幂等性

开启参数 enable.idempotence 默认为 true，false 关闭。

生产者事务

开启事务，必须开启幂等性。

Kafka 的事务一共有如下 5 个 API

// 1 初始化事务
void initTransactions();
// 2 开启事务
void beginTransaction() throws ProducerFencedException;
// 3 在事务内提交已经消费的偏移量（主要用于消费者）
void sendOffsetsToTransaction(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets, String consumerGroupId) throws ProducerFencedException;
// 4 提交事务
void commitTransaction() throws ProducerFencedException;
// 5 放弃事务（类似于回滚事务的操作）
void abortTransaction() throws ProducerFencedException;

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.Properties;

public class CustomProducerTranactions {

    public static void main(String[] args) {

        // 0 配置
        Properties properties = new Properties();

        // 连接集群 bootstrap.servers
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.25.129:9092,192.168.25.128:9092");

        // 指定对应的key和value的序列化类型 key.serializer
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());

        // 设置事务 id（必须），事务 id 任意起名 "tranactional_id_01"随意确保全局唯一即可
        properties.put(ProducerConfig.TRANSACTIONAL_ID_CONFIG, "tranactional_id_01");

        // 1 创建kafka生产者对象
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(properties);

        kafkaProducer.initTransactions();

        kafkaProducer.beginTransaction();

        try {
            // 2 发送数据
            for (int i = 0; i < 5; i++) {
                kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("test", "hello" + i));
            }

            int i = 1 / 0;

            kafkaProducer.commitTransaction();
        } catch (Exception e) {
            kafkaProducer.abortTransaction();
        } finally {
            // 3 关闭资源
            kafkaProducer.close();
        }
    }
}