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本文内容来自尚硅谷B站公开教学视频，仅做个人总结、学习、复习使用，任何对此文章的引用，应当说明源出处为尚硅谷，不得用于商业用途。
如有侵权、联系速删
视频教程链接：【尚硅谷】Kafka3.x教程（从入门到调优，深入全面）

PS：本节内容尚硅谷的视频讲的不太友好，又查了很多资料才搞明白

文章目录

数据可靠性
数据不重复
数据有序性

数据可靠性

首先数据的可靠性指的是：

消息不会意外丢失
消息不会重复传递

那回顾我们的数据发送流程，在确认数据发送成功的这一步，也就是ack应答这里，不同的参数对应着不同的策略，如果选择了0和1，则存在丢数的问题，如图：
0：如果数据发送到某个主题的leader时，leader所在节点挂了，那么这条消息就丢失了
在这里插入图片描述
1：同理，leader收到了，还没应答时挂了，也会丢数据

-1(all)： 使用-1能保证数据落配盘后才回答，保证数据不丢失

但是，如果Leader收到数据，所有Follower都开始同步数据，但有一个Follower，因为某种故障，迟迟不能与Leader进行同步，那这个问题怎么解决呢？

这就引出了ISR队列的概念了

ISR，是一个机制，也代表着一个同步合集，是由Leader维护的一个动态的in-sync replica set（ISR），意为和Leader保持同步的Follower+Leader集合(leader：0，isr:0,1,2)。它包含着所有处于同步状态的副本。当一个副本和Leader副本的差距超过一定程度时，这个副本就会被认为是不同步的，不再被加入到ISR中。也因此，Kafka中的 ISR 并不是一直不变的

那么，既然ISR是动态的，那哪些副本会被包含在ISR中呢？

主要依据就是副本需要保证能够及时地接收并复制Leader副本的消息，也就是需要保证与leader副本的消息同步延迟在一定的时间范围内（默认情况下是10秒钟，由参数 replica.lag.time.max.ms 控制）。

换而言之，因为分区与ISR机制，我们的消息一旦被Kafka 接收后，就会复制多份并很快落盘。这意味着，即使某一台Broker节点宕机乃至硬盘损毁，也不会导致数据丢失。

我们将ISR与ACK应答结合起来使用，就形成了数据可靠条件

数据完全可靠条件 = ACK级别设置为-1 + 分区副本大于等于2 + ISR里应答的最小副本数量大于等于2

数据不重复

上面讲解的，只能保证数据可靠，但是这又引出了一个新的问题
如果，leader在同步完成之后，向生产者回答时，挂掉了，这时候剩下的备份分区会自动选举出一个新leader出来，但是生产者并不知道它挂掉了，只会以为是消息发送失败了，触发重试，又将数据发送了一遍，然后新的leader就又接受了一遍消息，然后在备份分区上再存一遍。这就导致了这条消息存在两份，产生数据重复问题。
在这里插入图片描述
那么kafka是怎么保证数据不重复的呢？
其实这就是数据的幂等性问题了，幂等性就是指Producer不论向Broker发送多少次重复数据，Broker端都只会持久化一条，保证了不重复。

kafka默认启用数据幂等性，即设置 enable.idempotence = true

在生产者发消息时，这条消息是有它自己的属性的，其中有三个数据被拿来作为数据的主键，kafka会以此来判断这条消息是否重复，若重复，则只保留一条

PID：又叫生产者编号(producerid)， Producer在初始化的时候（只有初始化的时候会随机生成PID，也就是重启就会再次生成）会被分配一个PID

Partition：又叫分区编号，即这条消息要发往的分区的paritionid

SeqNumber：又叫序列号，发往同一Partition的消息会附带Sequence Number（即发送数据的编号，代表着向分区发送的第几条消息）

这样<PID, PartitionID, SeqNumber>就相当于构成了一个主键。Broker端会对<PID, PartitionID, SeqNumber>做缓存，当具有相同主键的消息提交时，Broker只会持久化一条，这样就保证了数据的唯一，不重复。

但是幂等性只能保证的是在单分区单会话内不重复，如果发消息时生产者挂掉了，重启后它不知道是否发送成功了，又将这个消息再发送一遍，此时它的PID发生变化，那么这条消息就被认为是一条新的消息，导致重复存储，这种情况怎么解决呢？

这就要引入kafka的事务机制了，事务这个东西大家都知道啥意思，不再重复解释

我们通过事务，让客户端挂掉后继续处理，而不是重新从头来过，保证消息的仅一次发送

注意：开启事务，必须开启幂等性。

请添加图片描述

kafka使用事务，有5个API

// 初始化事务
void initializeTransactions ();// 开启事务
void beginTransaction () throws ProducerFencedException;// 在事务中提交已消费的偏移量（主要用于消费者）
void sendOffsetsToTransaction (Map < TopicPartition, OffsetAndMetadata > offsets, String consumerGroupId) throws ProducerFencedException;// 提交事务
void commitTransaction () throws ProducerFencedException;// 放弃事务（类似于回滚事务的操作）
void abortTransaction () throws ProducerFencedException;

举个例子：

package com.atguigu.kafka;import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;import java.util.Properties;public class Test {public static void main(String[] args) {// 1. 创建 kafka 生产者的配置对象Properties properties = new Properties();// 2. 给 kafka 配置对象添加配置信息properties.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");properties.put("key.serializer", StringSerializer.class.getName());properties.put("value.serializer", StringSerializer.class.getName());properties.put("transactional.id", "transaction_id_0");// 3. 创建 kafka 生产者对象KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(properties);// 初始化事务kafkaProducer.initTransactions();// 开启事务kafkaProducer.beginTransaction();try {// 4. 调用 send 方法,发送消息// 发送消息for (int i = 0; i < 5; i++) {kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first", "atguigu " + i));}// int i = 1 / 0;// 提交事务kafkaProducer.commitTransaction();} catch (Exception e) {// 终止事务kafkaProducer.abortTransaction();} finally {// 5. 关闭资源kafkaProducer.close();}}
}