http://www.aboutyun.com/thread-24367-1-1.html
1.为什么要提供事务机制?
2.Exactly Once出现在哪个版本？
3.Exactly Once实现的原理是什么？
Kafka事务机制的实现主要是为了支持
Exactly Once即正好一次语义
操作的原子性
有状态操作的可恢复性
《Kafka背景及架构介绍》一文中有说明Kafka在0.11.0.0之前的版本中只支持At Least Once和At Most Once语义，尚不支持Exactly Once语义。
但是在很多要求严格的场景下，如使用Kafka处理交易数据，Exactly Once语义是必须的。我们可以通过让下游系统具有幂等性来配合Kafka的At Least Once语义来间接实现Exactly Once。但是：
该方案要求下游系统支持幂等操作，限制了Kafka的适用场景 实现门槛相对较高，需要用户对Kafka的工作机制非常了解 对于Kafka Stream而言，Kafka本身即是自己的下游系统，但Kafka在0.11.0.0版本之前不具有幂等发送能力
因此，Kafka本身对Exactly Once语义的支持就非常必要。
操作的原子性是指，多个操作要么全部成功要么全部失败，不存在部分成功部分失败的可能。 实现原子性操作的意义在于： 操作结果更可控，有助于提升数据一致性 便于故障恢复。因为操作是原子的，从故障中恢复时只需要重试该操作（如果原操作失败）或者直接跳过该操作（如果原操作成功），而不需要记录中间状态，更不需要针对中间状态作特殊处理
实现事务机制的几个阶段
上文提到，实现Exactly Once的一种方法是让下游系统具有幂等处理特性，而在Kafka Stream中，Kafka Producer本身就是“下游”系统，因此如果能让Producer具有幂等处理特性，那就可以让Kafka Stream在一定程度上支持Exactly once语义。
为了实现Producer的幂等语义，Kafka引入了Producer ID（即PID）和Sequence Number。每个新的Producer在初始化的时候会被分配一个唯一的PID，该PID对用户完全透明而不会暴露给用户。
对于每个PID，该Producer发送数据的每个都对应一个从0开始单调递增的Sequence Number。 类似地，Broker端也会为每个维护一个序号，并且每次Commit一条消息时将其对应序号递增。对于接收的每条消息，如果其序号比Broker维护的序号（即最后一次Commit的消息的序号）大一，则Broker会接受它，否则将其丢弃：
如果消息序号比Broker维护的序号大一以上，说明中间有数据尚未写入，也即乱序，此时Broker拒绝该消息，Producer抛出InvalidSequenceNumber 如果消息序号小于等于Broker维护的序号，说明该消息已被保存，即为重复消息，Broker直接丢弃该消息，Producer抛出DuplicateSequenceNumber 上述设计解决了0.11.0.0之前版本中的两个问题： Broker保存消息后，发送ACK前宕机，Producer认为消息未发送成功并重试，造成数据重复 前一条消息发送失败，后一条消息发送成功，前一条消息重试后成功，造成数据乱序
上述幂等设计只能保证单个Producer对于同一个的Exactly Once语义。 另外，它并不能保证写操作的原子性——即多个写操作，要么全部被Commit要么全部不被Commit。 更不能保证多个读写操作的的原子性。尤其对于Kafka Stream应用而言，典型的操作即是从某个Topic消费数据，经过一系列转换后写回另一个Topic，保证从源Topic的读取与向目标Topic的写入的原子性有助于从故障中恢复。
事务保证可使得应用程序将生产数据和消费数据当作一个原子单元来处理，要么全部成功，要么全部失败，即使该生产或消费跨多个。
另外，有状态的应用也可以保证重启后从断点处继续处理，也即事务恢复。 为了实现这种效果，应用程序必须提供一个稳定的（重启后不变）唯一的ID，也即Transaction ID。Transactin ID与PID可能一一对应。区别在于Transaction ID由用户提供，而PID是内部的实现对用户透明。
