发送消息的时候已经通过某些依据（如订单号、uid）算出这条消息应该投放到哪个分区内，Kafka 同一个分区内的消息是顺序的。
那为什么要保证消费顺序呢？其实核心在于我们的数据操作必须按顺序执行，如果不按顺序，就会出现很多奇怪的场景。
比如“用户执行创建订单、支付订单、退费”这一系列操作，消费进程很有可能会先收到退费消息，但由于还没收到创建订单和支付订单的消息，退费操作在此时就无法进行。
当然，这只是个简单的例子，如果碰到更多步骤乱序的话，数据会更加混乱。所以我们如果想做好数据同步，就要尽量保证数据是顺序的。
队列在大部分时间是能够保证顺序性的，但是在极端情况下仍会有乱序发生。为此，我们在业务逻辑上需要做兼容，即使无法自动解决，也要记录好相关日志以方便后续排查问题。
不难发现，因为这个“顺序”的要求，我们的数据同步存在很大难度，好在 Kafka 是能够长时间保存消息的。如果在同步过程中出现问题，除了通过日志对故障进行修复外，我们还可以将故障期间的流量进行重放（重放要保证同步幂等）
