主要思路：相同key值的訊息寫入同乙個partition（partition內的訊息是有序的），乙個partition的訊息只會被乙個消費者消費。
如果乙個消費者是多個執行緒消費，則需要把pull來的訊息按照key值寫入不同的記憶體佇列中，相同key值的訊息寫入同乙個記憶體佇列（記憶體佇列內的訊息是有序的），然後乙個執行緒消費乙個記憶體佇列。
1、rabbitmq
問題分析：
如圖，data1 和 data2 是有順序的，必須 data1 先執行，data2 後執行；這兩個資料被不同的消費者消費到了，可能 data2 先執行，data1 後執行，這樣原來的順序就錯亂了。
解決方案：
如圖，在 mq 裡面建立多個 queue，同一規則的資料（對唯一標識進行 hash），有順序的放入 mq 的 queue 裡面，消費者只取乙個 queue 裡面獲取資料消費，這樣執行的順序是有序的。或者還是只有乙個 queue 但是對應乙個消費者，然後這個消費者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。
2、kafka
問題分析：
如圖，在 kafka 中，你對資料指定某個 key，那麼這些資料會到同乙個 partition 裡面，在 partition 裡面這些資料是有順序的。從這裡看沒啥問題，插入到資料庫的資料都是有序的。
但是，我們在消費端可能會使用多執行緒來處理，因為單執行緒的處理速度慢，為了加快處理時間和吞吐量，會使用 thread 來處理。在消費端加入執行緒之後，就會出現順序不一致的情況。
如圖，就是使用了多執行緒之後，資料順序不一致情況。
在使用了多執行緒之後，如何來解決資料順序問題？
如圖，在消費端使用記憶體佇列，佇列裡的資料使用 hash 進行分發，每個執行緒對應乙個佇列，這樣可以保證資料的順序。
如圖，生產者中把 orderid 進行取模，把相同模的資料放到 messagequeue 裡面，消費者消費同乙個 messagequeue，只要消費者這邊有序消費，那麼可以保證資料被順序消費。
如圖，activemq 裡面有 messagegroups 屬性，可以指定 jmsxgroupid，消費者會消費指定的 jmsxgroupid。即保證了順序性，又解決負載均衡的問題。
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