具体需要从 生产者和消费者两个方面来讲：
生产者：
1. 分区机制：
Kafka的核心机制之一是分区（Partition）。每个主题（Topic）可以被分割成多个分区，而消息在发布时会被追加到特定的分区中。在每个分区内部，消息是按照它们被追加的顺序来存储的，因此保证了分区内的消息顺序性。
2. 分区器：
生产者（Producer）在发送消息时可以指定一个分区器（Partitioner）来决定消息应该发送到哪个分区。分区器通常基于消息的某个属性（如key的哈希值）来决定分区。这样，具有相同key值的消息会始终被发送到同一个分区，从而确保了这些消息的顺序性。
3. 消息key：
生产者可以通过为消息设置特定的key来确保消息的顺序。例如，如果业务逻辑要求相同用户的消息保持顺序，那么生产者可以使用用户ID作为消息的key。这样，所有来自同一用户的消息都会被发送到同一个分区，并按顺序存储和消费。
备注：有可能发送的时候生产者 1 2 3三个消息其中 第二个消息因为网络或者其他原因党搁了一会，导致 发到 kafka里面 变成了 132 ，为了避免这个情况我们可以开启kafak的生产端消息幂等性（需要在生产端配置参数enable.idempotence = true，当幂等性开启的时候acks必须即为all。）
什么是幂等性，为什么要实现幂等性？分布式系统中，一些不可控因素有很多，比如网络、OOM、FullGC等。在Kafka Broker确认Ack前，有可能出现网络异常、FullGC、OOM等问题时导致Ack超时，Producer会进行重复发送。注，在未达到最大重试次数前，会自动重试（非应用程序代码写的重试） 总结：生产者可以通过将消息指定分区，指定特定的key 加上开启消息幂等性 保证消息的有序性。
消费者：
4. 消费者组配置：
在消费者组（Consumer Group）中，每个分区通常只会被一个消费者实例消费。这意味着，如果生产者确保了消息在分区内的顺序性，那么消费者也将按照相同的顺序消费这些消息。这要求消费者组配置得当，确保每个分区只被一个消费者消费。
总结：消费者可以一个 topic，一个 partition，一个 consumer，内部单线程消费。保证消息的有序性。
OK 。生产消息端基于这种情况基本可以保证顺序性。但是问题如下：
问题
比如说我们建了一个 topic，有三个 partition。生产者在写的时候，其实可以指定一个 key，比如说我们指定了某个订单 id 作为 key，那么这个订单相关的数据，一定会被分发到同一个 partition 中去，而且这个 partition 中的数据一定是有顺序的。
消费者从 partition 中取出来数据的时候，也一定是有顺序的。到这里，顺序还是 ok 的，没有错乱。接着，我们在消费者里可能会搞多个线程来并发处理消息。因为如果消费者是单线程消费处理，而处理比较耗时的话，比如处理一条消息耗时几十 ms，那么 1 秒钟只能处理几十条消息，这吞吐量太低了。而多个线程并发跑的话，顺序可能就乱掉了。
解决方案如下：
消费者使用内存队列，将拿到的具有相同 key 的数据都存到同一个内存 queue；然后对于 N 个线程，每个线程分别消费一个内存 queue 即可，这样就能保证顺序性。
标签：顺序,消费者,生产者,分区,kafka,保证,消息,key,有序性 From： https://www.cnblogs.com/paimianbaobao/p/18217511