面试题：消息队列 Kafka 在电商订单实时处理系统中的数据一致性保障

Question

在基于 Kafka 开发的电商订单实时处理系统里，如何确保订单数据在生产者、Kafka 集群以及消费者之间的一致性？详细阐述 Kafka 自身机制以及结合外部手段（如事务处理）是怎样做到这一点的。

Answer 1

Kafka 自身机制确保一致性

1. 生产者方面
   • acks 机制：
     • 生产者发送消息时可以设置 acks 参数。当 acks = 0 时，生产者发送完消息后不会等待任何来自 Kafka 集群的确认，这种情况下无法保证消息一定到达 Kafka 集群，可能会丢消息。
     • 当 acks = 1 时，生产者会等待 Kafka 的 leader 副本确认收到消息。只要 leader 副本成功写入消息，就认为消息发送成功。如果此时 leader 副本在向 follower 副本同步消息前宕机，那么这条消息就会丢失，一致性无法保证。
     • 当 acks = all 或 acks = -1 时，生产者会等待所有同步中的副本（ISR 中的副本）都确认收到消息，才认为消息发送成功。这种方式能最大程度保证消息不会丢失，但可能会因为等待所有副本确认而降低性能。
   • 重试机制：生产者在发送消息失败时，会根据配置的重试次数进行重试。例如，如果因为网络短暂故障导致消息发送失败，通过重试有可能成功将消息发送到 Kafka 集群，从而保证消息不丢失，维持一致性。
2. Kafka 集群方面
   • 副本机制：Kafka 采用多副本机制来保证数据的可靠性和一致性。每个分区都有一个 leader 副本和多个 follower 副本。leader 副本负责处理读写请求，follower 副本从 leader 副本同步数据。
   • ISR（In - Sync Replicas）：只有与 leader 副本保持一定程度同步的 follower 副本才会被包含在 ISR 中。当 leader 副本宕机时，Kafka 会从 ISR 中选举一个新的 leader 副本。由于 ISR 中的副本数据相对一致，选举新 leader 后能最大程度保证数据一致性。例如，如果 leader 副本在写入一条消息后宕机，只要这条消息已经被 ISR 中的所有副本同步，那么新选举的 leader 副本中也会有这条消息。
3. 消费者方面
   • 位移管理：消费者通过偏移量（offset）来记录已消费消息的位置。偏移量是 Kafka 中每个分区内消息的唯一标识。消费者在消费消息后，会将偏移量提交。Kafka 提供了自动提交和手动提交两种方式。自动提交方式下，消费者定期将偏移量提交给 Kafka；手动提交则由开发者在合适的时机调用 API 提交偏移量。通过准确管理偏移量，消费者可以保证在重启或故障恢复后，从上次消费的位置继续消费，避免重复消费或漏消费消息，维持数据一致性。

结合外部手段确保一致性（以事务处理为例）

1. Kafka 事务机制：Kafka 从 0.11.0.0 版本开始引入了事务支持。
   • 事务初始化：生产者通过 initTransactions() 方法初始化事务。
   • 事务开始：调用 beginTransaction() 方法开始一个事务。
   • 消息发送：在事务内，生产者可以向多个分区发送消息。例如，在电商订单实时处理系统中，可能需要向订单信息分区、支付信息分区等多个分区发送与同一订单相关的消息。这些消息的发送操作都包含在事务内，要么全部成功，要么全部失败。
   • 事务提交或回滚：如果消息发送成功，调用 commitTransaction() 方法提交事务；如果发送过程中出现错误，调用 abortTransaction() 方法回滚事务。通过这种方式，确保了跨分区消息发送的原子性，保证了数据的一致性。例如，在电商场景中，如果订单信息发送成功但支付信息发送失败，通过回滚事务可以保证订单数据不会处于部分成功的不一致状态。
2. 与外部系统事务协调：在电商订单实时处理系统中，可能还需要与外部系统（如数据库）进行交互。例如，在处理订单时，不仅要将订单消息发送到 Kafka，还需要更新数据库中的库存信息等。此时可以使用分布式事务解决方案（如两阶段提交协议、三阶段提交协议等）来协调 Kafka 与外部系统之间的事务。以两阶段提交协议为例，第一阶段（准备阶段），协调者（可以是应用程序本身）向所有参与者（如 Kafka 生产者和数据库）发送准备请求，参与者执行操作但不提交；第二阶段（提交阶段），如果所有参与者准备成功，协调者向所有参与者发送提交请求，否则发送回滚请求。这样可以确保 Kafka 消息发送与外部系统操作的一致性。