面试题：消息队列Kafka数据脱敏中的性能优化与数据一致性

消息分区与有序处理
- 原理：Kafka的消息是分区存储的。通过将具有相同标识（比如用户ID）的消息发送到同一个分区，这样消费者从该分区消费消息时，就能保证按顺序处理。例如，如果数据脱敏是基于用户维度，同一用户的所有消息都发往特定分区。
- 实现：在生产者端，使用自定义分区器，根据数据中的关键标识（如用户ID）计算分区号。示例代码（以Java为例）：

import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner;
import org.apache.kafka.common.Cluster;
import org.apache.kafka.common.PartitionInfo;
import org.apache.kafka.common.utils.Utils;

import java.util.Map;

public class CustomPartitioner implements Partitioner {
    @Override
    public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
        String userId = (String) key;
        int numPartitions = cluster.partitionsForTopic(topic).size();
        return Math.abs(userId.hashCode()) % numPartitions;
    }

    @Override
    public void close() {

    }

    @Override
    public void configure(Map<String, ?> configs) {

    }
}

使用事务
- 原理：Kafka从0.11.0.0版本开始支持事务。通过开启事务，生产者可以确保一批消息要么全部成功写入，要么全部失败回滚。消费者在处理消息时，可以利用事务的原子性，保证对一批相关消息脱敏处理的一致性。
- 实现：
  - 生产者：在Java中，配置生产者开启事务，示例如下：

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "your - kafka - brokers");
props.put("transactional.id", "my - transactional - id");
KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
producer.initTransactions();
try {
    producer.beginTransaction();
    producer.send(new ProducerRecord<>("topic1", "key1", "value1"));
    producer.send(new ProducerRecord<>("topic1", "key2", "value2"));
    producer.commitTransaction();
} catch (ProducerFencedException | OutOfOrderSequenceException | AuthorizationException e) {
    producer.abortTransaction();
}

 - **消费者**：消费者可以在事务中处理消息，比如：

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "your - kafka - brokers");
props.put("group.id", "my - group - id");
props.put("isolation.level", "read_committed");
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
consumer.subscribe(Arrays.asList("topic1"));
try {
    consumer.beginTransaction();
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
        // 进行数据脱敏处理
        String desensitizedValue = desensitize(record.value());
        // 后续操作，如写入到其他存储
    }
    consumer.commitTransaction();
} catch (KafkaException e) {
    consumer.abortTransaction();
}

使用状态存储
- 原理：借助外部状态存储，如Kafka Connect结合HBase等。消费者在处理消息时，先查询状态存储，判断当前消息是否依赖于之前已处理的消息。如果是，等待相关依赖消息处理完成并更新状态存储后，再进行当前消息的脱敏处理。
- 实现：例如使用Kafka Connect将数据写入HBase，消费者在处理消息时，通过HBase API查询相关状态。以Java为例：

Configuration config = HBaseConfiguration.create();
Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config);
TableName tableName = TableName.valueOf("status - table");
Table table = connection.getTable(tableName);
Get get = new Get(Bytes.toBytes("message - key"));
Result result = table.get(get);
if (result.isEmpty()) {
    // 等待相关依赖消息处理完成并更新状态
} else {
    // 进行数据脱敏处理
}

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面试题：消息队列Kafka数据脱敏中的性能优化与数据一致性

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