一、事务场景最简单的需求是producer发的多条消息组成一个事务这些消息需要对consumer同时可见或者同时不可见 。producer可能会给多个topic，多个partition发消息，这些消息也需要能放在一个事务里面，这就形成了一个典型的分布式事务。kafka的应用场景经常是应用先消费一个topic，然后做处理再发到另一个topic，这个consume-transform-produce过
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2023-10-19 16:37:01
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kafka事务与幂等性有关的另外一个特性就是事务。Kafka中的事务与数据库的事务类似，Kafka中的事务属性是指一系列的Producer生产消息和消费消息提交Offsets的操作在一个事务中，即原子性操作。对应的结果是同时成功或者同时失败。 这里需要与数据库中事务进行区别，操作数据库中的事务指一系列的增删查改，对Kafka来说，操作事务是指一系列的生产和消费等原子性操作。Kafka引入事务的用途
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2024-05-21 16:29:54
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一、概述我们先来回顾一下事务的概念：要么全部成功，要么全部失败！ Kafka 事务也是一样的。Kafka 0.11.0.0 后，引入了重大特性——幂等性与事务。为什么讲事务还有 Q 一下幂等性呢？因为事务实际上就是基于幂等性实现的，因此，了解事务是如何工作之前我们还得了解幂等性是如何工作的。本文力求以最简明的语言让读者明白事务的工作流程，但不会过多的深究原理。本文的主要内容有：什么是幂等
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2023-11-13 15:08:15
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# MySQL与Kafka的事务处理指南
在现代应用程序中，事务处理是确保数据一致性的重要部分。MySQL与Kafka之间的事务管理可以帮助我们在多个系统之间维护一致性。在这篇文章中，我将指导一位刚入行的小白如何实现MySQL与Kafka的数据事务，通过一个清晰的流程和详细的代码示例，让你能够轻松实现这一功能。
## 事务处理流程
首先，让我们定义实现MySQL与Kafka事务处理的基本流程
时间轴中，我想先介绍一下Kafka和MySQL事务的背景。
在现代分布式系统中，使用消息队列如Kafka和数据库如MySQL是相当普遍的。Kafka适用于高吞吐量的数据传输，而MySQL则擅长于提供ACID事务支持。然而，当需要将这两者结合起来时，就面临着“Kafka和MySQL事务”问题。这个问题主要是要解决数据一致性的问题，当Kafka消息被成功发送，但在MySQL中写入出错时，我们就会有数
前言研究到了事务性消息，这篇文章又长，英文难度又大，蚂蚁搬家似的一点一点翻译和记录笔记，结果，最郁闷的是，半天的翻译因为没有写标题而没有及时保存，后来网页挂了，白干了，只好又重来，赶紧先把标题写上，以防万一。本文仍然是部分翻译和记录笔记，中英混排。KIP-98 - Exactly Once Delivery and Transactional MessagingKIP的原理和BIP一样，是给代码维
Kafka事务事务就是保住消息消费的原子性和稳定性。消息语义at most once： 最多一次，发了就不管了，爱去哪里去哪里at least once: 至少一次，一定要你给我回复了，我才停止发送exactly once: 恰好一次，每条消息被精确的发送以上前两种都是可以使用生产者ACK机制来实现的，但是精准的一次需要幂等性来协助。注意幂等性不等于就实现了精确的一次，实际业务中还需要考虑消费者端
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2024-04-22 11:26:30
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之前讨论了consumer和producer是怎么工作的，现在来讨论一下数据传输方面。数据传输的事务定义通常有以下三种级别：最多一次: 消息不会被重复发送，最多被传输一次，但也有可能一次不传输。最少一次: 消息不会被漏发送，最少被传输一次，但也有可能被重复传输.精确的一次（Exactly once）: 不会漏传输也不会重复传输,每个消息都传输被一次而且仅仅被传输一次，这是大家所期望的。
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2024-04-09 13:09:14
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特性背景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。华为云DMS率先提供Kafka 1.1.0的专享版服务，支持消息事务特性。 支持事务消息有什么作用？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。例如最常用
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2024-03-22 10:54:54
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Kafka事务是2017年kafka0.11.0.0引入的新特性。类似于数据库的事务。 Kafka事务指的是生产者生产消息以及消费者提交offset的操作可以在一个原子操作中，要么都成功，要么都失败。 尤其是在生产者、消费者并存时，事务的保障尤其重要。 ...
