为什么要使用Kafka事务

在日常开发中，数据库的事务几乎是必须用到的，事务回滚不一定在于数据增删改异常，可能系统出现特定逻辑判断的时候也需要进行数据回滚，Kafka亦是如此，我们并不希望消息监听器接收到一些错误的或者不需要的消息。
SpringBoot使用数据库事务非常简单，只需要在方法上加上@Transactional注解即可，那Kafka如果需要使用事务也可以如此，不过还需修改其他配置才能生效。

Kafka使用事务的两种方式：
1、配置Kafka事务管理器并使用@Transactional注解
2、使用KafkaTemplate的executeInTransaction方法

使用@Transactional注解方式

使用注解方式开启事务还是比较方便的，不过首先需要我们配置KafkaTransactionManager，这个类就是Kafka提供给我们的事务管理类，

我们需要使用生产者工厂来创建这个事务管理类。
需要注意的是，我们需要在producerFactory中开启事务功能，并设置TransactionIdPrefix，TransactionIdPrefix是用来生成Transactional.id的前缀。

@Configuration
public class KafkaProducerConfig {
    @Value("${spring.kafka.bootstrap-servers}")
    private String servers;
    @Value("${spring.kafka.producer.retries}")
    private int retries;
    @Value("${spring.kafka.producer.acks}")
    private String acks;
    @Value("${spring.kafka.producer.batch-size}")
    private int batchSize;
    @Value("${spring.kafka.producer.properties.linger.ms}")
    private int linger;
    @Value("${spring.kafka.producer.buffer-memory}")
    private int bufferMemory;
 
 
    public Map<String, Object> producerConfigs() {
        Map<String, Object> props = new HashMap<>();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, servers);
        props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, retries);
        props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, acks);　//需要 all
        props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, batchSize);
        props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, linger);
        props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, bufferMemory);
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        return props;
    }
 
    public ProducerFactory<String, Object> producerFactory() {
        DefaultKafkaProducerFactory factory = new DefaultKafkaProducerFactory<>(producerConfigs());
        factory.transactionCapable();
        factory.setTransactionIdPrefix("tran-");
        return factory;
    }
 
    @Bean
    public KafkaTransactionManager transactionManager() {
        KafkaTransactionManager manager = new KafkaTransactionManager(producerFactory());
        return manager;
    }
}

配置Kafka事务还是非常简单的，接下来我们测试一下事务是否能正常使用，在DemoTest类中创建该方法

@Test
    @Transactional
    public void testTransactionalAnnotation() throws InterruptedException {
        kafkaTemplate.send("topic.quick.tran", "test transactional annotation");
        throw new RuntimeException("fail");
    }

运行测试方法后我们可以看到控制台中输出了如下日志，这就代表我们使用事务成功，或者你可以打开Kafka Tool 2工具查看一下测试前后的数据是否有变化

org.apache.kafka.common.KafkaException: Failing batch since transaction was aborted
    at org.apache.kafka.clients.producer.internals.Sender.maybeSendTransactionalRequest(Sender.java:317) [kafka-clients-1.0.2.jar:na]
    at org.apache.kafka.clients.producer.internals.Sender.run(Sender.java:214) [kafka-clients-1.0.2.jar:na]
    at org.apache.kafka.clients.producer.internals.Sender.run(Sender.java:163) [kafka-clients-1.0.2.jar:na]
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:748) [na:1.8.0_161]

使用KafkaTemplate.executeInTransaction开启事务

这种方式开启事务是不需要配置事务管理器的，也可以称为本地事务。直接编写测试方法

public void test() {
        // 声明事务：后面报错消息不会发出去
        kafkaTemplate.executeInTransaction(operations -> {
            operations.send("topic1","test executeInTransaction");
            throw new RuntimeException("fail");
        });
    }

public void test() {
        // 声明事务：后面报错消息不会发出去
        kafkaTemplate.executeInTransaction(operations -> {
            operations.send("topic1","test executeInTransaction");
            throw new RuntimeException("fail");
        });
    }

运行测试方法后控制台同样打印出了事务终止的异常，代表可以正常使用事务

org.apache.kafka.common.KafkaException: Failing batch since transaction was aborted
    at org.apache.kafka.clients.producer.internals.Sender.maybeSendTransactionalRequest(Sender.java:317) [kafka-clients-1.0.2.jar:na]
    at org.apache.kafka.clients.producer.internals.Sender.run(Sender.java:214) [kafka-clients-1.0.2.jar:na]
    at org.apache.kafka.clients.producer.internals.Sender.run(Sender.java:163) [kafka-clients-1.0.2.jar:na]
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:748) [na:1.8.0_161]

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