kafka中的端到端一致性(exactly-one)

Spark Streaming的Exactly-One的事务处理和不重复输出详解 本篇博文组织形式如下: 一:Exactly-One的事务处理 二:输出不重复一:Exactly-One的事务处理 一:Exactly-One的事务处理 1. 什么是事务处理: a) 能够处理且只被处理一次。例如,银行转账,A转给B,A有且仅转一次。 b) 能够输出,且只能够输出一次。而B接收转账,且直接收一次。2. 事务处理会不会失败呢? 可能性不大,Spark是批处理的方式来进 阅读详情

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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