按照pk hash到对应partition可能引发的顺序性问题

如果有多个parition，对消息进行分区时对于update消息是按照后项的值进行hash的，如果源端短时间对pk值进行update，则有可能导致发往不同分区，从而无法保证顺序性。

假如 1.有源表和目标表：create table test(id int(10) primary key)

2.源表的增量数据通过canal发往kafka，目标表接收kafka消息进行同步。

3.发往的topic下有三个partition：p0、p1、p2

4.源端和目标端都有一条记录id=1

此时对源端进行两次update： update1：update test set id=2 where id=1; update2: update test set id=3 wehre id=2; 假如两条消息都在同一批message中发往kafka，其中update1发送到p1，pudate2发送到p2，这两条消息的顺序性是无法保证的，假如update2先到达，则目标端最终结果为id=2，与源端结果id=3不一致。

可否考虑以下方案： 参考flink的Retract模式，将update拆分为insert和delete，这样便可保证最终一致性。

同样以上述案例为例： 将update1拆为delete 1和insert 2 将update2拆为delete 2和insert 3

delete 1发送到p0，insert 2发送到p1，delete 2发送到p1，insert 3发送到p2

由于update1先于update2产生，因此在p1中insert 2必在delete 2之前，此时无论p0、p1、p2中的消息到达顺序如何，对于目标端来说都能保证结果是id=3，保证了最终一致性。

原提问者GitHub用户516669850