1 前言大家好，我是明哥！KAFKA 作为开源分布式事件流平台，在大数据和微服务领域都有着广泛的应用场景，是实时流处理场景下消息队列事实上的标准。用一句话概括，KAFKA 是实时数仓的基石，是事件驱动架构的灵魂。但是一些技术小伙伴，尤其是一些很早就开始使用 KAFKA 的技术小伙伴们，对 KAFKA 的发展趋势和一些新特性，并不太熟悉，在使用过程中也踩了不少坑。有鉴于此，我们会通过一系列 KAFK
一、事务概览提起事务，我们第一印象可能就是ACID，需要满足原子性、一致性、事务隔离级别等概念，那kafka的事务能做到什么程度呢？我们首先看一下如何使用事务Producer端代码如下KafkaProducer<String, String> producer = newKafkaProducer<>(props);
producer.initTransactions();
消息事务是指一系列的生产、消费操作可以要么都完成，要么都失败，类似数据库的事务。这个特性在0.10.2的版本是不支持的，从0.11版本开始才支持消息事务是实现分布式事务的一种方案，可以确保分布式场景下的数据最终一致性，还实现了消息 Exactly once 语义1. 幂等性设计1.1 引入目的生产者进行retry会产生重试时，会重复产生消息。有了幂等性之后，在进行retry重试时，只会生成一个消息
这篇文章主要讲述 Kafka 事务性相关原理，从 Kafka EOS 语义、幂等性、事务性等几个方面阐述。Kafka EOS 语义EOS（Exactly Once Semantics，精确一次处理语义）是从 Kafka 0.11.0.0 版本开始支持的，之前版本中只支持 At Least Once 和 At Most Once 语义，并不支持 Exactly Once 语义。因为在很多要求严格的场
作为其业务逻辑的一部分，微服务通常不仅需要更新自己的本地数据存储，而且还需要向其他服务通知发生的数据更改。发件箱模式描述了一种让服务以安全和一致的方式执行这两项任务的方法; 它为源服务提供即时“读取你自己的写入”语义，同时提供跨服务边界的可靠，最终一致的数据交换。如果你已经构建了几个微服务，你可能会同意最困难的部分是数据：微服务不是孤立存在的，而且往往需要在彼此之间传播数据和数据变化。例如，考虑一
本文是分布式事务系列文章的第三篇，我们将讨论Saga机制。该系列包含如下几篇文章：1，分布式事务系列一：BASE，一种ACID的替代方案（eBay分布式事务解决方案）2，分布式事务系列二：TCC3，分布式事务系列三：SagaSaga是分布式事务领域最有名气的解决方案之一，最初出现在1987年Hector Garcaa-Molrna & Kenneth Salem发表的论文SAGAS里。Sa
事件驱动是一种灵活的系统设计方法，在事件驱动的系统中，当数据发生变化时系统会产生、发布一个对应的事件，其它对这个事件感兴趣的部分会接收到通知，并进行相应的处理。事件驱动设计最大的好处在我看来有两点：一是它为系统提供了很好的扩展能力，比如我们可以对某类事件增加一个订阅者来对系统进行扩展，最主要的是我们并不需要修改任何已有的代码，它完全符合开闭原则；二是它实现了模块间的低偶合，系统间各个部分不是强依赖
结构图： 一、组件 1）Producer ：消息生产者，就是向kafka broker发消息的客户端；2）Consumer ：消息消费者，从kafka broker取消息的客户端；3）Topic ：可以理解为一个队列（就是同一个业务的数据放在一个topic下）；4）Consumer Group （CG）：这是kafka用来实现一个topic消息的广播（发给所有的consumer）和单播（发给任意一
分布式事务概念：分布式事务就是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。以上是百度百科的解释，简单的说，就是一次大的操作由不同的小操作组成，这些小的操作分布在不同的服务器上，且属于不同的应用，分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功，要么全部失败。 本质上来说，分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性。实现分布式事务方案有很多种，有阿里
1. Kafka事务的使用Kafka中的事务特性主要用于以下两种场景：生产者发送多条消息可以封装在一个事务中，形成一个原子操作。多条消息要么都发送成功，要么都发送失败。read-process-write模式：将消息消费和生产封装在一个事务中，形成一个原子操作。在一个流式处理的应用中，常常一个服务需要从上游接收消息，然后经过处理后送达到下游，这就对应着消息的消费和生成。当事务中仅仅存在Consum
