一、Kafka的特性
kafka中，寫入一個partition分區中的數據是一定有順序的。
kafka中一個消費者消費一個partition的數據，消費者取出數據時，也是有順序的。
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二、多線程消費會導致消息亂序
比如說我們建了一個 topic，有三個 partition。生產者在寫的時候，其實可以指定一個 key，比如說我們指定了某個訂單 id 作為 key，那麼這個訂單相關的數據，一定會被分發到同一個 partition 中去，而且這個 partition 中的數據一定是有順序的。
消費者從 partition 中取出來數據的時候，也一定是有順序的。到這裡，順序還是 ok 的，沒有錯亂。
接著，我們在消費者裡可能會搞多個線程來併發處理消息。因為如果消費者是單線程消費處理，而處理比較耗時的話，比如處理一條消息耗時幾十 ms，那麼 1 秒鐘只能處理幾十條消息，這吞吐量太低了。而多個線程併發跑的話，順序可能就亂掉了。
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由於消費者消費消息之後，有可能交給很多個線程去處理數據（如下圖），這樣就導致數據順序錯亂。
需要關注如下幾個知識點：
- 寫入一個partition中的數據，一定是有順序的；
- 生產者在寫消息的時候，可以指定一個key，比如指定訂單的id作為key；則同一個訂單相關數據，一定會分發到一個partition中去；
- 消費者從partition中取出數據的時候，一定是有順序的；
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三、解決消息的有序性
方案1：
一個 topic，一個 partition，一個 consumer，內部單線程消費，單線程吞吐量太低，一般不會用這個。或者針對前面的方式進行改良，一個topic，多個partition，多個consumer 實例。
這種方式實現起來比較簡單快捷，如下圖所示，每一個消費者實例負責處理一個partition中的消息。
一個分區Partition不能被同一個消費組（Consumer Group）中多個消費者Consumer消息，這樣就保證了Partition中消息消費的有序性。
方案2：
為了保證一個消費者中多個線程去處理時，不會使得消息的順序被打亂，則可以在消費者中，消息分發至不同的線程時，加一個隊列，消費者去做hash分發，將需要放在一起的數據，分發至同一個隊列中，最後多個線程從隊列中取數據，如下圖所示。
寫 N 個內存 queue，具有相同 key 的數據都分發到同一個內存 queue；然後對於 N 個線程，每個線程分別消費一個內存 queue 即可，這樣就能保證順序性。
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