多partition下无法保障消息的顺序性

 

由于问题比较宽泛，需要针对不同场景来分析，以下所有的分析都是基于同一个partition下的场景细化，多partition下无法保障消息的顺序性，但是碰到如下场景还是需要调整参数。

场景一：设置了retries>0,并且max.in.flight.requests.per.connection>1

先说明下这两个参数的含义：

retries

生产者从服务器收到的错误有可能是临时性的错误（比如分区找不到首领）。在这种情况下，retries 参数的值决定了生产者可以重发消息的次数，如果达到这个次数，生产者会放弃重试并返回错误。

默认情况下，生产者会在每次重试之间等待 100ms，不过可以通过 retry.backoff.ms 参数来改变这个时间间隔。建议在设置重试次数和重试时间间隔之前，先测试一下恢复一个崩溃节点需要多少时间（比如所有分区选举出首领需要多长时间），让总的重试时间比 Kafka 集群从崩溃中恢复的时间长，否则生产者会过早地放弃重试。不过有些错误不是临时性错误，没办法通过重试来解决（比如“消息太大”错误）。

max.in.flight.requests.per.connection

该参数指定了生产者在收到服务器响应之前可以发送多少个消息。它的值越高，就会占用越多的内存，不过也会提升吞吐量。把它设为 1 可以保证消息是按照发送的顺序写入服务器的，即使发生了重试。

这种场景下无法保障单一partition的有序，一般来说要保障消息的有序性，对于消息的可靠性也是有要求的，所以一般retries可以设置为大于0，但是max.in.flight.requests.per.connection设置为1即可，不过这样就有一个问题，导致了消息的吞吐量大大降低。

再发散一下，max.in.flight.requests.per.connection保障消息有序的逻辑源码时如何实现的呢？

在生产者消息发送线程Sender里面sendProducerData方法，里面有关于保障消息有序的一段逻辑如下：

		//如果需要保证消息的强顺序性，则缓存对应 topic 分区对象，防止同一时间往同一个 topic 分区发送多条处于未完成状态的消息
        if (guaranteeMessageOrder) {
            // 将每个batch的分区对象信息加入到mute集合，采取Set实现，重复的topicpartition信息不会被加入
            for (List<ProducerBatch> batchList : batches.values()) {
                for (ProducerBatch batch : batchList)
                    this.accumulator.mutePartition(batch.topicPartition);
            }
        }

实际上就是将本批次消息所在的分区信息添加到一个集合中，以保障每个topic下的该分区只有一个批次发送，如下：

 public void mutePartition(TopicPartition tp) {
        muted.add(tp);
    }

场景二：需要提升吞吐量max.in.flight.requests.per.connection设置大于1

此场景下业务要保障消息的吞吐量，那么max.in.flight.requests.per.connection必然就会选择更大的一个阈值，但是此场景还能保障消息有序性吗？

答案是肯定的，可以设置enable.idempotence=true，开启生产者的幂等生产，可以解决顺序性问题，并且允许max.in.flight.requests.per.connection设置大于1