另外，为了保证新的Producer启动后，旧的具有相同Transaction ID的Producer即失效，每次Producer通过Transaction ID拿到PID的同时，还会获取一个单调递增的epoch。由于旧的Producer的epoch比新Producer的epoch小，Kafka可以很容易识别出该Producer是老的Producer并拒绝其请求。 有了Transaction ID后，Kafka可保证： 跨Session的数据幂等发送。当具有相同Transaction ID的新的Producer实例被创建且工作时，旧的且拥有相同Transaction ID的Producer将不再工作。 跨Session的事务恢复。如果某个应用实例宕机，新的实例可以保证任何未完成的旧的事务要么Commit要么Abort，使得新实例从一个正常状态开始工作。 需要注意的是，上述的事务保证是从Producer的角度去考虑的。从Consumer的角度来看，该保证会相对弱一些。尤其是不能保证所有被某事务Commit过的所有消息都被一起消费，因为： 对于压缩的Topic而言，同一事务的某些消息可能被其它版本覆盖 事务包含的消息可能分布在多个Segment中（即使在同一个Partition内），当老的Segment被删除时，该事务的部分数据可能会丢失 Consumer在一个事务内可能通过seek方法访问任意Offset的消息，从而可能丢失部分消息 Consumer可能并不需要消费某一事务内的所有Partition，因此它将永远不会读取组成该事务的所有消息
这一节所说的事务主要指原子性，也即Producer将多条消息作为一个事务批量发送，要么全部成功要么全部失败。 为了实现这一点，Kafka 0.11.0.0引入了一个服务器端的模块，名为Transaction Coordinator，用于管理Producer发送的消息的事务性。 该Transaction Coordinator维护Transaction Log，该log存于一个内部的Topic内。由于Topic数据具有持久性，因此事务的状态也具有持久性。 Producer并不直接读写Transaction Log，它与Transaction Coordinator通信，然后由Transaction Coordinator将该事务的状态插入相应的Transaction Log。 Transaction Log的设计与Offset Log用于保存Consumer的Offset类似。
许多基于Kafka的应用，尤其是Kafka Stream应用中同时包含Consumer和Producer，前者负责从Kafka中获取消息，后者负责将处理完的数据写回Kafka的其它Topic中。 为了实现该场景下的事务的原子性，Kafka需要保证对Consumer Offset的Commit与Producer对发送消息的Commit包含在同一个事务中。否则，如果在二者Commit中间发生异常，根据二者Commit的顺序可能会造成数据丢失和数据重复： 如果先Commit Producer发送数据的事务再Commit Consumer的Offset，即At Least Once语义，可能造成数据重复。 如果先Commit Consumer的Offset，再Commit Producer数据发送事务，即At Most Once语义，可能造成数据丢失。
用于事务特性的控制型消息 为了区分写入Partition的消息被Commit还是Abort，Kafka引入了一种特殊类型的消息，即Control Message。该类消息的Value内不包含任何应用相关的数据，并且不会暴露给应用程序。它只用于Broker与Client间的内部通信。 对于Producer端事务，Kafka以Control Message的形式引入一系列的Transaction Marker。Consumer即可通过该标记判定对应的消息被Commit了还是Abort了，然后结合该Consumer配置的隔离级别决定是否应该将该消息返回给应用程序。
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// 初始化事务，包括结束该Transaction ID对应的未完成的事务（如果有） // 保证新的事务在一个正确的状态下启动 producer.initTransactions(); // 开始事务 producer.beginTransaction(); // 消费数据 ConsumerRecords records = consumer.poll(100); try{ // 发送数据 producer.send(new ProducerRecord("Topic", "Key", "Value"));
// 发送消费数据的Offset，将上述数据消费与数据发送纳入同一个Transaction内producer.sendOffsetsToTransaction(offsets,"group1");// 数据发送及Offset发送均成功的情况下，提交事务producer.commitTransaction();
} catch (ProducerFencedException | OutOfOrderSequenceException | AuthorizationException e) { // 数据发送或者Offset发送出现异常时，终止事务 producer.abortTransaction(); } finally { // 关闭Producer和Consumer producer.close(); consumer.close(); }
完整事务过程
