关于如何保证Canal配合消息队列进行数据同步时的消息顺序性，这是一个确保数据最终一致性的核心问题。应当会从Canal本身、MQ的选择、以及上下游配合这几个层面来阐述我的方案。
首先，核心思路是：要保证消息的顺序性，必须保证整个链路上都是单线程或串行化处理。一旦并行，就会引入顺序错乱的风险。
具体会从以下几个方面来保证：
第一，从数据源头上，利用Canal的串行抓取机制。 MySQL Binlog本身是有严格顺序的，Canal的MySQL数据抓取模块本身是单线程的，它会严格按照Binlog日志的顺序进行解析和投递，这从源头保证了我们获取到的数据变更事件是有序的。
第二，也是最关键的一步，在投递到MQ时，进行合理的消息分区（Partition）路由。 Canal支持将数据投递到如RocketMQ、Kafka这类支持分区的MQ。这里不能简单地把所有消息都发到一个分区，因为会无法扩展；也不能随机分发，会彻底打乱顺序。我的策略是： 根据数据库表的“主键”或者“业务主键”进行哈希路由，确保同一行数据的INSERT、UPDATE、DELETE等所有变更事件，都被发送到MQ的同一个分区（Partition/Queue）中。 例如，对于order表，我可以配置Canal将order_id=100的所有操作都发到Partition 1，将order_id=101的所有操作都发到Partition 2。这样，对于同一行数据的操作，在单个分区内是严格有序的。
第三，选择支持顺序消息的消息队列。 技术选型很重要，优先选择对顺序消息有原生支持的MQ，比如RocketMQ。RocketMQ的模型可以很好地映射这个场景：一个Topic下包含多个Queue（分区），生产者将保证顺序的消息发送到同一个Queue，消费者端通过MessageListenerOrderly来顺序地消费这个Queue。Kafka也可以通过对单个Partition的顺序消费来达到同样效果。
第四，在消费端，保证顺序消费。 消费端也须有序处理：
- 顺序拉取：消费客户端必须按照分区的顺序来拉取消息。
- 串行消费：对于同一个分区（对应同一行数据或同一组数据）的消息，必须采用单线程（或协程）来串行消费，处理完一条再处理下一条，绝对不能采用多线程并发消费。像RocketMQ的Orderly Consumer会自动帮我们实现这一点。
- 失败重试：如果某条消息消费失败，不能直接跳过，而是要在当前分区内进行重试，这可能会阻塞该分区后续消息的处理，但这是保证顺序性必须付出的代价。
