大数据开发：Kafka事务实现流程

在Kafka框架当中，一个重要的概念，就是事务，在流处理场景下，Kafka事务应用广泛，搞懂Kafka事务这一块，也是学习当中的重要任务。今天的大数据开发学习分享，我们就主要来讲讲Kafka事务的具体实现流程。

Kafka事务听起来比较空洞，举个简单的例子，比如原子性的读取消息，立即处理和发送，如果中途出现错误，支持回滚操作。

Kafka事务处理流程

Kafka的整个事务处理流程如下图：

上图中的Transaction Coordinator运行在Kafka服务端，下面简称TC服务。

__transaction_state是TC服务持久化事务信息的topic名称，下面简称事务topic。

Producer向TC服务发送的commit消息，下面简称事务提交消息。

TC服务向分区发送的消息，下面简称事务结果消息。

寻找TC服务地址

Producer会首先从Kafka集群中选择任意一台机器，然后向其发送请求，获取TC服务的地址。Kafka有个特殊的事务topic，名称为__transaction_state，负责持久化事务消息。这个topic有多个分区，默认有50个，每个分区负责一部分事务。事务划分是根据transaction id，计算出该事务属于哪个分区。这个分区的leader所在的机器，负责这个事务的TC服务地址。

事务初始化

Producer在使用事务功能，必须先自定义一个唯一的transaction id。有了transaction 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。

Kafka实现事务需要依靠幂等性，而幂等性需要指定producer id。所以Producer在启动事务之前，需要向TC服务申请producer id。TC服务在分配producer id后，会将它持久化到事务topic。

发送消息

Producer在接收到producer id后，就可以正常的发送消息了。不过发送消息之前，需要先将这些消息的分区地址，上传到TC服务。TC服务会将这些分区地址持久化到事务topic。然后Producer才会真正的发送消息，这些消息与普通消息不同，它们会有一个字段，表示自身是事务消息。

这里需要注意下一种特殊的请求，提交消费位置请求，用于原子性的从某个topic读取消息，并且发送消息到另外一个topic。我们知道一般是消费者使用消费组订阅topic，才会发送提交消费位置的请求，而这里是由Producer发送的。Producer首先会发送一条请求，里面会包含这个消费组对应的分区（每个消费组的消费位置都保存在__consumer_offset topic的一个分区里），TC服务会将分区持久化之后，发送响应。Producer收到响应后，就会直接发送消费位置请求给GroupCoordinator。

发送提交请求

Producer发送完消息后，如果认为该事务可以提交了，就会发送提交请求到TC服务。Producer的工作至此就完成了，接下来它只需要等待响应。这里需要强调下，Producer会在发送事务提交请求之前，会等待之前所有的请求都已经发送并且响应成功。

提交请求持久化

TC服务收到事务提交请求后，会先将提交信息先持久化到事务topic。持久化成功后，服务端就立即发送成功响应给Producer。然后找到该事务涉及到的所有分区，为每个分区生成提交请求，存到队列里等待发送。

读者可能有所疑问，在一般的二阶段提交中，协调者需要收到所有参与者的响应后，才能判断此事务是否成功，最后才将结果返回给客户。那如果TC服务在发送响应给Producer后，还没来及向分区发送请求就挂掉了，那么Kafka是如何保证事务完成。因为每次事务的信息都会持久化，所以TC服务挂掉重新启动后，会先从事务topic加载事务信息，如果发现只有事务提交信息，却没有后来的事务完成信息，说明存在事务结果信息没有提交到分区。

发送事务结果信息给分区

后台线程会不停的从队列里，拉取请求并且发送到分区。当一个分区收到事务结果消息后，会将结果保存到分区里，并且返回成功响应到TC服务。当TC服务收到所有分区的成功响应后，会持久化一条事务完成的消息到事务topic。至此，一个完整的事务流程就完成了。

关于大数据开发学习，Kafka事务实现流程，以上就为大家做了简单的介绍了。Kafka事务是学习阶段一定要去重点搞懂的部分，从理论到实操，一定要多多去理解和练习。