消息的有序性配置

Question

首先单Toptic单分区的情况下，并不是天然有序的吧？应该根据版本来配置
1）kafka在1.x版本之前保证数据单分区有序，条件如下：
max.in.flight.requests.per.connection=1（不需要考虑是否开启幂等性）。 2）kafka在1.x及以后版本保证数据单分区有序，条件如下：
（1）开启幂等性
max.in.flight.requests.per.connection需要设置小于等于5。
（2）未开启幂等性
max.in.flight.requests.per.connection需要设置为1。
原因说明：因为在kafka1.x以后，启用幂等后，kafka服务端会缓存producer发来的最近5个request的元数据，

故无论如何，都可以保证最近5个request的数据都是有序的。

以上说明然后再结合官网的配置说明，我就懵逼了，以下是官网的配置说明

retries：若设置大于0的值，则客户端会将发送失败的记录重新发送，尽管这些记录有可能是暂时性的错误。请注意，这种 retry 与客户端收到错误信息之后重新发送记录并无区别。允许 retries 并且没有设置max.in.flight.requests.per.connection 为1时，记录的顺序可能会被改变。比如：当两个批次都被发送到同一个 partition ，第一个批次发生错误并发生 retries 而第二个批次已经成功，则第二个批次的记录就会先于第一个批次出现。

enable.idempotence：当设置为true时， Producer 将确保每个消息在 Stream 中只写入一个副本。如果为false，由于 Broker 故障导致 Producer 进行重试之类的情况可能会导致消息重复写入到 Stream 中。请注意,启用幂等性需要确保 max.in.flight.requests.per.connection小于或等于5，retries 大于等于0，并且ack必须设置为all 。如果这些值不是由用户明确设置的，那么将自动选择合适的值。如果设置了不兼容的值，则将抛出一个ConfigException的异常。

max.in.flight.requests.per.connection ：在发生阻塞之前，客户端的一个连接上允许出现未确认请求的最大数量。注意，如果这个设置大于1，并且有失败的发送，则消息可能会由于重试而导致重新排序(如果重试是启用的话)。

我的疑问是：
根据上面那张图，开启幂等性之后，且缓存请求个数小于等于5，请求失败后，则会重试，等重试成功后再重新排序进行磁盘写入，保证消息单会话单分区有序性，那既然会重新排序的话，为什么重试大于0时且保证有序性的情况下还要限制max.in.flight.requests.per.connection 为1呢？为5不也可以保证有序性吗？
举个例子：
正常请求是：1，2，3，4，5
正常入队时是：5，4，3，2，1

假如异常情况下多个请求重试成功后入队（5，4，3均发生重试）：5，4，3，2，1，这样不也可以保证有序性吗？

Answer 1

Allen 2024-12-26 21:15:55

同学，你的思考非常深入，我们来一起梳理一下这个问题。Kafka 的幂等性确实可以在 max.in.flight.requests.per.connection <= 5 的情况下保证消息的单会话单分区有序性，这是因为 Kafka 的服务端会为幂等生产者缓存最近 5 个请求的元数据，从而能够在请求成功后重新排序，确保写入磁盘时有序。

但是，为什么推荐在严格要求有序性的情况下将 **max.in.flight.requests.per.connection 设置为 1 呢？这是因为在实际运行中，虽然 Kafka 服务端具备重新排序的能力，但重新排序会增加延迟，同时加大服务端的复杂度和资源消耗。将 max.in.flight.requests.per.connection 设置为 1 的核心意义在于简化问题，避免服务端需要额外的排序操作，直接从生产者端控制消息的顺序，确保即使发生重试，消息的发送顺序也不会改变。

举个例子，如果请求顺序是 1, 2, 3，但 2 发生了重试，当 max.in.flight.requests.per.connection = 5 时，服务端需要缓存并排序才能恢复顺序；但如果设置为 1，生产者会等待前一个请求完成再发送下一个请求，这样无论是否发生重试，顺序自然就不会乱。

所以，从理论上讲，max.in.flight.requests.per.connection <= 5 可以在服务端重新排序后保证顺序，但在对延迟敏感或对实现复杂度有要求的场景下，设置为 1 是更保险、更高效的选择。希望我的讲解能帮你厘清这个问题！