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2021-07-23 22:58:00
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文章目录特征线程安全异步发送元数据Future核心参数UML图Producer接口方法KafkaProducer属性KafkaProducer核心方法KafkaProducer简单实例 特征线程安全多个线程可以交叉调用异步发送内部有一个消息累加器RecordAccumulator作为缓冲池，里面包含多个ProducerRecord队列，用于异步接收KafkaProducer.send()发送的的
特性背景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。华为云DMS率先提供Kafka 1.1.0的专享版服务，支持消息事务特性。 支持事务消息有什么作用？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。例如最常用
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2024-05-22 09:45:15
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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 = new KafkaProducer<>(props);
producer.initTransactions()
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2023-12-03 22:12:43
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Kafka的事务使用事务的条件必须提供唯一的transactionalId，这个transactionalId通过客户端参数transactional.id来显式设置。要求生产者开启幂等特性。transactionalId与PID一一对应，两者之间不同的是transactionalId由用户显式设置，而PID是由Kafka内部分配的。另外，为了保证新的生产者启动后，具有相同transactiona
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2024-03-28 12:50:41
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最近在深入理解Flink的Exactly-Once，发现Flink Checkpoint只能保障Flink程序内部的一致性，无法保证Sink到外部系统的Exactly-Once语义。但是Sink到外部如果实现了TwoPhaseCommitSinkFunction这个抽象类就能实现端到端的Exactly-Once语义，而Kafka刚好也实现了这个这个类，所以先来研究下Ka
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2024-03-22 10:01:12
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Kafka事务说到事务，我们都知道传统数据库，比如Oracle和Mysql，都是支持事务的，在一个事务中的所有的数据库操作，要么全部成功，要么全部失败，先看一下下面的伪代码： begin transaction # 开启事务,然后进行表的各种操作
update table1;
delete table2 where …;
update table2;
end transaction # 提
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2024-03-20 11:37:07
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1、事务场景如producer发的多条消息组成一个事务这些消息需要对consumer同时可见或者同时不可见 。producer可能会给多个topic，多个partition发消息，这些消息也需要能放在一个事务里面，这就形成了一个典型的分布式事务。kafka的应用场景经常是应用先消费一个topic，然后做处理再发到另一个topic，这个consume-transform-produce过程需要放到一
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2024-02-27 11:06:51
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1：事务性事务性多个生产者向同一个集群中不同topic投递消息时，数据一致性的保证，即整体上不重不丢不乱序且原子性(要么都成功要么都失败）。在 Kafka 中关于事务性，是有三种层面上的含义：一是幂等性的支持（幂等性是事务性的基础）；二是事务性的支持；三是 Kafka Streams 的 exactly once 的实现。幂等性：Producer 的幂等性指的是当向同一topic发送同一条消息时，
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2024-03-25 21:22:43
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Kafka 过去一直保障到 At Least Once 语义，用户生产的消息不会丢失，但是可能发生重复。比如，broker 接收 Producer 消息后崩溃，但是没来得及向 Producer 返回 ack，而使 Producer 重试而导致消息重复。为了避免 Producer 到 Broker 端的消息重复，Kafka 引进了 Idempotent Producer 特性，使每条消息携带 P
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2024-04-02 22:39:20
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Kafka 从 0.11 版本开始引入了事务支持。事务可以保证 Kafka 在 Exactly Once 语义的基础上，生产和消费可以跨分区和会话，要么全部成功，要么全部失败。 1 Producer 事务 为了实现跨分区跨会话的事务，需要引入一个全局唯一的 Transaction ID，并将 Pro
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2020-07-28 22:52:00
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