场景以及最佳实践，这一篇我们来说一说 Kafka 消息重复的场景以及最佳实践。
我们下面会从以下两个方面来说一下 Kafka 消息重复的场景以及最佳实践。
- 生产者重复消息
- 消费者重复消息
2.1.1 根本原因 生产者发送的消息没有收到 Broker 正确的响应，导致生产者重试。
生产者发出一条消息，Broker 落盘以后因为网络等种种原因，发送端得到一个发送失败的响应或者网
络中断，然后生产者收到一个可恢复的 Exception 重试消息导致消息重复。
2.1.2 重试过程 【聊聊 Kafka（Kafka 消息重复的场景以及最佳实践）】
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主要流程：
- new KafkaProducer() 后创建一个后台线程 KafkaThread 扫描 RecordAccumulator 中是否有消息；
- 调用 KafkaProducer.send() 发送消息，实际上只是把消息保存到 RecordAccumulator 中；
- 后台线程 KafkaThread 扫描到 RecordAccumulator 中有消息后，将消息发送到 Kafka 集群；
- 如果发送成功，那么返回成功；
- 如果发送失败，那么判断是否允许重试。如果不允许重试，那么返回失败的结果；如果允许重
具体的重试流程见下图：
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2.1.3 可恢复异常说明 从下面源码中不难发现异常是
RetriableException 类型或者消息是事务类型 TransactionManager 允许重试；
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常见的
RetriableException 类继承关系如下：
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2.1.4 记录顺序问题 如果设置
max.in.flight.requests.per.connection > 1（默认5，单个连接上发送的未确认请求的最大数量，表示上一个发出的请求没有确认下一个请求又发出了）。大于1可能会改变记录的顺序，因为如果将两个 batch 发送到单个分区，第一个 batch 处理失败并重试，但是第二个 batch 处理成功，那么第二个 batch 处理中的记录可能先出现被消费。设置
max.in.flight.requests.per.connection = 1，可能会影响吞吐量，可以解决单个生产者发送顺序问题。如果多个生产者，生产者1先发送一个请求，生产者2后发送请求，此时生产者1返回可恢复异常，重试一定次数成功了。虽然生产者1先发送消息，但生产者2发送的消息会被先消费。2.2 消费者重复消息
2.2.1 根本原因 数据消费完没有及时提交 offset 到 Broker
2.2.2 业务场景 消息消费端在消费过程中挂掉没有及时提交 offset 到 Broker，另一个消费端启动拿之前记录的 offset 开始消费，由于 offset 的滞后性可能会导致新启动的客户端有少量重复消费。
三、Kafka 的三种消息语义 上一篇我们提到 Kafka 的三种消息语义，有一种仅有一次传递语义，可以保证消息不会丢失，也不会被重复发送。
忘了的我这里再说一下：
- 最多一次（At most once）：消息可能会丢失，但绝不会被重复发送。
- 至少一次（At least once）：消息不会丢失，但有可能被重复发送。
- 仅有一次（Exactly once）：消息不会丢失，也不会被重复发送。
Exactly once 语义不就行了吗？Kafka 支持的
Exactly once 和消息传递的服务质量标准 Exactly once 是不一样的。它是 Kafka 提供的另外一个特性，Kafka 中支持的事务也和我们通常意义理解的事务有一定的差异。在 Kafka 中，事务和 Excactly once 主要是为了配合流计算使用的特性。刚开始我也以为 Kafka 像 MQTT 一样能保证消息传递的仅有一次语义，后来才发现需要自己去实现，不得不说下 Kafka 的营销手段还是不错的。
既然 Kafka 无法保证消息不重复，那就需要我们的消费代码能够接受“消息是可能会重复的”这一现状，然后，通过一些方法来消除重复消息对业务的影响。
Kafka 实际上通过两种机制来确保消息消费的精确一次：
- 幂等性（Idempotence）
- 事务（Transaction）
保证在消息重发的时候，消费者不会重复处理。即使在消费者收到重复消息的时候，重复处理，也要保证最终结果的一致性。
所谓幂等性，数学概念就是:
f(f(x)) = f(x) 。f函数表示对消息的处理。比如，银行转账，如果失败，需要重试。不管重试多少次，都要保证最终结果一定是一致的。
4.2 引入幂等性之前
Producer 向 Broker 发送消息，然后 Broker 将消息追加到消息流中后再给 Producer 返回 Ack 信号值。实现流程如下:
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生产中，会出现各种不确定的因素，比如在 Producer 在发送给 Broker 的时候出现网络异常。比如以下这种异常情况的出现：
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上图这种情况，当 Producer 第一次发送消息给 Broker 时，Broker 将消息 (x2,y2) 追加到了消息流中， 但是在返回 Ack 信号给 Producer 时失败了（比如网络异常） 。此时，Producer 端
触发重试机制，将消息 (x2,y2) 重新发送给 Broker，Broker 接收到消息后，再次将该消息追加到消息流中，然后成功返回 Ack 信号给 Producer。这样下来，消息流中就被重复追加了两条相同的 (x2,y2) 的消息。4.3 引入幂等性之后
