1.為什麼要保證順序

訊息佇列中的若干訊息如果是對同一個資料進行操作，這些操作具有前後的關係，必須要按前後的順序執行，否則就會造成資料異常。舉例：
比如通過mysql binlog進行兩個資料庫的資料同步，由於對資料庫的資料操作是具有順序性的，如果操作順序搞反，就會造成不可估量的錯誤。比如資料庫對一條資料依次進行了 插入->更新->刪除操作，這個順序必須是這樣，如果在同步過程中，訊息的順序變成了 刪除->插入->更新，那麼原本應該被刪除的資料，就沒有被刪除，造成資料的不一致問題。

2.出現順序錯亂的場景

（1）rabbitmq
①一個queue，有多個consumer去消費，這樣就會造成順序的錯誤，consumer從MQ裡面讀取資料是有序的，但是每個consumer的執行時間是不固定的，無法保證先讀到訊息的consumer一定先完成操作，這樣就會出現訊息並沒有按照順序執行，造成資料順序錯誤。

rabbitmq訊息順序錯亂第一種情況示意圖.png

②一個queue對應一個consumer，但是consumer裡面進行了多執行緒消費，這樣也會造成訊息消費順序錯誤。

abbitmq訊息順序錯亂第二種情況示意圖.png

（2）kafka
①kafka一個topic，一個partition，一個consumer，但是consumer內部進行多執行緒消費，這樣資料也會出現順序錯亂問題。

kafka訊息順序錯亂第一種情況示意圖.png

②具有順序的資料寫入到了不同的partition裡面，不同的消費者去消費，但是每個consumer的執行時間是不固定的，無法保證先讀到訊息的consumer一定先完成操作，這樣就會出現訊息並沒有按照順序執行，造成資料順序錯誤。

kafka訊息順序錯亂第二種情況示意圖..png

3.保證訊息的消費順序

（1）rabbitmq
①拆分多個queue，每個queue一個consumer，就是多一些queue而已，確實是麻煩點；這樣也會造成吞吐量下降，可以在消費者內部採用多執行緒的方式取消費。

一個queue對應一個consumer

②或者就一個queue但是對應一個consumer，然後這個consumer內部用記憶體佇列做排隊，然後分發給底層不同的worker來處理

一個queue對應一個consumer，採用多執行緒.png

（2）kafka
①確保同一個訊息傳送到同一個partition，一個topic，一個partition，一個consumer，內部單執行緒消費。

單執行緒保證順序.png

②寫N個記憶體queue，然後N個執行緒分別消費一個記憶體queue即可

多執行緒保證順序.png