找到Transaction Coordinator 由于Transaction Coordinator是分配PID和管理事务的核心，因此Producer要做的第一件事情就是通过向任意一个Broker发送FindCoordinator请求找到Transaction Coordinator的位置。
注意：只有应用程序为Producer配置了Transaction ID时才可使用事务特性，也才需要这一步。另外，由于事务性要求Producer开启幂等特性，因此通过将transactional.id设置为非空从而开启事务特性的同时也需要通过将enable.idempotence设置为true来开启幂等特性。
获取PID 找到Transaction Coordinator后，具有幂等特性的Producer必须发起InitPidRequest请求以获取PID。 注意：只要开启了幂等特性即必须执行该操作，而无须考虑该Producer是否开启了事务特性。 如果事务特性被开启 InitPidRequest会发送给Transaction Coordinator。如果Transaction Coordinator是第一次收到包含有该Transaction ID的InitPidRequest请求，它将会把该存入Transaction Log，如上图中步骤2.1所示。这样可保证该对应关系被持久化，从而保证即使Transaction Coordinator宕机该对应关系也不会丢失。 除了返回PID外，InitPidRequest还会执行如下任务： 增加该PID对应的epoch。具有相同PID但epoch小于该epoch的其它Producer（如果有）新开启的事务将被拒绝。 恢复（Commit或Abort）之前的Producer未完成的事务（如果有）。 注意：InitPidRequest的处理过程是同步阻塞的。一旦该调用正确返回，Producer即可开始新的事务。 另外，如果事务特性未开启，InitPidRequest可发送至任意Broker，并且会得到一个全新的唯一的PID。该Producer将只能使用幂等特性以及单一Session内的事务特性，而不能使用跨Session的事务特性。
开启事务 Kafka从0.11.0.0版本开始，提供beginTransaction()方法用于开启一个事务。调用该方法后，Producer本地会记录已经开启了事务，但Transaction Coordinator只有在Producer发送第一条消息后才认为事务已经开启。
Consume-Transform-Produce 这一阶段，包含了整个事务的数据处理过程，并且包含了多种请求。
AddPartitionsToTxnRequest 一个Producer可能会给多个发送数据，给一个新的发送数据前，它需要先向Transaction Coordinator发送AddPartitionsToTxnRequest。 Transaction Coordinator会将该存于Transaction Log内，并将其状态置为BEGIN，如上图中步骤4.1所示。有了该信息后，我们才可以在后续步骤中为每个Topic, Partition>设置COMMIT或者ABORT标记（如上图中步骤5.2所示）。 另外，如果该为该事务中第一个，Transaction Coordinator还会启动对该事务的计时（每个事务都有自己的超时时间）。 ProduceRequest Producer通过一个或多个ProduceRequest发送一系列消息。除了应用数据外，该请求还包含了PID，epoch，和Sequence Number。该过程如上图中步骤4.2所示。
AddOffsetsToTxnRequest 为了提供事务性，Producer新增了sendOffsetsToTransaction方法，该方法将多组消息的发送和消费放入同一批处理内。 该方法先判断在当前事务中该方法是否已经被调用并传入了相同的Group ID。若是，直接跳到下一步；若不是，则向Transaction Coordinator发送AddOffsetsToTxnRequests请求，Transaction Coordinator将对应的所有存于Transaction Log中，并将其状态记为BEGIN，如上图中步骤4.3所示。该方法会阻塞直到收到响应。
TxnOffsetCommitRequest 作为sendOffsetsToTransaction方法的一部分，在处理完AddOffsetsToTxnRequest后，Producer也会发送TxnOffsetCommit请求给Consumer Coordinator从而将本事务包含的与读操作相关的各的Offset持久化到内部的__consumer_offsets中，如上图步骤4.4所示。 在此过程中，Consumer Coordinator会通过PID和对应的epoch来验证是否应该允许该Producer的该请求。 这里需要注意： 写入__consumer_offsets的Offset信息在当前事务Commit前对外是不可见的。也即在当前事务被Commit前，可认为该Offset尚未Commit，也即对应的消息尚未被完成处理。 Consumer Coordinator并不会立即更新缓存中相应的Offset，因为此时这些更新操作尚未被COMMIT或ABORT。
