Взаимодействие между транзакциями базы данных и отправкой сообщений в Kafka может приводить к несогласованности данных. Пример проблемы: если сообщение отправлено в Kafka, но транзакция базы данных откатывается, сообщение останется в Kafka, тогда как база данных не зафиксирует изменений. Это вызывает рассинхронизацию между системами.
Для решения проблемы используются следующие подходы:
- Transactional Outbox. Изменения фиксируются в основной таблице базы данных и одновременно записываются в отдельную таблицу “Outbox”. Асинхронный процесс или сервис считывает записи из “Outbox” и отправляет их в Kafka. Это позволяет отделить транзакцию базы данных от отправки сообщений и гарантировать согласованность.
- Change Data Capture (CDC). С помощью инструментов, таких как Debezium, отслеживаются изменения в базе данных. Эти изменения публикуются в Kafka в режиме реального времени. CDC подходит для автоматической синхронизации данных, но требует настройки и дополнительных ресурсов.
- Распределённые транзакции (двухфазный коммит). Этот подход координирует транзакции между базой данных и Kafka, гарантируя согласованность. Однако он считается сложным в реализации и менее масштабируемым, особенно в распределённых системах.
При сбоях системы возможна повторная обработка транзакций, что приводит к дублированию событий в Kafka. Это может вызвать повторное выполнение операций и привести к некорректному состоянию системы.
Для предотвращения дублирования используется идемпотентность на базе уникального идентификатора. Пример: каждое сообщение или транзакция сопровождается уникальным идентификатором, который проверяется перед выполнением операции. Если идентификатор уже обработан, операция пропускается.
Мета информация
Область:: 00 Архитектура ПО
Родитель::
Источник::
Создана:: 2024-11-15
Автор::