kafka入门，数据去重（九）

数据传递语义

至少一次：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
最多一次：ACK级别设置为0
总结：
At Least Once：可以保证数据不丢失，但是不能保证数据不重复
At Most Once：可以保证数据不重复，但是不能保证数据不丢失
精确一次：对于一些非常重要的信息，比如和钱相关的数据，要求数据既不能重复也不丢失，Kafka 0.11版本以后，引入了重大特性：幂等性和事务

幂等性

幂等性就是值Producer不论向Broker发送多少次重复数据，Broker端都只会持久化一条，保证不重复。
精确一次=幂等性+至少一次（ack=-1+分区副本数>=2+ISR最小副本数量>=2）
重复数据的判断标准：具有<PID,partition,SeqNumber>相同主键的信息提交时，Broker只会持久化一条，其中PID是Kafka每次重启都会分配一个新的；partition表示分区号；Sequence Number是单调自增的。
所以幂等性只能保证再单分区会话内不回重复
在这里插入图片描述
开启幂等性参数
enable.idempotence默认为true,false关闭

生产者事务

开启事务，必须开启幂等性
在这里插入图片描述
producer在使用事务功能前，必须先自定义一个唯一的transactional.id,有了transactional.id，即使客户端挂掉了，它重启后也能继续处理未完成的事务
1、请求producer id 幂等性需要
2、返回producer id
3、发送消息到TopicA
4、发送commit请求
5、持久化commit请求
6、返回成功
7、后台发送commit请求

_transaction_state-分区-leader存储事务信息的特殊主题
默认又50个分区，每个分区负载一部分事务，事务划分根据transactional,id的hashcode值%50，计算出该分区事务属于哪个分区。该分区leader副本所在的broker节点即为这个transactional.id对应的Transaction Coordinator节点

例子

package com.longer.producer;import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;import java.util.Properties;public class CustomProducerTransactions {public static void main(String[] args) {//创建kafka配置对象Properties properties = new Properties();// 给 kafka 配置对象添加配置信息properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop100:9092");//序列化properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());//设置事务idproperties.put(ProducerConfig.TRANSACTIONAL_ID_CONFIG,"transaction_id_0");//创建kafka生产对象KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(properties);//初始化事务producer.initTransactions();//开启事务producer.beginTransaction();//调用 send 方法,发送消息try {for (int i = 0; i < 5; i++) {producer.send(new ProducerRecord<>("first", "hi," + i));}System.out.println(1/0);//提交事务producer.commitTransaction();}catch (Exception e){e.printStackTrace();//终止事务producer.abortTransaction();}finally {//关闭资源producer.close();}}
}