Отправка сообщений в Kafka из транзакций базы данных приводит к проблемам с согласованностью данных между системами, особенно в условиях распределённых систем. Если сначала происходит отправка сообщения в Kafka, а затем транзакция в БД откатывается, то сообщение останется в Kafka, но база данных не зафиксирует изменений, что приведёт к рассинхронизации данных.
Для обеспечения согласованности данных между базой данных и Kafka необходимо использовать следующие подходы:
- Transactional Outbox. Этот подход позволяет отделить запись в базу данных от отправки сообщения в брокер. Изменения сначала фиксируются в основной таблице базы данных, а затем записываются в специальную таблицу “Outbox”. Отдельный процесс или сервис асинхронно считывает из таблицы “Outbox” и отправляет сообщения в Kafka, что гарантирует согласованность данных.
- Change Data Capture (CDC). Использование CDC с инструментами вроде Debezium позволяет отслеживать изменения в базе данных и публиковать их в Kafka. Это решение подходит для случаев, когда необходимо обеспечить автоматическую синхронизацию изменений, но может потребовать дополнительных настроек и ресурсов.
- Распределённые транзакции (двухфазный коммит). Этот метод позволяет гарантировать согласованность между базой данных и Kafka за счёт координации транзакций между ними. Однако этот подход часто считается сложным и менее масштабируемым, особенно в распределённых системах.
Другая серьёзная проблема связана с возможностью двойной обработки. В случае сбоя приложения или инфраструктуры транзакции могут повторяться, приводя к дублированию событий в Kafka. Дублирование событий может вызвать некорректное состояние системы, повторное выполнение операций. Чтобы предотвратить дублирование, можно использовать следующие подходы:
Мета информация
Область:: 00 Архитектура ПО
Родитель::
Источник::
Создана:: 2024-11-15
Автор::