Kafka 消息送达语义

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消息送达语义是消息系统中一个常见的问题，主要包含三种语义：
【1】At most once：消息发送或消费至多一次；
【2】At least once：消息发送或消费至少一次；
【3】Exactly once：消息恰好只发送一次或只消费一次；
下面分别从生产者和消费者的角度来阐述这三种消息送达语义。

生产者 Producer

从 Producer的角度来看，At most once意味着 Producer发送完一条消息后，不会确认消息是否成功送达。这样从 Producer的角度来看，消息仅仅被发送一次，也就存在者丢失的可能性。

从 Producer的角度来看，At least once意味着 Producer发送完一条消息后，会确认消息是否发送成功。如果 Producer没有收到 Broker的 ack确认消息，那么会不断重试发送消息。这样就意味着消息可能被发送不止一次，也就存在这消息重复的可能性。

从 Producer的角度来看，Exactly once意味着 Producer消息的发送是幂等的。这意味着不论消息重发多少遍，最终 Broker上记录的只有一条不重复的数据。

Producer At least once配置

Kafka默认的 Producer消息送达语义就是 At least once，这意味着我们不用做任何配置就能够实现 At least once消息语义。原因是 Kafka中默认 acks=1并且 retries=2147483647。

acks 机制：broker 表示发来的数据已确认接收无误，表示数据已经保存到磁盘。
 0：不等待 broker 返回确认消息
 1：等待 topic 中某个 partition leader 保存成功的状态反馈
-1/all：等待 topic 中某个 partition 所有副本都保存成功的状态反馈

Producer At most once配置

我们可以通过配置 Producer的以下配置项来实现 At most once语义：acks=0 && retries=0

当配置了retires的值后，如果没有将 max.in.flight.requests.per.connection配置的值设置为1，有可能造成消息乱序的结果。max.in.flight.requests.per.connection配置代表着一个 Producer同时可以发送的未收到确认的消息数量。如果max.in.flight.requests.per.connection数量大于1，那么可能发送了message1后，在没有收到确认前就发送了message2，此时 message1发送失败后触发重试，而 message2直接发送成功，就造成了Broker上消息的乱序。max.in.flight.requests.per.connection的默认值为5。

Producer Exactly once配置

Exactly once是 Kafka从版本0.11之后提供的高级特性。我们可以通过配置 Producer的以下配置项来实现 Exactly once语义：
【1】enable.idempotence=true。enable.idempotence配置项表示是否使用幂等性。当 enable.idempotence配置为 true时，acks必须配置为all。并且建议 max.in.flight.requests.per.connection的值小于5。
【2】acks=all。enable.idempotence 配置项表示是否使用幂等性。当 enable.idempotence配置为 true时，acks必须配置为all。并且建议max.in.flight.requests.per.connection 的值小于 5。

Kafka如何实现消息发送幂等性

Kafka本身支持 At least once消息送达语义，因此实现消息发送的幂等关键是要实现 Broker端消息的去重。为了实现消息发送的幂等性，Kafka引入了两个新的概念：
【1】PID：每个新的 Producer在初始化的时候会被分配一个唯一的PID，这个 PID对用户是不可见的；
【2】Sequence Numbler：对于每个PID，该 Producer发送数据的每个<Topic, Partition>都对应一个从0开始单调递增的Sequence Number；

Broker端在内存中保存了这 Sequence Numbler，对于接收的每条消息，如果其序列号的值（SN_new）比 Broker端中维护的对应的序列号的值（SN_old）大1（即SN_new = SN_old + 1）时，Broker才会接收它，否则将其丢弃。这样就可以实现了消息重复提交了。但是，只能保证单个 Producer对于同一个 <Topic, Partition>的 Exactly Once语义。不能保证同一个Producer一个 Topic不同的 Partion幂等。

