面试题：消息队列 Kafka 事务在高并发复杂业务中的处理策略

Question

在一个高并发的社交媒体平台，用户发布动态后，需要同时通知多个相关服务，如点赞服务、评论服务、推荐服务等，并且要保证这些操作要么全部成功，要么全部失败。当Kafka集群出现短暂网络波动时，如何利用Kafka事务确保数据一致性和业务的正确执行？请详细阐述解决方案及涉及到的Kafka事务原理。

Answer 1

解决方案

1. 生产者端：
   • 开启事务：在生产者代码中，通过设置enable.idempotence=true和transactional.id属性来开启幂等性和事务。例如在Java中：

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "your - kafka - brokers");
props.put("enable.idempotence", "true");
props.put("transactional.id", "my - transactional - id");
KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
producer.initTransactions();

• 执行事务操作：在发布用户动态后，要向点赞服务、评论服务、推荐服务对应的Kafka主题发送消息时，将这些发送操作封装在事务中。

try {
    producer.beginTransaction();
    producer.send(new ProducerRecord<>("likes - topic", "user - id", "like - data"));
    producer.send(new ProducerRecord<>("comments - topic", "user - id", "comment - data"));
    producer.send(new ProducerRecord<>("recommendations - topic", "user - id", "recommendation - data"));
    producer.commitTransaction();
} catch (ProducerFencedException | OutOfOrderSequenceException | AuthorizationException e) {
    producer.abortTransaction();
} catch (KafkaException e) {
    producer.abortTransaction();
}

2. 消费者端：
   • 确保幂等消费：消费者在处理消息时，要利用消息的唯一标识符（如Kafka的偏移量和消息的唯一键）来确保幂等性。例如，在处理点赞消息时，检查点赞操作是否已经执行过，如果执行过则跳过。
   • 事务一致性处理：如果消费者在处理事务相关的消息过程中出现异常，需要根据具体业务逻辑进行回滚操作。例如，如果点赞服务在处理点赞消息时失败，需要将已经处理的评论服务和推荐服务的相关操作回滚。

Kafka事务原理

1. 事务协调者（Transaction Coordinator）：每个Kafka集群都有一个或多个事务协调者，负责管理事务状态。当生产者开启事务时，会向事务协调者注册事务，事务协调者为该事务分配一个唯一的事务ID。
2. 幂等性：Kafka通过生产者的幂等性机制来保证在出现网络波动等异常情况下，消息不会重复发送。生产者在发送消息时，会携带一个PID（Producer ID）和序列号，Kafka broker会根据这些信息判断消息是否重复，如果是重复消息则丢弃。
3. 事务日志：Kafka使用事务日志（Transaction Log）来记录事务的状态。当生产者提交事务时，事务协调者会将事务状态写入事务日志，这样即使在Kafka集群出现短暂网络波动后，也能恢复事务状态，确保数据一致性。
4. 事务状态机：Kafka事务有几个关键状态，如初始化、活动、预提交、提交和中止。生产者通过事务协调者来管理这些状态的转换，确保在事务执行过程中，所有相关的消息要么全部提交成功，要么全部中止，从而保证业务的正确执行。