如何构建批流一体数据融合平台的一致性语义保证？(13)_：如何构建批流一体数据融合平台的一致

首先，在二阶段提交协议中，对于分布式事务的参与方，在 DataPipeline 的场景下为数据写入与 offset 写入，这是两个独立组件。两者之间的写入操作由 Coordinator 进行协调。第一步是一个 prepare 阶段，每一个参与方会将数据写入到自己的目的地，具体持久化的位置取决于具体应用的实现。

第二步，当 prepare 阶段完成之后，Coordinator 会向所有参与者发出 commit 指令，所有参与者在完成 commit 之后，会发出一个 ack，Coordinator 收到 ack 之后，事务就完成了。如果出现失败，再进行相应的回滚操作。其实在分布式数据库的设计领域中，单纯应用一个二阶段提交协议会出现非常多的问题，例如 Coordinator 本身如果不是高可用的，在过程当中就有可能出现事务不一致的问题。

所以应用二阶段提交协议，最核心的问题是如何保证 Coordinator 高可用。所幸在大家耳熟能详的各种框架里，包括 Kafka 和 Flink，都能够通过分布式一致协议实现 Coordinator 高可用，这也是为什么我们能够使用二阶段提交来保证事务性。

Kafka 事务消息原理

关于 Kafka 事务消息原理，网上有很多资料，在此简单说一下能够达到的效果。Kafka 通过二阶段提交协议，最终实现了两个最核心的功能。