Kafka为了实现幂等性，在 0.11.0 版本之后，它在底层设计架构中引入了
ProducerID和SequenceNumber。ProducerID：在每个新的 Producer 初始化时，会被分配一个唯一的 ProducerID，这个 ProducerID 对客户端使用者是不可见的。SequenceNumber：对于每个 ProducerID，Producer 发送数据的每个 Topic 和 Partition 都对应一个从 0 开始单调递增的 SequenceNumber 值。
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同样，这是一种理想状态下的发送流程。实际情况下，会有很多不确定的因素，比如 Broker 在发送 Ack 信号给 Producer 时出现网络异常，导致发送失败。异常情况如下图所示：
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当 Producer 发送消息 (x2,y2) 给 Broker 时，Broker 接收到消息并将其追加到消息流中。此时，Broker 返回 Ack 信号给 Producer 时，发生异常导致 Producer 接收 Ack 信号失败。对于 Producer 来说，会触发重试机制，将消息 (x2,y2) 再次发送，但是，由于引入了幂等性，在每条消息中附带PID(ProducerID) 和 SequenceNumber。相同的 PID 和 SequenceNumber 发送给 Broker，而之前 Broker 缓存过之前发送的相同的消息，那么在消息流中的消息就只有一条 (x2,y2)，不会出现重复发送的情况。
4.4 源码分析
直接看
org.apache.kafka.clients.producer.internals.Sender#run 方法，然后跟进 runOnce 方法：
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细心地读者可能会问了，老周啊，你上面不是说的 SequenceNumber 么，怎么 ProducerIdAndEpoch 里是 epoch 啊？没错，老周这里的版本是 2.7.0 了，跟以前的老版本有点不一样，但意思是一样的，之前是序列号，现在的是代。
4.5 注意
我们上面说了在每个新的 Producer 初始化时，会分配一个 PID，消息发送到的每一个分区都有对应的代号，这些代号从 0 开始单调递增。生产者每发送一条消息就会将
Broker 端在内存中为每一对
- 只有 epoch_new 比 epoch_old 大 1 时，即 epoch_new = epoch_old + 1 时，Broker 才会接受这条消息；
- epoch_new < epoch_old + 1，说明消息被重复写入，Broker 直接丢弃该条消息；
- epoch_new > epoch_old + 1，说明中间有数据尚未写入，出现了消息乱序，可能存在消息丢失的现象，对应的生产者会抛出 OutOfOrderSequenceException 异常。
那么你可能会问，如果我想实现多分区以及多会话上的消息无重复，应该怎么做呢？答案就是事务（transaction）或者依赖事务型 Producer。这也是幂等性 Producer 和事务型 Producer 的最大区别！
五、事务 幂等性不能实现多分区以及多会话上的消息无重复，而 Kafka 事务则可以弥补这个缺陷，Kafka 自 0.11 版本开始也提供了对事务的支持，目前主要是在 read committed 隔离级别上做事情。它能保证多条消息原子性地写入到目标分区，同时也能保证 Consumer 只能看到事务成功提交的消息。下面我们就来看看 Kafka 中的事务型 Producer。
事务型 Producer 能够保证将消息原子性地写入到多个分区中。这批消息要么全部写入成功，要么全部失败。另外，事务型 Producer 也不惧进程的重启。Producer 重启回来后，Kafka 依然保证它们发送消息的精确一次处理。
六、最佳实践 6.1 生产端
6.1.1 幂等性 Producer 幂等性 Producer 只适合单个主题的单一分区内消息不重复，其次，它只能实现单会话上的幂等性。
- 设置
enable.idempotence=true，生产者将确保在流中准确地写入每个消息的一个副本。
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- 设置
acks = all。代表了你对“已提交”消息的定义。如果设置成 all，则表明所有副本 Broker 都要接收到消息，该消息才算是“已提交”。这是最高等级的“已提交”定义。
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- 设置
max.in.flight.requests.per.connection < 5，客户端将在单个连接上发送的未确认请求的最大数量。
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具体设置多少，可以参考上文 2.1.4 记录顺序问题，根据自己的业务情况来设置。 - 设置
retries = 3，当出现网络的瞬时抖动时，消息发送可能会失败，此时配置了 retries > 0 的 Producer 能够自动重试消息发送，避免消息丢失。
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如果重试达到设定的次数，那么生产者就会放弃重试并返回异常。不过并不是所有的异常都是可以通过重试来解决的，比如消息太大，超过max.request.size参数配置的值时，这种方式就不可行了。 - 设置
