要想实现消息有序，需要从 Producer 和 Consumer 两方面来考虑。
首先，Producer 生产消息的时候就必须要有序。
然后，Consumer 消费的时候，也要按顺序来，不能乱。
Producer 有序
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像 RabbitMQ 这类普通的消息系统，队列结构简单，Producer 向队列中发送消息就完了，进入队列的消息肯定是有序的。
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Kafka 比较特殊，因为它的一个 Topic（就是队列的概念）实际上分为了多个 Partition。
Producer 发送消息的时候，是分散在不同 Partition 的。
Producer 按顺序发消息，但进入 Kafka Topic 之后，这些消息就不一定进到哪个 Partition 了，所以顺序肯定是乱的。
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如果想 Topic 内的消息全局有序，就只能设置一个 Partition 了，这就变成了 RabbitMQ 那种结构。
但这种结构不符合 Kafka 的设计理念，Topic 只有一个 Partition 就失去了扩展性。
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kafka 还支持一种局部有序的方式，就是把某一类的消息都放入同一个 Partition，就保证了这组消息的顺序。
在发消息的时候指定 Partition Key，Kafka 对其进行 Hash 计算，根据计算结果决定放入哪个 Partition。
所以，Partition Key 一样的消息肯定是在一起的。
例如使用用户 ID 做 key，这样同一个用户的消息肯定是在一起的，就保证了这一组的消息的有序。
Consumer 有序
MQ 内消息有序，那么 Consumer 自然也是按顺序接收的。
但是，如果使用了多个 Consumer，就可能出现乱序。
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例如 RabbitMQ 的一个 Queue 有 3个 Consumer，虽然会按顺序接收到消息，但是它们各自的处理速度是不同的，所以，出来的结果很可能是乱序的。
如果想严格按顺序来，就只能使用一个 Consumer。
如果可以使用局部有序，那么就把之前的一个队列拆为多个队列，就像 Kafka 的 Partition Key 一样，把同组数据放入同一个队列。
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Kafka 中一个 Partition 只能对应一个 Consumer，但如果 Consumer 使用了多线程，就和多个 Consumer 一个效果了，还是会造成乱序。
这样的话就需要进一步细化消息的分组。
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为每个线程创建一个内存队列，Consumer 收到消息后，把同组的消息都放在同一个内存队列，由同一个线程处理即可。
小结一下，消息的有序需要 Producer 和 Consumer 都有序。
RabbitMQ 的队列结构简单，Producer 发送的消息是有序的。但 Kafka 特殊，一个 Topic 有多个 Partition，如果要求全局有序，就只能使用一个 Partition。
如果可以接受局部有序，就可以为消息设置 Partition Key，其 Hash 计算结果相同的消息都会在同一个 Partition。
Consumer 消费时需要注意多 Consumer 的情况，例如多个消费线程。
可以在 Consumer 收到消息后再细化分组，同组的消息交给同一个消费线程处理。
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