Commit或Abort事务 一旦上述数据写入操作完成，应用程序必须调用KafkaProducer的commitTransaction方法或者abortTransaction方法以结束当前事务。
EndTxnRequest
commitTransaction方法使得Producer写入的数据对下游Consumer可见。abortTransaction方法通过Transaction Marker将Producer写入的数据标记为Aborted状态。下游的Consumer如果将isolation.level设置为READ_COMMITTED，则它读到被Abort的消息后直接将其丢弃而不会返回给客户程序，也即被Abort的消息对应用程序不可见。
无论是Commit还是Abort，Producer都会发送EndTxnRequest请求给Transaction Coordinator，并通过标志位标识是应该Commit还是Abort。 收到该请求后，Transaction Coordinator会进行如下操作 将PREPARE_COMMIT或PREPARE_ABORT消息写入Transaction Log，如上图中步骤5.1所示 通过WriteTxnMarker请求以Transaction Marker的形式将COMMIT或ABORT信息写入用户数据日志以及Offset Log中，如上图中步骤5.2所示 最后将COMPLETE_COMMIT或COMPLETE_ABORT信息写入Transaction Log中，如上图中步骤5.3所示
补充说明：对于commitTransaction方法，它会在发送EndTxnRequest之前先调用flush方法以确保所有发送出去的数据都得到相应的ACK。对于abortTransaction方法，在发送EndTxnRequest之前直接将当前Buffer中的事务性消息（如果有）全部丢弃，但必须等待所有被发送但尚未收到ACK的消息发送完成。
上述第二步是实现将一组读操作与写操作作为一个事务处理的关键。因为Producer写入的数据Topic以及记录Comsumer Offset的Topic会被写入相同的Transactin Marker，所以这一组读操作与写操作要么全部COMMIT要么全部ABORT。
WriteTxnMarkerRequest 上面提到的WriteTxnMarkerRequest由Transaction Coordinator发送给当前事务涉及到的每个的Leader。收到该请求后，对应的Leader会将对应的COMMIT(PID)或者ABORT(PID)控制信息写入日志，如上图中步骤5.2所示。
该控制消息向Broker以及Consumer表明对应PID的消息被Commit了还是被Abort了。
这里要注意，如果事务也涉及到__consumer_offsets，即该事务中有消费数据的操作且将该消费的Offset存于__consumer_offsets中，Transaction Coordinator也需要向该内部Topic的各Partition的Leader发送WriteTxnMarkerRequest从而写入COMMIT(PID)或COMMIT(PID)控制信息。
写入最终的COMPLETE_COMMIT或COMPLETE_ABORT消息 写完所有的Transaction Marker后，Transaction Coordinator会将最终的COMPLETE_COMMIT或COMPLETE_ABORT消息写入Transaction Log中以标明该事务结束，如上图中步骤5.3所示。
此时，Transaction Log中所有关于该事务的消息全部可以移除。当然，由于Kafka内数据是Append Only的，不可直接更新和删除，这里说的移除只是将其标记为null从而在Log Compact时不再保留。
另外，COMPLETE_COMMIT或COMPLETE_ABORT的写入并不需要得到所有Rreplica的ACK，因为如果该消息丢失，可以根据事务协议重发。 补充说明，如果参与该事务的某些在被写入Transaction Marker前不可用，它对READ_COMMITTED的Consumer不可见，但不影响其它可用的COMMIT或ABORT。在该恢复可用后，Transaction Coordinator会重新根据PREPARE_COMMIT或PREPARE_ABORT向该发送Transaction Marker。
