在实时数仓分层中，Kafka是一种比较常见的中间存储层，而在分布式计算中由于硬件、软件等异常导致的任务重启是一种正常的现象，通过之前的Kafka-Consumer分析得知，offset 是跟随着checkpoint周期性的保存， 那么消息是有可能被重复消费的，而Kafka 作为输出端并不属于整个Flink任务状态的一部分，重复被消费的消息会重复的输出，因此为了保证输出到Kafka数据的一致性，Flink 在Kafka Sink端的事务语义。本篇主要介绍Kafka-Sink 的执行流程与核心设计。
Kafka 幂等与事务
幂等
在通常情况下，生产者发送数据可能由于网络等原因导致数据重复发送， 常见的解法就是幂等操作， 也就是执行多次相同的操作与其执行一次的影响结果是一样的。Kafka 不像MySQL/HBase 这样存储可以通过uniqueKey或者RowKey 机制来保证幂等， 为了实现幂等引入了两个概念producerId与sequenceNumber， 每一个producer 都会有一个由服务端生成的producerId与之对应，sequenceNumber 是partition级别的自增消息序列号，客户端每一条消息都会对应生成一个sequenceNumber，在服务端同样会保存该sequenceNumber， 只有当客户端消息的sequenceNumber 大于服务端存储的sequenceNumber 该消息才会被接受，通过这种方式保证消息的幂等性，从而保证数据的一致性。
但是对于幂等消息有个重要的问题：不能跨topic 、跨partition 保证数据一致性，如果producer 生产的消息横跨多个topic、partition, 可能会存在部分成功，部分失败的情况；另外幂等只是在单次producer 会话中， 如果pruducer 因为异常原因重启，仍然可能会导致数据重复发送。因此引入了事务解决该问题。
事务
事务要求遵循原子性，即要么成功要么失败，为了应对跨topic、跨partition问题，kafka引入了TransactionCoordinator 事务协调者，由该协调者协调事务的提交与回滚操作，同时引入了_transaction_state 日志来持久化事务信息(与事务相关的topic、partition、producer等)， 其本质也是一个topic， TransactionCoordinator 通过_transaction_state 日志信息来恢复或者取消事务。
为了能够跨producer会话，提供了一个transactionId 的概念， 由客户端指定，能够保证producer重启时仍然能够找到对应的producerId (也就是你是你), 从而继续完成事务。transactionId与producerId 同样也会保存到__transaction_state 中。
逻辑执行流程
前面分析了kafka-producer 幂等与事务相关的原理， 其可以保证单producer在跨topic、partition下的数据一致性，但是在Flink中是一个分布式的计算环境，多并发下会有多个producer 生产数据， 那么需要保证的是多个producer下的数据一致性。
通过之前对Flink的了解，Flink提供了基于checkpoint 下的两阶段提交流程(flink exectly-once系列之两阶段提交概述) ，该流程可以保证全局一致性的事务， 那么只需要将KakfkaProducer 的两阶段提交与Flink checkpoint提交融合起来即可实现。接下来看具体的融合逻辑：
左侧为正常事务的提交(以客户端的视角)流程，右侧为checkpoint 略缩版流程, 那么现在需要将这两部分逻辑融合起来：
- 开启事务， 事务的开端，每一次checkpoint 都应该是一个新的事务，因此应该在开始checkpoint 的流程中执行
- 写入数据，对于Flink来说就是正常的数据处理流程
- 异常处理， 在分布式的环境中，硬件或软件导致的失败属于正常现象，因此为了做容错处理需要保存事务相关信息, 也就是需要将其保存到状态中，需要在保存状态的流程中执行
- 提交事务，待整个checkpoint 完成在checkpoint完成回调中执行提交事务
- 回滚事务， 如果出现异常情况，那么可能会存在未完成或者待提交的事务，这部分事务已经在异常处理流程中保存了起来，因此可以在状态恢复流程中执行
具体实现
Flink中将两阶段提交做了一个抽象 TwoPhaseCommitSinkFunction，其实现了CheckpointedFunction与CheckpointListener这两个与checkpoint流程相关的两个接口，提供了以下几个主要的抽象方法：
- beginTransaction：开启事务
- preCommit：预提交
- commit：提交
- recoverAndCommit ：恢复并且提交事务
- abort：取消事务
- recoverAndAbort：恢复并且提交事务
让使用者只需要实现这几个方法即可。那么接下来看在flink 的执行流程去看是如何调用这几个方法的：
从上面分析来看整个流程是比较简单的， 重点就在于如何做异常处理，面对可能会出现异常的情况做好检查点以便恢复处理。而对于FlinkKafkaProducer 的实现只需要继承TwoPhaseCommitSinkFunction 类，并且重写上面提到的几个抽象方法即可：
总结
本篇主要从事务角度介绍了Kafka 事务实现与FlinkKafkaProducer事务的实现。