Kafka幂等性配置时要求 max.in.flight.requests.per.connection 小于等于 5 的主要原因是：Server 端的 ProducerStateManager 实例会缓存每个 PID 在每个 Topic-Partition 上发送的最近 5 个 batch 数据（这个 5 是写死的，至于为什么是 5，可能跟经验有关，当不设置幂等性时，当这个设置为 5 时，性能相对来说较高，社区是有一个相关测试文档），如果超过 5，ProducerStateManager 就会将最旧的 batch 数据清除。假设应用将 MAX_IN_FLIGHT_REQUESTS_PER_CONNECTION 设置为 6，假设发送的请求顺序是 1、2、3、4、5、6，这时候 server 端只能缓存 2、3、4、5、6 请求对应的 batch 数据，这时候假设请求 1 发送失败，需要重试，当重试的请求发送过来后，首先先检查是否为重复的 batch，这时候检查的结果是否，之后会开始 check 其 sequence number 值，这时候只会返回一个 OutOfOrderSequenceException 异常，client 在收到这个异常后，会再次进行重试，直到超过最大重试次数或者超时，这样不但会影响 Producer 性能，还可能给 Server 带来压力（相当于client 狂发错误请求）。

消费者 Consumer

从 Consumer的角度来看，At most once 意味着 Consumer对一条消息最多消费一次，因此有可能存在消息消费失败依旧提交offset的情况。考虑下面的情况：Consumer首先读取消息，然后提交 offset，最后处理这条消息。在处理消息时，Consumer宕机了，此时 offset已经提交，下一次读取消息时读到的是下一条消息了，这就是 At most once消费。

从Consumer的角度来看，At least once意味着 Consumer对一条消息可能消费多次。考虑下面的情况：Consumer首先读取消息，然后处理这条消息，最后提交offset。在处理消息时成功后，Consumer宕机了，此时 offset还未提交，下一次读取消息时依旧是这条消息，那么处理消息的逻辑又将被执行一遍，这就是 At least once消费。

从Consumer的角度来看，Exactly once意味着消息的消费处理逻辑和offset的提交是原子性的，即消息消费成功后 offset改变，消息消费失败 offset也能回滚。

Consumer At least once配置

【1】enable.auto.commit=false：禁止后台自动提交offset；
【2】手动调用 consumer.commitSync()来提交offset。手动调用保证了 offset即时更新；
通过手动提交offset，就可以实现 Consumer At least once语义。

Consumer At most once配置

【1】enable.auto.commit=true：后台定时提交offset；
【2】auto.commit.interval.ms：配置为一个很小的数值。auto.commit.interval.ms表示后台提交 offset的时间间隔。
通过自动提交offset，并且将定时提交时间间隔设置的很小，就可以实现 Consumer At most once语义。

Consumer Exactly once配置

isolation.level=read_committed：isolation.level表示何种类型的 message对 Consumer可见：一个常见的 Exactly once的的使用场景是：当我们订阅了一个Topic，然后往另一个 Topic里写入数据时，我们希望这两个操作是原子性的，即如果写入消息失败，那么我们希望读取消息的 offset可以回滚。

此时可以通过 Kafka的 Transaction特性来实现。Kafka是在版本0.11之后开始提供事务特性的。我们可以将 Consumer读取数据和Producer写入数据放进一个同一个事务中，在事务没有成功结束前，所有的这个事务中包含的消息都被标记为 uncommitted。只有事务执行成功后，所有的消息才会被标记为 committed。

我们知道，offset信息是以消息的方式存储在 Broker的 __consumer_offsets topic中的。因此在事务开始后，Consumer读取消息后，所有的 offset消息都是uncommitted状态。所有的 Producer写入的消息也都是 uncommitted状态。

而 Consumer可以通过配置 isolation.level来决定 uncommitted状态的 message是否对 Consumer可见。isolation.level拥有两个可选值：read_committed和 read_uncommitted。默认值为 read_uncommitted。当我们将 isolation.level配置为 read_committed后，那么所有事务未提交的数据就都对 Consumer不可见了，也就实现了 Kafka的事务语义。