我舉個(gè)例子，我們以前做過一個(gè) MySQL binlog 同步的系統(tǒng)，壓力還是非常大的，日同步數(shù)據(jù)要達(dá)到上億，就是說數(shù)據(jù)從一個(gè) mysql 庫原封不動(dòng)地同步到另一個(gè) mysql 庫里面去（mysql -> mysql）。常見的一點(diǎn)在于說比如大數(shù)據(jù) team，就需要同步一個(gè) mysql 庫過來，對(duì)公司的業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)做各種復(fù)雜的操作。

你在 mysql 里增刪改一條數(shù)據(jù)，對(duì)應(yīng)出來了增刪改 3 條 binlog 日志，接著這三條 binlog 發(fā)送到 MQ 里面，再消費(fèi)出來依次執(zhí)行，起碼得保證人家是按照順序來的吧？不然本來是：增加、修改、刪除；你楞是換了順序給執(zhí)行成刪除、修改、增加，不全錯(cuò)了么。

本來這個(gè)數(shù)據(jù)同步過來，應(yīng)該最后這個(gè)數(shù)據(jù)被刪除了；結(jié)果你搞錯(cuò)了這個(gè)順序，最后這個(gè)數(shù)據(jù)保留下來了，數(shù)據(jù)同步就出錯(cuò)了。

先看看順序會(huì)錯(cuò)亂的倆場景：

• RabbitMQ：一個(gè) queue，多個(gè) consumer。比如，生產(chǎn)者向 RabbitMQ 里發(fā)送了三條數(shù)據(jù)，順序依次是 data1/data2/data3，壓入的是 RabbitMQ 的一個(gè)內(nèi)存隊(duì)列。有三個(gè)消費(fèi)者分別從 MQ 中消費(fèi)這三條數(shù)據(jù)中的一條，結(jié)果消費(fèi)者2先執(zhí)行完操作，把 data2 存入數(shù)據(jù)庫，然后是 data1/data3。這不明顯亂了。

 

• Kafka：比如說我們建了一個(gè) topic，有三個(gè) partition。生產(chǎn)者在寫的時(shí)候，其實(shí)可以指定一個(gè) key，比如說我們指定了某個(gè)訂單 id 作為 key，那么這個(gè)訂單相關(guān)的數(shù)據(jù)，一定會(huì)被分發(fā)到同一個(gè) partition 中去，而且這個(gè) partition 中的數(shù)據(jù)一定是有順序的。    
  消費(fèi)者從 partition 中取出來數(shù)據(jù)的時(shí)候，也一定是有順序的。到這里，順序還是 ok 的，沒有錯(cuò)亂。接著，我們?cè)谙M(fèi)者里可能會(huì)搞     多個(gè)線程來并發(fā)處理消息。因?yàn)槿绻M(fèi)者是單線程消費(fèi)處理，而處理比較耗時(shí)的話，比如處理一條消息耗時(shí)幾十 ms，那么 1 秒鐘只能處理幾十條消息，這吞吐量太低了。而多個(gè)線程并發(fā)跑的話，順序可能就亂掉了。

 

解決方案

RabbitMQ

拆分多個(gè) queue，每個(gè) queue 一個(gè) consumer，就是多一些 queue 而已，確實(shí)是麻煩點(diǎn)；或者就一個(gè) queue 但是對(duì)應(yīng)一個(gè) consumer，然后這個(gè) consumer 內(nèi)部用內(nèi)存隊(duì)列做排隊(duì)，然后分發(fā)給底層不同的 worker 來處理。

Kafka

• 一個(gè) topic，一個(gè) partition，一個(gè) consumer，內(nèi)部單線程消費(fèi)，單線程吞吐量太低，一般不會(huì)用這個(gè)。
• 寫 N 個(gè)內(nèi)存 queue，具有相同 key 的數(shù)據(jù)都到同一個(gè)內(nèi)存 queue；然后對(duì)于 N 個(gè)線程，每個(gè)線程分別消費(fèi)一個(gè)內(nèi)存 queue 即可，這樣就能保證順序性。