总结 PID与Sequence Number的引入实现了写操作的幂等性 写操作的幂等性结合At Least Once语义实现了单一Session内的Exactly Once语义 Transaction Marker与PID提供了识别消息是否应该被读取的能力，从而实现了事务的隔离性 Offset的更新标记了消息是否被读取，从而将对读操作的事务处理转换成了对写（Offset）操作的事务处理 Kafka事务的本质是，将一组写操作（如果有）对应的消息与一组读操作（如果有）对应的Offset的更新进行同样的标记（即Transaction Marker）来实现事务中涉及的所有读写操作同时对外可见或同时对外不可见 Kafka只提供对Kafka本身的读写操作的事务性，不提供包含外部系统的事务性 异常处理
Exception处理 InvalidProducerEpoch 这是一种Fatal Error，它说明当前Producer是一个过期的实例，有Transaction ID相同但epoch更新的Producer实例被创建并使用。此时Producer会停止并抛出Exception。
InvalidPidMapping Transaction Coordinator没有与该Transaction ID对应的PID。此时Producer会通过包含有Transaction ID的InitPidRequest请求创建一个新的PID。 NotCorrdinatorForGTransactionalId 该Transaction Coordinator不负责该当前事务。Producer会通过FindCoordinatorRequest请求重新寻找对应的Transaction Coordinator。
InvalidTxnRequest 违反了事务协议。正确的Client实现不应该出现这种Exception。如果该异常发生了，用户需要检查自己的客户端实现是否有问题。
CoordinatorNotAvailable Transaction Coordinator仍在初始化中。Producer只需要重试即可。
DuplicateSequenceNumber 发送的消息的序号低于Broker预期。该异常说明该消息已经被成功处理过，Producer可以直接忽略该异常并处理下一条消息
InvalidSequenceNumber 这是一个Fatal Error，它说明发送的消息中的序号大于Broker预期。此时有两种可能 数据乱序。比如前面的消息发送失败后重试期间，新的消息被接收。正常情况下不应该出现该问题，因为当幂等发送启用时，max.inflight.requests.per.connection被强制设置为1，而acks被强制设置为all。故前面消息重试期间，后续消息不会被发送，也即不会发生乱序。并且只有ISR中所有Replica都ACK，Producer才会认为消息已经被发送，也即不存在Broker端数据丢失问题。 服务器由于日志被Truncate而造成数据丢失。此时应该停止Producer并将此Fatal Error报告给用户。
InvalidTransactionTimeout InitPidRequest调用出现的Fatal Error。它表明Producer传入的timeout时间不在可接受范围内，应该停止Producer并报告给用户。
处理Transaction Coordinator失败
写PREPARE_COMMIT/PREPARE_ABORT前失败 Producer通过FindCoordinatorRequest找到新的Transaction Coordinator，并通过EndTxnRequest请求发起COMMIT或ABORT流程，新的Transaction Coordinator继续处理EndTxnRequest请求——写PREPARE_COMMIT或PREPARE_ABORT，写Transaction Marker，写COMPLETE_COMMIT或COMPLETE_ABORT。
写完PREPARE_COMMIT/PREPARE_ABORT后失败 此时旧的Transaction Coordinator可能已经成功写入部分Transaction Marker。新的Transaction Coordinator会重复这些操作，所以部分Partition中可能会存在重复的COMMIT或ABORT，但只要该Producer在此期间没有发起新的事务，这些重复的Transaction Marker就不是问题。
写完COMPLETE_COMMIT/ABORT后失败 旧的Transaction Coordinator可能已经写完了COMPLETE_COMMIT或COMPLETE_ABORT但在返回EndTxnRequest之前失败。该场景下，新的Transaction Coordinator会直接给Producer返回成功。
事务过期机制
