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在对kafka的理解中，常常会被问及到kafka如何保证数据的顺序消费、kafka的数据重复消费怎么处理、如何保证kafka中数据不丢失？今天先说说数据的顺序消费问题。
关于顺序消费的几点说明：
①、kafka的顺序消息仅仅是通过partitionKey，将某类消息写入同一个partition，一个partition只能对应一个消费线程，以保证数据有序。
②、除了发送消息需要指定partitionKey外，producer和consumer实例化无区别。
③、kafka broker宕机，kafka会有自选择，所以宕机不会减少partition数量，也就不会影响partitionKey的sharding。
那么问题来了：在1个topic中，有3个partition，那么如何保证数据的消费？
1、如顺序消费中的第①点说明，生产者在写的时候，可以指定一个 key，比如说我们指定了某个订单 id 作为 key，那么这个订单相关的数据，一定会被分发到同一个 partition 中去，而且这个 partition 中的数据一定是有顺序的。
2、消费者从 partition 中取出来数据的时候，也一定是有顺序的。到这里，顺序还是 ok 的，没有错乱。
3、但是消费者里可能会有多个线程来并发来处理消息。因为如果消费者是单线程消费数据，那么这个吞吐量太低了。而多个线程并发的话，顺序可能就乱掉了。
解决方案：
写N个queue，将具有相同key的数据都存储在同一个queue，然后对于N个线程，每个线程分别消费一个queue即可。
注：在单线程中，一个 topic，一个 partition，一个 consumer，内部单线程消费，这样的状态数据消费是有序的。但由于单线程吞吐量太低，在数据庞大的实际场景很少采用。
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