主要思路:相同key值的消息写入同一个partition(partition内的消息是有序的),一个partition的消息只会被一个消费者消费。

如果一个消费者是多个线程消费,则需要把pull来的消息按照key值写入不同的内存队列中,相同key值的消息写入同一个内存队列(内存队列内的消息是有序的),然后一个线程消费一个内存队列。

1、rabbitMq
问题分析:

如图,data1 和 data2 是有顺序的,必须 data1 先执行,data2 后执行;这两个数据被不同的消费者消费到了,可能 data2 先执行,data1 后执行,这样原来的顺序就错乱了。

解决方案:

如图,在 MQ 里面创建多个 queue,同一规则的数据(对唯一标识进行 hash),有顺序的放入 MQ 的 queue 里面,消费者只取一个 queue 里面获取数据消费,这样执行的顺序是有序的。或者还是只有一个 queue 但是对应一个消费者,然后这个消费者内部用内存队列做排队,然后分发给底层不同的 worker 来处理。

2、kafka
问题分析:

如图,在 kafka 中,你对数据指定某个 key,那么这些数据会到同一个 partition 里面,在 partition 里面这些数据是有顺序的。从这里看没啥问题,插入到数据库的数据都是有序的。

但是,我们在消费端可能会使用多线程来处理,因为单线程的处理速度慢,为了加快处理时间和吞吐量,会使用 thread 来处理。在消费端加入线程之后,就会出现顺序不一致的情况。

如图,就是使用了多线程之后,数据顺序不一致情况。

在使用了多线程之后,如何来解决数据顺序问题?

如图,在消费端使用内存队列,队列里的数据使用 hash 进行分发,每个线程对应一个队列,这样可以保证数据的顺序。

3、rocketMq

如图,生产者中把 orderId 进行取模,把相同模的数据放到 messagequeue 里面,消费者消费同一个 messagequeue,只要消费者这边有序消费,那么可以保证数据被顺序消费。

4、activeMq

如图,activeMq 里面有 messageGroups 属性,可以指定 JMSXGroupID,消费者会消费指定的 JMSXGroupID。即保证了顺序性,又解决负载均衡的问题。

转自:https://www.pianshen.com/article/4100479924/

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