在Flink 1.4 版本正式引入了一个里程碑式的功能:两阶段提交 Sink,即 TwoPhaseCommitSinkFunction 函数。该 SinkFunction 提取并封装了两阶段提交协议中的公共逻辑,自此 Flink 搭配特定 Source 和 Sink(如 Kafka 0.11 版)实现精确一次处理语义(英文简称:EOS,即 Exactly-Once Se
03 Kafka 的 Exactly Once 语义 从上述的场景中我们可以发现,事务消息最主要的动机是在流处理中实现Exactly Once的语义,这可以分为: ꔷ 仅发送一次:单分区仅发送一次由生产者幂等保证,多分区仅发送一次由事务机制保证 ꔷ 仅消费一次:Kafka 通过消费位点的提交来控制消费进度,而消费位点的提交被抽象成向系统 topi...
Exacty-Once一致性语义是分布式系统中最常见的一个话题,也是面试中最常被问到的一个知识难点,其中涉及到的技术点和设计思想值得我们投入更多时间去深入探究。 我从Spark/Flink这两个目前市场上最流行的计算引擎入手,结合实时场景粗浅的介绍了Exactly-Once一致性在这两个分布式系统中的技术实现。 一Exactly-Once一致性...
Kafka的exactly-once语义 在0.11.x版本之前,Apache Kafka支持at-least-once delivery语义以及partition内部的顺序delivery,如前所述这在某些场景下可能会导致数据重复消费。而Kafka 0.11.x支持exactly-once语义,不会导致该情况发生,其中主要包括三个内部逻辑的改造: 幂等:partition内部的exactly-once顺序语义 幂等操作,是指...
Exactly-Once 是指发送到消息系统的消息只能被消费端处理且仅处理一次，即使生产端重试消息发送导致某消息重复投递，该消息在消费端也只被消费一次。在我们业务消息幂等处理的领域内，可以认为业务消息的代码肯定会被执行，并且只被执行一次，那么我们可以认为是 Exactly Once。但这在分布式的场景下想找一个通用的方案...
Exactly Once即正好一次语义操作的原子性有状态操作的可恢复性 1.1 Exactly Once 我们知道Kafka在0.11.0.0之前的版本中只支持At Least Once和At Most Once语义，尚不支持Exactly Once语义。但是在很多要求严格的场景下，如使用Kafka处理交易数据，Exactly Once语义是必须的。我们可以通过让下游系统具有幂等性来配合...
Exactly once(恰好一次)。每条数据记录正好被处理一次。没有数据丢失,也没有重复的数据处理。这一点是3个语义里要求最高的。 基本语义 上一节介绍的语义是比较宽泛意义上的语义,这里我们再细分下里面的语义操作。比如说,我们可以把一个记录处理操作再划分为下面3个子操作: ...
Kafka Exactly Once 语义实现原理详解：幂等性与事务消息在分布式系统中，确保数据处理准确性和一致性至关重要。Apache Kafka 的事务消息功能为确保消息以原子方式处理提供了可能。本文将深入探讨Exactly-Once语义的实现，涉及幂等性概念、事务流程、以及如何在Kafka中操作。在Kafka流处理场景中，如图所示，事务...
一 Exactly-Once一致性语义 系统对任意数据流仅精确处理一次，并确保结果正确性，即认为该系统满足Exactly-Once一致性语义。这个概念虽通俗，但在实际应用中确保数据处理的唯一性和准确性，对分布式系统构成巨大挑战。二 Apache Spark的Exactly-Once机制 Spark作为高效、内存级的分布式计算框架，在大数据分析、...