결국 일관성있는 분산 아키텍처를 구현하는 것이 고통 스럽습니다. 그것을하는 법에 관한 이야기를 말하는 블로그 포스트의 톤이있다, 그러나 그것을 실제로하는 방법을 (코드) 보여주지 않는다.Spring Cloud Stream Kafka - 최종 일관성 - Kafka는 수신 확인되지 않은 메시지를 자동 재 시도합니까 (autocommitoffset = false 사용시)
내가 겪고있는 측면 중 하나는 그들이 ack'd되지 않은 메시지를 수동으로 다시 시도해야한다는 것입니다.
예 : 내 주문 서비스가 Kafka에게 유료 이벤트를 보냅니다. 결제 서비스는 가입 및 결제 확인 또는 지불 실패로 대답을 처리한다
지불에 대한 질문
Order Service ----Pay event----> Kafka ----Pay Event ----> Payment Service결제 OK : ->
Payment Service ----Payment failure event ----> Kafka ----Payment failure Event ----> Order Service->를Payment Service ----Payment ok event ----> Kafka ----Payment ok Event ----> Order Service결제 실패
점은 다음과 같습니다
동기화 전송을 사용하여 카프카에게 메시지가 배달 된시기를 확실히 알고 있습니다. 그러나 지불 서비스가 지불을 처리했다는 것을 알아야하는 유일한 방법은 응답 이벤트 (지불 확인 | 지불 실패)입니다.
이렇게하면 Order 서버에서 재시도 메커니즘을 구현해야합니다. 잠시 후에 답을 얻지 못하면 새로운 Pay 이벤트를 다시 시도하십시오.
더 많은 것은 이것도 실제로 처리되었지만 응답이 주문 서비스에 도착하지 않은 경우 지불 서비스에서 중복 된 메시지를 처리하도록합니다.
소비자가 메시지의 새 오프셋을 확인하지 않은 경우 Kafka에 재시도를 보낼 수있는 메커니즘이 있는지 궁금합니다.
봄 클라우드 스트림에서 우리는 거짓에 autoCommitOffset 속성을 설정하고 소비자의 오프셋 (offset)의 ACK를 처리 할 수
@StreamListener(Sink.INPUT)
public void process(Message<?> message) {
Acknowledgment acknowledgment = message.getHeaders().get(KafkaHeaders.ACKNOWLEDGMENT, Acknowledgment.class);
if (acknowledgment != null) {
System.out.println("Acknowledgment provided");
acknowledgment.acknowledge();
}
}
acknowledgment.acknowledge(); 메시지가 자동으로 재전송 것 카프카가이 소비자에게?
우리가 더 이상 수동으로 다시 시도 할 필요가 없습니다 것과 같은 물건을 할 수있는 가능한 경우 :
Paymen 서비스 :이 가능했던 경우
@Autowired
private PaymentBusiness paymentBusiness;
@StreamListener(Sink.INPUT)
public void process(Order order) {
Acknowledgment acknowledgment = message.getHeaders().get(KafkaHeaders.ACKNOWLEDGMENT, Acknowledgment.class);
if (acknowledgment != null) {
paymentBusiness(order);
//If we don't get here because of an exception
//Kafka would retry...
acknowledgment.acknowledge();
}
}
, 어떻게 재시도 기간 카프카에서 구성 되었습니까?
시나리오가 최악의 경우 (이 시나리오는 지원되지 않음) 수동으로 다시 시도해야합니다. Kafka를 사용하여 최종 일관성을 다루는 Spring Cloud Stream 앱의 실제 예를 알고 있습니까?