首先kafka只保证partition内的消息是顺序的，并不保证topic维度是顺序的。其次，我们联系存储架构来思考，就很容易理解。我们的分区文件是追加写入的，那么对于一个分区而言，它保证消息顺序的特性是天然自带的。但是 Topic 是一个逻辑概念，是由多个分区文件组成的，因此想要做到 Topic 维度的数据顺序，代价是非常大的，所以 kafka 并不保证 Topic 维度的消息顺序。在这个前提下，如果想要实现顺序消费，那么对于生产者/服务端/消费者三端就需要以下动作：

• 生产者：保证将消息写入一个分区内。
• 服务端：创建只有一个分区的topic
• 消费端：保证一个线程消费一个分区。

生产者：
由于Kafka的一个Topic可以分为多个Partition，Partition中的数据是有序的，但是从多个Partition中读出来后的数据会变成无序的。因此要满足全局有序只能让一个Topic只有一个Partition。可以通过生产者在写消息的时候指定一个key，通过partitionKey将某类消息写入同一个Partition中。

服务端：
生产者发送数据到队列时，通过加锁保证有序。Kafka通过引入生产者的幂等性来解决重传机制引起的消息乱序。
每一个新的生产者在初始化的时候会生成一个Producer ID，即PID。对于每一个PID，该Producer发送消息的每个<Topic,Partition> 都对应一个单调递增的Sequence Number。broker端会缓存这个序号。每收到一条消息，判断该消息的序号是否比缓存的序号大1，是则接收，不是则丢弃。

消费者：
消费者端要保证顺序消费的话，只能使用单线程（效率低）或者保证消费顺序的线程模型。
解决方案：
消费者端创建多个内存队列，具有相同key的数据都保存到同一个队列中，然后让每个线程分别消费一个内存队列即可。