Kafka 分布式安装部署集群规划集群部署解压安装包修改配置文件配置环境变量分发安装包kafka 群起脚本分发Kafka监控（Kafka Eagle）修改 kafka 启动命令上传压缩包解压到本地修改配置文件添加环境变量启动 集群规划cpu101cpu102cpu 103zkzkzkkafkakafkakafka下载官网 :http://kafka.apache.org/downloads保证
接收-处理-发送事务在消费者接收到数据后，对数据进行处理，然后进行发送到队列。例如： 用户注册成功后，获得注册优惠券。当用户注册成功后，需要向用户表插入数据。同时需要向优惠券表插入新的优惠券信息。若在单体应用中，事务的实现非常容易实现，但是在分布式的服务中，事务的实现就需要进行研究了。分布式的事务暂时不表，此处就讨论消息队列如何完成这里的实现。假设，目前有用户服务A，优惠券服务B，通过消息队列进行
今年开发过很多类似本地积分扣减、本地库存扣减，同时调用rpc进行发券、兑换0元单等业务，对于分布式事务有了一点自己的开发经验，这里记录一下。1、基本前提在我看来，两个操作，想要保证分布式事务，必须有一个大前提，就是这两个操作都是幂等操作，也就是带着同一个幂等参数进行请求时，无论请求多少次，结果都和请求一次是一样的。操作是幂等的，才可保证操作可重试，这是分布式事务的关键。无论是AT模式，还是TCC（
Seata问题的由来： Seata的介绍： Seata的下载于使用： ...
转载
2021-10-14 00:07:00
184阅读
2评论
Kafka是一个开源的消息队列系统，可以实现高吞吐量、低延迟的消息传输。在分布式系统中，实现分布式事务是一个非常重要的问题。本文将详细介绍如何使用Kafka实现分布式事务，并给出相应的代码示例。
### 分布式事务的基本概念
在分布式系统中，如果涉及到多个节点的操作，并且这些操作需要保证原子性、一致性、隔离性和耐用性（ACID），就需要使用分布式事务。在Kafka中，可以通过使用事务性生产者来实
1 概述编写关键任务实时应用程序和微服务的最简单方法，具有 Kafka 服务器端集群技术的所有优势。Kafka Streams 是 Apache Kafka 开源项目的一个组成部分。是一个功能强大，易于使用的库。用于在 Kafka 上构建高可分布式、拓展性，容错的应用程序。1.1 Kafka Stream 特点功能强大高扩展性，弹性，容错轻量级无需专门的集群 一个库，而不是框架完全集成100%的K
Kafka的分布式安装及基本操作-刘宇一、Kafka的分布式安装1、前期准备2、安装过程2.1、解压安装包2.2、重命名2.3、添加环境变量2.4、修改配置文件2.5、同步到其他服务器2.6、分别修改两台服务器上的broker的id2.7、创建数据目录2.8、启动Kafka2.9、检查集群是否启动成功二、Kafka在zookeeper中的目录说明三、Kafka的基本操作1、创建topic2、查看
消息队列里的分布式事务？（仅代表第二代消息队列，rocketmq和kafka）消息队列的事务是为了保持生产者的数据和消费者的数据一致，保证生产者执行了操作，然后发送的消息，消费者一定要收到消息；**例子背景：**订单系统在数据库生成订单然后再发消息给购物车系统，让系统将订单里的商品从购物车里移除；**问题分析：**要保证生产者和消费者的数据一致性，第一得保证生产者执行了本地操作后一定能发送消息，反
声明： 本篇主要对所用到的技术做了归纳总结，对源码讲解较少，如果有基础的朋友可直接下载源码结合时序图更能容易理解；基础比较弱的朋友建议先看看资料自看源码这样更容易理解。这里的部分资料来源于网络，所以这里对那些资料提供者表达衷心的感谢。此方案其核心思想是将分布式事务拆分成本地事务进行处理。通过在消费者额外新建事务消息表，消费者处理业务和记录事务消息在本地事务中完成，轮询事务消息表的数据发送事务消息，
1、什么是分布式事务分布式事务就是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。以上是百度百科的解释，简单的说，就是一次大的操作由不同的小操作组成，这些小的操作分布在不同的服务器上，且属于不同的应用，分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功，要么全部失败。本质上来说，分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性。2、分布式事务的产生的原因...
原创
2021-08-10 11:10:01
1962阅读
