kafka中的端到端一致性(exactly-one)

最新推荐文章于 2025-04-28 16:10:46 发布

lbzz

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bitbitbyte/article/details/106965426

本文深入探讨了Exactly-Once语义在消息传输中的实现原理，特别是在Kafka中如何通过幂等性和事务性确保数据的一致性。解释了幂等写入和事务写入两种去重方式，并以KafkaProducer为例，介绍了其如何配合broker实现Exactly-Once语义。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

端到端一致性: exactly-once

传输过程要保证exactly-once, 需要内部能够实现状态保存, 当下游保存失败时, 能够更加保存的历史状态再次提交数据.

而下游接受数据, 需要具备去重能力. 去重有两种方式:幂等写入, 事务写入

内部: 支持checkpoint或者状态保存

下一级: 数据不会被重复写入

幂等写入
- 根据key去重, 比如k-v数据库: hbase, redis
事务写入
- 能够在失败后回滚提交

kafka

在0.11版本之后，Kafka Producer引入了幂等性机制（idempotent），配合acks = -1时的at least once语义，实现了producer到broker的exactly once语义。

producer需要能过保存当前发送数据的状态, 以及在出现失败时, 能够重复向broker提交数据.

而相对与producer的下一级broker(cluster端)需要具备幂等性(去重), 重复插入同一条数据, 只保留一条.

每个生产者线程生成的每条数据，添加以下的标识符： (producerid,partition,SequenceId),通过标识符对数据进行去重！

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要保证 Kafka-Flink-ClickHouse 端到端一致性，需要考虑以下几个方面： 1. 数据源首先确保数据源的数据是准确的、完整的，可以通过数据源的监控和校验来保证数据的正确性。 2. 数据传输在数据传输过程中，需要确保数据的可靠性和顺序性。可以使用 Kafka 提供的 Producer 和 Consumer API 来保证数据的可靠传输和顺序性。 3. 数据处理在数据处理过程中，需要保证数据的一致性。可以使用 Flink 提供的 Exactly-Once 语义来保证数据的一致性，即确保每条数据只被处理一次，避免重复处理和丢失数据。 4. 数据存储在数据存储过程中，需要保证数据的完整性和一致性。可以使用 ClickHouse 提供的 ACID 事务来保证数据的完整性和一致性，确保数据写入和读取的正确性。综上所述，要保证 Kafka-Flink-ClickHouse 端到端一致性，需要从数据源、数据传输、数据处理和数据存储等方面进行综合考虑和实现。