01 幂等性如此重要
Kafka作为分布式MQ，大量用于分布式系统中，如消息推送系统、业务平台系统（如结算平台），就拿结算来说，业务方作为上游把数据打到结算平台，如果一份数据被计算、处理了多次，产生的后果将会特别严重。
02 哪些因素影响幂等性
使用Kafka时,需要保证exactly-once语义。要知道在分布式系统中，出现网络分区是不可避免的，如果kafka broker 在回复ack时，出现网络故障或者是full gc导致ack timeout，producer将会重发，如何保证producer重试时不造成重复or乱序？又或者producer 挂了，新的producer并没有old producer的状态数据，这个时候如何保证幂等？即使Kafka 发送消息满足了幂等，consumer拉取到消息后，把消息交给线程池workers，workers线程对message的处理可能包含异步操作，又会出现以下情况：
本文将针对以上问题作出讨论
03 Kafka保证发送幂等性
针对以上的问题，kafka在0.11版新增了幂等型producer和事务型producer。前者解决了单会话幂等性等问题，后者解决了多会话幂等性。
单会话幂等性
为解决producer重试引起的乱序和重复。Kafka增加了pid和seq。Producer中每个RecordBatch都有一个单调递增的seq; Broker上每个tp也会维护pid-seq的映射，并且每Commit都会更新lastSeq。这样recordBatch到来时，broker会先检查RecordBatch再保存数据：如果batch中 baseSeq(第一条消息的seq)比Broker维护的序号(lastSeq)大1，则保存数据，否则不保存(inSequence方法)。
ProducerStateManager.scala
ne throw mew UnknownProducerIdException(s”Local producer state matches expected epoch $producerEpoch ” +
引申：Kafka producer 对有序性做了哪些处理
假设我们有5个请求，batch1、batch2、batch3、batch4、batch5；如果只有batch2 ack failed，3、4、5都保存了，那2将会随下次batch重发而造成重复。我们可以设置 max.in.flight.requests.per.connection =1（客户端在单个连接上能够发送的未响应请求的个数）来解决乱序，但降低了系统吞吐。
新版本kafka设置enable.idempotence=true后能够动态调整max-in-flight-request。正常情况下 max.in.flight.requests.per.connection 大于1。 当重试请求到来且时，batch 会根据 seq重新添加到队列的合适位置，并把 max.in.flight.requests.per.connection设为1， 这样它 前面的 batch序号都比它小，只有前面的都发完了，它才能发。
多会话幂等性
在单会话幂等性中介绍，kafka通过引入pid和seq来实现单会话幂等性，但正是引入了pid，当应用重启时，新的producer并没有old producer的状态数据。可能重复保存。
Kafka事务通过隔离机制来实现多会话幂等性
kafka事务引入了transactionId 和Epoch，设置transactional.id后，一个transactionId只对应一个pid, 且Server 端会记录最新的 Epoch 值。这样有新的producer初始化时，会向TransactionCoordinator发送InitPIDRequest请求， TransactionCoordinator 已经有了这个 transactionId对应的 meta，会返回之前分配的 PID，并把 Epoch 自增 1 返回，这样当old producer恢复过来请求操作时，将被认为是无效producer抛出异常。 如果没有开启事务，TransactionCoordinator会为新的producer返回new pid，这样就起不到隔离效果，因此无法实现多会话幂等。
04 Consumer端幂等性
如上所述，consumer拉取到消息后，把消息交给线程池workers，workers对message的handle可能包含异步操作，又会出现以下情况：
对此我们常用的方法时，works取到消息后先执行如下code
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