transaction.timeout.ms 终止过期事务 当Producer失败时，Transaction Coordinator必须能够主动的让某些进行中的事务过期。否则没有Producer的参与，Transaction Coordinator无法判断这些事务应该如何处理，这会造成： 如果这种进行中事务太多，会造成Transaction Coordinator需要维护大量的事务状态，大量占用内存 Transaction Log内也会存在大量数据，造成新的Transaction Coordinator启动缓慢 READ_COMMITTED的Consumer需要缓存大量的消息，造成不必要的内存浪费甚至是OOM 如果多个Transaction ID不同的Producer交叉写同一个Partition，当一个Producer的事务状态不更新时，READ_COMMITTED的Consumer为了保证顺序消费而被阻塞 为了避免上述问题，Transaction Coordinator会周期性遍历内存中的事务状态Map，并执行如下操作 如果状态是BEGIN并且其最后更新时间与当前时间差大于transaction.remove.expired.transaction.cleanup.interval.ms（默认值为1小时），则主动将其终止：1）未避免原Producer临时恢复与当前终止流程冲突，增加该Producer对应的PID的epoch，并确保将该更新的信息写入Transaction Log；2）以更新后的epoch回滚事务，从而使得该事务相关的所有Broker都更新其缓存的该PID的epoch从而拒绝旧Producer的写操作 如果状态是PREPARE_COMMIT，完成后续的COMMIT流程————向各写入Transaction Marker，在Transaction Log内写入COMPLETE_COMMIT 如果状态是PREPARE_ABORT，完成后续ABORT流程
某Transaction ID的Producer可能很长时间不再发送数据，Transaction Coordinator没必要再保存该Transaction ID与PID等的映射，否则可能会造成大量的资源浪费。因此需要有一个机制探测不再活跃的Transaction ID并将其信息删除。 Transaction Coordinator会周期性遍历内存中的Transaction ID与PID映射，如果某Transaction ID没有对应的正在进行中的事务并且它对应的最后一个事务的结束时间与当前时间差大于transactional.id.expiration.ms（默认值是7天），则将其从内存中删除并在Transaction Log中将其对应的日志的值设置为null从而使得Log Compact可将其记录删除。
与其它系统事务机制对比
Kafka的事务机制与《MVCC PostgreSQL实现事务和多版本并发控制的精华》一文中介绍的PostgreSQL通过MVCC实现事务的机制非常类似，对于事务的回滚，并不需要删除已写入的数据，都是将写入数据的事务标记为Rollback/Abort从而在读数据时过滤该数据。
Kafka的事务机制与《分布式事务（一）两阶段提交及JTA》一文中所介绍的两阶段提交机制看似相似，都分PREPARE阶段和最终COMMIT阶段，但又有很大不同。 Kafka事务机制中，PREPARE时即要指明是PREPARE_COMMIT还是PREPARE_ABORT，并且只须在Transaction Log中标记即可，无须其它组件参与。而两阶段提交的PREPARE需要发送给所有的分布式事务参与方，并且事务参与方需要尽可能准备好，并根据准备情况返回Prepared或Non-Prepared状态给事务管理器。 Kafka事务中，一但发起PREPARE_COMMIT或PREPARE_ABORT，则确定该事务最终的结果应该是被COMMIT或ABORT。而分布式事务中，PREPARE后由各事务参与方返回状态，只有所有参与方均返回Prepared状态才会真正执行COMMIT，否则执行ROLLBACK Kafka事务机制中，某几个Partition在COMMIT或ABORT过程中变为不可用，只影响该Partition不影响其它Partition。两阶段提交中，若唯一收到COMMIT命令参与者Crash，其它事务参与方无法判断事务状态从而使得整个事务阻塞 Kafka事务机制引入事务超时机制，有效避免了挂起的事务影响其它事务的问题 Kafka事务机制中存在多个Transaction Coordinator实例，而分布式事务中只有一个事务管理器
Zookeeper的原子广播协议与两阶段提交以及Kafka事务机制有相似之处，但又有各自的特点 Kafka事务可COMMIT也可ABORT。而Zookeeper原子广播协议只有COMMIT没有ABORT。当然，Zookeeper不COMMIT某消息也即等效于ABORT该消息的更新。 Kafka存在多个Transaction Coordinator实例，扩展性较好。而Zookeeper写操作只能在Leader节点进行，所以其写性能远低于读性能。 Kafka事务是COMMIT还是ABORT完全取决于Producer即客户端。而Zookeeper原子广播协议中某条消息是否被COMMIT取决于是否有一大半FOLLOWER ACK该消息。
