1. 数据重复

1.1 数据传递语义

• 至少一次（At Least Once）= 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（At Most Once）= 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（Exactly Once）：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，引入了一项重大特性：幂等性和事务。

1.2 幂等性

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。

精确一次（Exactly Once） = 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>相同主键的消息提交时，Broker只会持久化一条。其中PID(Producer Id)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的是在单分区单会话内不重复。

当幂等性Producer开启时，Kafka通过以下机制来保证消息的幂等性：

1. Producer ID（PID）和Sequence Number：
   每个幂等性Producer在初始化时都会分配一个唯一的Producer ID（PID）。
   每条消息在发送时会被分配一个递增的Sequence Number（序列号）。
   Kafka Broker通过PID和Sequence Number来判断消息是否重复。
2. 去重机制：
   当Broker收到一条消息时，会检查消息的PID和Sequence Number。如果消息的PID和Sequence Number已经存在，Broker会认为这是一个重复的消息，并且不会再次写入。
   这种机制只在单个分区内有效。如果消息发送到不同的分区，Kafka无法保证幂等性。

1.2.1 如何开启幂等性

开启方法：

1. 二次开发代码中添加 “props.put(“enable.idempotence”，true)”。
2. 客户端配置文件中添加 “enable.idempotence = true”。

// 初始化配置,开启事务特性
Properties props = new Properties();
props.put("enable.idempotence", true);
props.put("transactional.id", "transaction1");
...

KafkaProducer producer = new KafkaProducer<String, String>(props);

1.2.2 同一个消息，多个分区都会存在吗？

在Kafka中，同一个消息在多个分区中一般不会存在。Kafka的设计原则之一是消息在分区间是分布的，而不是复制的。以下是一些关键点：

Kafka消息分区

1. 分区（Partition）：
   每个Kafka主题（Topic）可以有多个分区（Partitions），消息在这些分区之间分布。每个消息会被发送到一个特定的分区，而不是所有分区。
   分区可以提高并行处理能力和扩展性，因为不同的分区可以由不同的消费者并行处理。

2. 消息键（Message Key）：
   当你向Kafka发送消息时，可以指定一个键（Key）。Kafka使用这个键来决定消息应该被写入哪个分区。相同键的消息会被写入同一个分区，从而保证了消息的顺序性。
   如果没有指定键，Kafka会使用轮询（Round-Robin）或者其他算法来将消息分配到不同的分区。

3. 副本（Replica）：
   虽然同一个消息不会被写入多个分区，但Kafka有一个副本机制（Replication），用于提高数据的可靠性和容错性。每个分区有一个主副本（Leader）和多个从副本（Follower），这些副本会在不同的Broker上保存相同的数据。
   当Producer发送消息到一个分区的主副本时，主副本会将消息复制到从副本中，以保证数据的高可用性。

1.3 事务

1.3.1 Kafka 事务原理

Kafka 的事务一共有如下5个API

// 1 初始化事务
void initTransactions();

// 2 开启事务
void beginTransaction() throws ProducerFencedException;

// 3 在事务内提交已经消费的偏移量（主要用于消费者）
void sendOffsetsToTransaction(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets, String consumerGroupId) throws ProducerFencedException;

// 4 提交事务
void commitTransaction() throws ProducerFencedException;

// 5 放弃事务（类似于回滚事务的操作）
void abortTransaction() throws ProducerFencedException;

package com.atguigu.kafka.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 CustomProducerTranactions {

    public static void main(String[] args) {

        // 0 配置
        Properties properties = new Properties();

        // 连接集群 bootstrap.servers
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092,hadoop103:9092");

        // 指定对应的key和value的序列化类型 key.serializer
//        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());

        // 指定事务id
        properties.put(ProducerConfig.TRANSACTIONAL_ID_CONFIG, "tranactional_id_01");

        // 1 创建kafka生产者对象
        // "" hello
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(properties);
		
		// 初始化事务
        kafkaProducer.initTransactions();
		// 开启事务
        kafkaProducer.beginTransaction();

        try {
            // 2 发送数据
            for (int i = 0; i < 5; i++) {
                kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first", "atguigu" + i));
            }
			
			// 模拟失败
            int i = 1 / 0;
			
			// 提交事务
            kafkaProducer.commitTransaction();
        } catch (Exception e) {
        	// 放弃事务
            kafkaProducer.abortTransaction();
        } finally {
            // 3 关闭资源
            kafkaProducer.close();
        }
    }
}

1.3.2 Kafka事务的作用和意义

作用

1. 保证消息的原子性：
   事务可以保证一组消息的写入要么全部成功，要么全部失败。对于需要在多个分区或多个主题上写入数据的场景，事务能够确保数据的原子性。

2. 避免数据丢失和重复：
   通过事务机制，Kafka可以避免消息在网络或系统故障时出现丢失或重复的情况。事务保证了每条消息的唯一性和可靠性。

3. 支持跨分区和跨主题的操作：
   事务支持跨多个分区和多个主题的原子操作，使得Kafka在处理复杂数据流时更加灵活和可靠。

4. 简化一致性处理：
   使用事务，开发者可以更简单地实现分布式系统中的数据一致性，而不需要手动处理分布式事务协调和一致性检查。

5. 支持幂等性：
   事务机制基于幂等性，确保每条消息在分区内唯一，不会因重试操作导致重复消息。

具体应用场景

1. 金融交易：
   在金融系统中，事务可以确保交易数据的完整性和一致性，避免资金损失和数据错乱。
2. 订单处理：
   电商平台中的订单处理需要保证多个步骤（如库存检查、支付处理、订单确认）的原子性，事务可以确保订单处理的可靠性。
3. 日志聚合：
   在日志收集和处理系统中，事务可以保证多条相关日志的完整性，避免丢失或重复。
4. 数据同步：
   在多数据中心或多系统的数据同步中，事务可以确保数据的同步操作原子性，避免数据不一致。

2. 数据有序

3. 数据乱序

1. kafka在1.x版本之前保证数据单分区有序，条件如下：

max.in.flight.requests.per.connection=1（不需要考虑是否开启幂等性）。

2. kafka在1.x及以后版本保证数据单分区有序，条件如下：
   a.未开启幂等性 : max.in.flight.requests.per.connection需要设置为1
   b.开启幂等性: max.in.flight.requests.per.connection需要设置小于等于5
   原因说明：因为在kafka1.x以后，启用幂等后，kafka服务端会缓存producer发来的最近5个request的元数据，
   故无论如何，都可以保证最近5个request的数据都是有序的。