Kafka的EOS主要体现在3个方面：
- 幂等producer：保证发送单个分区的消息只会发送一次，不会出现重复消息
- 事务(transaction)：保证原子性地写入到多个分区，即写入到多个分区的消息要么全部成功，要么全部回滚
- 流处理EOS：流处理本质上可看成是“读取-处理-写入”的管道。此EOS保证整个过程的操作是原子性。注意，这只适用于Kafka Streams
上面3种EOS语义有着不同的应用范围，幂等producr只能保证单分区上无重复消息；事务可以保证多分区写入消息的完整性；而流处理EOS保证的是端到端(E2E)消息处理的EOS。用户在使用过程中需要根据自己的需求选择不同的EOS。以下是启用方法：
- 启用幂等producer：在producer程序中设置属性enable.idempotence=true，但不要设置transactional.id。注意是不要设置，而不是设置成空字符串或"null"
- 启用事务支持：在producer程序中设置属性transcational.id为一个指定字符串(你可以认为这是你的事务名称，故最好起个有意义的名字)，同时设置enable.idempotence=true
- 启用流处理EOS：在Kafka Streams程序中设置processing.guarantee=exactly_once
幂等producer的设计与实现。
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所谓幂等producer指producer.send的逻辑是幂等的，即发送相同的Kafka消息，broker端不会重复写入消息。同一条消息Kafka保证底层日志中只会持久化一次，既不会丢失也不会重复。幂等性可以极大地减轻下游consumer系统实现消息去重的工作负担，因此是非常实用的功能。值得注意的是，幂等producer提供的语义保证是有条件的：
- 单分区幂等性：幂等producer无法实现多分区上的幂等性。如前所述，若要实现多分区上的原子性，需要引入事务
- 单会话幂等性：幂等producer无法跨会话实现幂等性。即使同一个producer宕机并重启也无法保证消息的EOS语义
虽然有上面两个限制，幂等producer依然是一个非常实用的新功能。下面我们来讨论下它的设计原理。如果要实现幂等性， 通常都需要花费额外的空间来保存状态以执行消息去重。Kafka的幂等producer整体上也是这样的思想。
首先，producer对象引入了一个新的字段：Producer ID(下称PID)，它唯一标识一个producer，当producer启动时Kafka会为每个producer分配一个PID（64位整数），因此PID的生成和分配对用户来说是完全透明的，用户无需考虑PID的事情，甚至都感受不到PID的存在。其次，0.11 Kafka重构了消息格式，引入了序列号字段(sequence number，下称seq number)来标识某个PID producer发送的消息。和consumer端的offset类似，seq number从0开始计数并严格单调增加。同时在broker端会为每个PID(即每个producer)保存该producer发送过来的消息batch的某些元信息，比如PID信息、消息batch的起始seq number及结束seq number等。这样每当该PID发送新的消息batch时，Kafka broker就会对比这些信息，如果发生冲突(比如起始seq number和结束seq number与当前缓存的相同)，那么broker就会拒绝这次写入请求。倘若没有冲突，那么broker端就会更新这部分缓存然后再开始写入消息。这就是Kafka实现幂等producer的设计思路：1. 为每个producer设置唯一的PID；2. 引入seq number以及broker端seq number缓存更新机制来去重。
PID与Sequence Number的引入实现了写操作的幂等性
PID标记了Producer、topic、partition的唯一性，Seq标记了PID下每一个消息得唯一性。broker会记录已经收到得seq值，下一个seq一定是上一个seq 1，如果大于1，抛InvalidSequenceNumber异常（丢数据了），如果小于1，抛DuplicateSequenceNumber异常（数据重复了），生产端需要对这两种情况做处理
- 写操作的幂等性结合
At Least Once语义实现了单一 Session 内的Exactly Once语义 Transaction Marker（引入事务协调者）与PID提供了识别消息是否应该被读取的能力，从而实现了事务的隔离性- Offset 的更新标记了消息是否被读取，从而将对读操作的事务处理转换成了对写（Offset）操作的事务处理
- Kafka 事务的本质是，将一组写操作（如果有）对应的消息与一组读操作（如果有）对应的 Offset 的更新进行同样的标记（即
Transaction Marker）来实现事务中涉及的所有读写操作同时对外可见或同时对外不可见 - Kafka 只提供对 Kafka 本身的读写操作的事务性，不提供包含外部系统的事务性
简单的说，其实就是把所有操作都那个小本本写下来，所有人都能看到，就避免了重复问题和丢数据问题。
当然，这只是说kafka内部得事务实现，至于kafka的上游生产者，下游消费者的事务，需要使用方自己实现
参考资料：
https://www.cnblogs.com/huxi2b/p/7717775.html
https://www.infoq.cn/article/kafka-analysis-part-8
