哈喽大家好，我是咸鱼
今天我们继续来讲一讲 Kafka
当有消息被生产出来的时候，如果没有指定分区或者指定 key ，那么消费会按照【轮询】的方式均匀地分配到所有可用分区中，但不一定按照分区顺序来分配
我们知道，在 Kafka 中消费者可以订阅一个或多个主题，并被分配一个或多个分区
如果一个消费者消费了多个分区，某些场景下消费者需要顺序地消费消息，但消息并不是按照顺序分配给分区的，所以就不一定能够保证消息消费的全局顺序性
比如下图中 Msg0002 消息并不是在 Msg0001 消息之后的，就有可能导致消费者先把 Msg0002 消息给消费， Msg0001 消息才被消费
那么这种情况该怎么解决？**如何尽可能地保证消息消费的全局顺序性？（即这些消息具有因果关系）**要想消费消息 B 必须先消费消息 A
要注意的是，Kafka 的设计目标是提供高吞吐量和低延迟，而不是强制保证全局有序性
所以这篇文章探讨的是需要强调全局顺序性场景下的 Kafka 应用
单分区
最简单粗暴的方法，虽然 Kafka 不能保证全局消费顺序性，但是能够保证分区内的消息顺序性
所以我们可以只创建一个分区，并让消费者消费这个分区，这样就能够保证消费的消息是有序的
但是这样做大大降低了吞吐量和处理效率，容易使得性能出现瓶颈
基于 key
在 Kafka 中，基于 key 的消息分配策略是通过消息中的键（key）来确定消息发送到哪个分区
当生产者发送消息时，可以指定一个键（key），Kafka 使用这个键通过哈希算法来确定消息被发送到哪个分区
由于相同的 key 就发送到同一分区，这样就能够保证了消费的消息是有序的
然而，如果只有一个消费者消费相同 key 的消息，那么与单分区相比，基于 key 的消息分配策略不会提高吞吐量
因为即使相同 key 的消息在多个分区中，但同一消费者依然只能从一个分区中消费，这并不会增加整体的处理能力。
但如果有多个消费者消费相同 key 的消息，基于 key 的分区策略可以提高消费者并行消费的能力
因为这些消费者可以同时从不同分区中读取消息，从而增加整体的处理速度。这种情况下，基于 key 的消息分配可以提高整体吞吐量
最后总结一下：
原文地址:https://blog.csdn.net/s_alted/article/details/134652200
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