一、为什么要保证顺序
消息队列中的若干消息如果是对同一个数据进行操作，这些操作具有前后的关系，必须要按前后的顺序执行，否则就会造成数据异常。
例如，业务上产生三条消息，分别是对数据的增加、修改、删除，而如果没有保证顺序消费，结果可能是删除、修改、增加，本来数据最终要删除、结果变成增加。
二、RabbitMQ顺序消费模式
一个Queue，有多个Consumer去消费，这样就会造成顺序的错误，Consumer从MQ里面读取数据是有序的，但是每个Consumer的执行时间是不固定的，无法保证先读到消息的Consumer一定先完成操作，这样就会出现消息并没有按照顺序执行，造成数据顺序错误。
解决方案：
一个Queue对应一下Consumer，把需要保证顺序的message都发送到一个Queue当中，关闭autoack，prefetchCount=1，每次只消费一条信息，处理过后进行手工ack，然后接收下一条message，只是由一个Consumer进行处理。
多数业务场景下，可以做局部顺序，创建多个队列，同一业务id的消息发送到同一个消息队列，这样队列数增加，消费者数量也会增加 了。
拆分多个Queue，每个Queue一个Consumer，就是多一些Queue而已。
首先，我们在 RabbitMQ 中会建立有相同前缀的队列，后面跟着队列编号。然后，集群中的不同应用会分别监听这两个有着不同编号的队列。当在 A 发送信息时，我们会对信息做一次简单的哈希：
m = hash(id) mod n
这里，id 是订单的标识。n 是集群中 B 所在业务系统部署的数量。最终的 m 是我们需要发送到的目的队列编号。
假设，hash(id) 的结果为 2000，n 为 2，经过计算 m = 0。此时，A 就会把他和 B 的对话信息都发送到 chat00 的队列里。B 收到消息后，就会依次显示给终端用户。这样，聊天乱序的问题就解决了。
三、kafka顺序消费模式
具有顺序的数据写入到了不同的partition里面，不同的消费者去消费，但是每个consumer的执行时间是不固定的，无法保证先读到消息的consumer一定先完成操作，这样就会出现消息并没有按照顺序执行，造成数据顺序错误。
解决方案：
确保顺序消息发送到同一个partition，一个topic，一个partition，一个consumer，内部单线程消费。
来源：
https://www.toutiao.com/i6936741307201274401/
