spark stream消费kafka Exactly-once

• 精确一次消费（Exactly-once）
  是指消息一定会被处理且只会被处理一次。不多不少就一次处理
• 至少一次消费（at least once）
  主要是保证数据不会丢失，但有可能存在数据重复问题
• 最多一次消费 （at most once）
  主要是保证数据不会重复，但有可能存在数据丢失问题

数据丢失

• 实时计算任务进行计算，到数据结果存盘之前，进程崩溃，假设在进程崩溃前 kafka
  调整了偏移量，那么 kafka 就会认为数据已经被处理过，即使进程重启，kafka 也会从新的
  偏移量开始，所以之前没有保存的数据就被丢失掉了
  

重复消费

• 如果数据计算结果已经存盘了，在 kafka 调整偏移量之前，进程崩溃，那么 kafka 会
  认为数据没有被消费，进程重启，会重新从旧的偏移量开始，那么数据就会被 2 次消费，
  又会被存盘，数据就被存了 2 遍，造成数据重复。
  

目前 Kafka 默认每 5 秒钟做一次自动提交偏移量，这样并不能保证精准一次消费
enable.auto.commit 的默认值是 true；就是默认采用自动提交的机制。
auto.commit.interval.ms 的默认值是 5000，单位是毫秒。

利用关系型数据库的事务进行处理

• 偏移量的提交与数据的保存，不是原子性的。如果能做成要么数据保存和偏移量都成功，要么两个失败，那么就不会出现丢失或者重复了。
• 数据必须都要放在某一个关系型数据库中，无法使用其他功能强大的 nosql 数据库
• 事务本身性能不好
• 如果保存的数据量较大一个数据库节点不够，多个节点的话，还要考虑分布式事务
  的问题。分布式事务会带来管理的复杂性，一般企业不选择使用，有的企业会把分
  布式事务变成本地事务，例如把 Executor 上的数据通过 rdd.collect 算子提取到
  Driver 端，由 Driver 端统一写入数据库，这样会将分布式事务变成本地事务的单
  线程操作，降低了写入的吞吐量
  

手动提交偏移量+幂等性处理

• 数据丢失问题，办法就是要等数据保存成功后再提交偏移量，所以就必须手工
  来控制偏移量的提交时机
• 把数据的保存做成幂等性保存。即同一批数据反复保存多次，数据不会翻倍，保存一次和保
  存一百次的效果是一样的。利用数据存储的唯一约束、索引、主键保证插入、更新操作的幂等性
  

xxDstream.asInstanceOf[CanCommitOffsets].commitAsync(offsetRanges)
因为 offset 的存储于 HasOffsetRanges，只有 kafkaRDD 继承了他，所以假如我们对
KafkaRDD 进行了转化之后，其它 RDD 没有继承 HasOffsetRanges，所以就无法再获取
offset 了。
利用 ZooKeeper,Redis,Mysql 等工具手动对偏移量进行保存

• 从Redis中获取偏移量

// type:hash   key: offset:topic:groupId   field:partition   value: 偏移量
  def getOffset(topic: String, groupId: String): Map[TopicPartition, Long] = {
    //获取客户端连接
    val jedis: Jedis = MyRedisUtil.getJedisClient()
    //拼接操作redis的key     offset:topic:groupId
    var offsetKey = "offset:" + topic + ":" + groupId
    //获取当前消费者组消费的主题  对应的分区以及偏移量
    val offsetMap: util.Map[String, String] = jedis.hgetAll(offsetKey)
    //关闭客户端
    jedis.close()

    //将java的map转换为scala的map
    import scala.collection.JavaConverters._
    val oMap: Map[TopicPartition, Long] = offsetMap.asScala.map {
      case (partition, offset) => {
        println("读取分区偏移量：" + partition + ":" + offset)
        //Map[TopicPartition,Long]
        (new TopicPartition(topic, partition.toInt), offset.toLong)
      }
    }.toMap
    
    oMap
  }

• 将偏移量信息保存到Redis中

 def saveOffset(topic: String, groupId: String, offsetRanges: Array[OffsetRange]): Unit = {
    //拼接redis中操作偏移量的key
    var offsetKey = "offset:" + topic + ":" + groupId
    //定义java的map集合，用于存放每个分区对应的偏移量
    val offsetMap: util.HashMap[String, String] = new util.HashMap[String, String]()

    //对offsetRanges进行遍历，将数据封装offsetMap
    for (offsetRange <- offsetRanges) {
      val partitionId: Int = offsetRange.partition
      val fromOffset: Long = offsetRange.fromOffset
      val untilOffset: Long = offsetRange.untilOffset
      offsetMap.put(partitionId.toString, untilOffset.toString)
    }

    val jedis: Jedis = MyRedisUtil.getJedisClient()
    jedis.hmset(offsetKey, offsetMap)
    jedis.close()
  }

• 将数据批量的保存到ES中

 filteredDStream.foreachRDD {
      rdd => {
        //以分区为单位对数据进行处理
        rdd.foreachPartition {
          jsonObjItr => {
            val dauInfoList: List[(String, DauInfo)] = jsonObjItr.map {
              jsonObj => {
                .............
                val moreInfo = MoreInfo()
                (moreInfo.mac, moreInfo)
              }
            }.toList

            //将数据批量的保存到ES中
            val dt: String = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd").format(new Date())
            MyESUtil.bulkInsert(list, "index_more_info")
          }
        }
        //提交偏移量到Redis中
        OffsetManagerUtil.saveOffset(topic, groupId, offsetRanges)
      }