在 Kafka 中使用事件承载状态传输方法时如何确保一致性
How can I assure consistency when using an event-carried state transfer approach in Kafka
让我们假设这样一个简化的场景：
有两个Kafka主题、用户和订单以及三个微服务 user-service, order-service and shipping-service.
通过订单服务下订单时，OrderCreated 事件会添加到 orders 主题 并且由 运输服务 收听。该服务需要获取用户信息才能发送订单。根据我的要求，我不能对用户服务进行 REST 调用，而是使用有状态的方法。也就是说，shipping service 是一个 Kafka Streams 应用程序，它监听用户主题，有一个 KTable 由本地存储 支持完整的用户 table 信息。因此，在处理订单时，它已经在本地提供了用户信息。
但是，这种方法的一个问题是运输服务中本地用户信息的一致性，例如：
用户在用户服务中更新其送货地址，更新其本地 SQL 数据库并使用此更改在用户主题中发布事件。
用户下单，order-service发布在订单主题
无论出于何种原因，运输服务都可以在从用户主题读取 UserUpdated 信息之前处理订单主题的 OrderCreated 事件，因此它会使用不再有效的地址。
在这种事件承载状态转移场景下，如何保证发货服务始终有更新的用户信息？
如果您需要顺序保证，您需要将用户信息更新和顺序写入同一主题（特别是写入同一分区），因为 Kafka 仅保证单个分区内的顺序。
您可以使用唯一的用户 ID 作为键调用此主题 "user_action"（用户信息更新和用户订单都是用户操作）。在您的例子中，所有三个服务都将使用 "user_action" 主题。用户服务只考虑用户更新，订单服务只考虑订单，而送货服务两者都考虑。
此博客 post 也可能有帮助：https://www.confluent.io/blog/put-several-event-types-kafka-topic/
让我们假设这样一个简化的场景：
有两个Kafka主题、用户和订单以及三个微服务 user-service, order-service and shipping-service.
通过订单服务下订单时，OrderCreated 事件会添加到 orders 主题 并且由 运输服务 收听。该服务需要获取用户信息才能发送订单。根据我的要求，我不能对用户服务进行 REST 调用，而是使用有状态的方法。也就是说，shipping service 是一个 Kafka Streams 应用程序，它监听用户主题，有一个 KTable 由本地存储 支持完整的用户 table 信息。因此，在处理订单时，它已经在本地提供了用户信息。
但是，这种方法的一个问题是运输服务中本地用户信息的一致性，例如：
用户在用户服务中更新其送货地址，更新其本地 SQL 数据库并使用此更改在用户主题中发布事件。
用户下单，order-service发布在订单主题
无论出于何种原因，运输服务都可以在从用户主题读取 UserUpdated 信息之前处理订单主题的 OrderCreated 事件，因此它会使用不再有效的地址。
在这种事件承载状态转移场景下，如何保证发货服务始终有更新的用户信息？
如果您需要顺序保证，您需要将用户信息更新和顺序写入同一主题（特别是写入同一分区），因为 Kafka 仅保证单个分区内的顺序。
您可以使用唯一的用户 ID 作为键调用此主题 "user_action"（用户信息更新和用户订单都是用户操作）。在您的例子中，所有三个服务都将使用 "user_action" 主题。用户服务只考虑用户更新，订单服务只考虑订单，而送货服务两者都考虑。
此博客 post 也可能有帮助：https://www.confluent.io/blog/put-several-event-types-kafka-topic/