retry.backoff.ms = 300，合理估算重试的时间间隔，可以避免无效的频繁重试。
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它用来设定两次重试之间的时间间隔，避免无效的频繁重试。在配置retries和retry.backoff.ms之前，最好先估算一下可能的异常恢复时间，这样可以设定总的重试时间大于这个异常恢复时间，以此来避免生产者过早地放弃重试。
其它参数和上面的幂等性 Producer 参数一致，多加一个：
- 设置
transactional.id。这就支持了跨多个生产者会话的可靠性语义，因为它允许客户端在启动任何新事务之前确保使用相同 TransactionalId 的事务已经完成，最好为其设置一个有意义的名字。
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producer.initTransactions();
try {
producer.beginTransaction();
producer.send(record1);
producer.send(record2);
producer.commitTransaction();
} catch (KafkaException e) {
producer.abortTransaction();
}和普通 Producer 代码相比，事务型 Producer 的显著特点是调用了一些事务 API，如 initTransaction、beginTransaction、commitTransaction 和 abortTransaction，它们分别对应事务的初始化、事务开始、事务提交以及事务终止。
这段代码能够保证 record1 和 record2 被当作一个事务统一提交到 Kafka，要么它们全部提交成功，要么全部写入失败。
6.1.3 不在乎数据丢失的场景 你可能会问了，我的系统存在这种场景，我不在乎数据的丢失，该怎么配呢？你不会让我配置上面那些幂等性、事务型的参数吧？比如我的可能是日志收集的系统，这会导致系统吞吐量严重降低。
别着急，针对这种场景也有有有相应的方案的，那上面的参数别管了，
- 设置
ack=0，不需要 Broker 接收到消息的确认也不需要重试。
6.2.1 消费事务型 Producer 消息 设置
isolation.level=read_committed 参数的值即可
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- read_uncommitted：这是默认值，表明 Consumer 能够读取到 Kafka 写入的任何消息，不论事务型 Producer 提交事务还是终止事务，其写入的消息都可以读取。很显然，如果你用了事务型 Producer，那么对应的 Consumer 就不要使用这个值。
- read_committed：表明 Consumer 只会读取事务型 Producer 成功提交事务写入的消息。当然了，它也能看到非事务型 Producer 写入的所有消息。
enable.auto.commit = false，并采用手动提交位移的方式。这对于单 Consumer 多线程处理的场景而言是至关重要的。
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6.2.3 下游消费端做幂等 6.2.3.1 利用数据库的唯一约束实现幂等 比如金融领域，有一张流水表，表里有三个字段：转账单 ID、账户 ID 和变更金额，对于每个转账单每个账户只可以执行一次变更操作，我们可以给转账单 ID 和账户 ID 这两个字段联合起来创建一个唯一约束，这样对于相同的转账单 ID 和账户 ID，表里至多只能存在一条记录。
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基于这个思路，不光是可以使用关系型数据库，只要是支持类似“INSERT IF NOT EXIST”语义的存储类系统都可以用于实现幂等，比如，你可以用 Redis 的 SETNX 命令来替代数据库中的唯一约束，来实现幂等消费。
6.2.3.2 设置前置条件 给数据变更设置一个前置条件，如果满足条件就更新数据，否则拒绝更新数据，在更新数据的时候，同时变更前置条件中需要判断的数据。这样，重复执行这个操作时，由于第一次更新数据的时候已经变更了前置条件中需要判断的数据，不满足前置条件，则不会重复执行更新数据操作。
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但是，如果我们要更新的数据不是数值，或者我们要做一个比较复杂的更新操作怎么办？用什么作为前置判断条件呢？更加通用的方法是，给你的数据增加一个版本号属性，每次更数据前，比较当前数据的版本号是否和消息中的版本号一致，如果不一致就拒绝更新数据，更新数据的同时将版本号 +1，一样可以实现幂等更新。
不知道小伙伴们有没有发现，这个思想就是大名鼎鼎 CAS 乐观锁机制，其实很多高大上的东西并没有那么难，思想往往很简单。
6.2.3.3 记录并检查操作 如果上面两种方法都不适用你，这里还有一种通用性更强的方法，就是给每条消息都记录一个全局唯一 ID，消费时，先根据这个全局唯一 ID 检查这条消息是否有被消费过，如果没有消费过，才更新数据，然后将消费状态置为已消费。
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是不是感觉很简单？但里面的坑很大，说到底还是数据一致性不好保证，在“检查消费状态，然后更新数据并且设置消费状态”中，三个操作必须作为一组操作保证原子性，才能真正实现幂等，否则就会出现 Bug。
好了，这就是 Kafka 消息重复的场景以及最佳实践的所有内容了，希望对你实践有所参考意义，我们下期再见。
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