关于时序数据流经Kafka之后可能产生乱序的原因和解决方法

博主最近在做数据迁移的工作，但是在迁移的过程中遇到了一个问题，数据总是无缘无故的丢失，而且我的日志也没有报任何的错误异常信息，后经过排查，flink在消费kafka的时候我是通过事件时间处理数据的，有水位线的概念，由于kafka中的数据有大量的乱序现象，而且乱序的时间也比较严重，虽然写入数据的工作不是博主做的，但是抱着求知的心态，还是差了一下是什么原因会导致kafka中的数据出现乱序。

kafka简介：Kafka 作为一个流行的消息队列，以分布式高性能，高可靠性等特点已经在多种场景下广泛使用。

但在实际部署过程中，可能会因为配置原因导致经过 Kafka 的数据在接收方产生乱序，给后续处理环节带来排序等工作，造成不必要的处理开销，降低系统的处理性能和额外排序的工作。

其实可以通过合理的规划设计 Kafka 的配置和方法来避免消息在通过 Kafka 后乱序的产生，只需要遵循以下原则即可：对于需要确保顺序的一条消息流，发送到同一个 partition 上去。

Kafka 可以在一个 topic 下设置多个 partition 来实现分布式和负载均衡，由同一 consumer group 下的不同 consumer 去消费；这样的机制能够支持多线程分布式的处理，带来高性能，但也带来了同一消息流走了不同路径的可能性，如果没有针对性的规划，从架构上就无法保证消息的顺序。如下图所示，对于同一个 topic 的一条消息流，写入不同的 partition，就会产生多条路径。

为了确保一条消息流的数据能够严格按照时间顺序被消费，则必须遵循一条路径的原则，这样才能实现 FIFO（First In First Out)。

根据 Kafka 的文档描述，把哪条记录发到哪个 partition，是由 producer 负责：

Producers

Producers publish data to the topics of t