Kafka 仅对分区内的消息提供有序性

Apache Kafka 是一种分布式发布-订阅消息系统，具有高并发、高吞吐量和高可扩展性等优点。在 Kafka 中，数据是以 topic 的形式发布和订阅的，而 topic 又被分为多个 partition，每个 partition 是独立的、有序的消息队列。

Kafka 的有序性是建立在 partition 层面上的。即每个 partition 内的消息是有序的，但是 partition 之间的消息则是无序的。这是因为 Kafka 中消息的处理是按照 partition 进行的，每个 partition 都有自己的 offset，消息的消费和发送也是在 partition 内进行的。

对于同一个 partition 内的消息，Kafka 保证了它们的顺序性。当消息被发送到 partition 时，Kafka 会为每条消息分配一个 offset。消费者可以通过指定 offset 来消费 partition 内的消息。由于 Kafka 保证了同一个 partition 内消息的顺序性，因此消费者在按照 offset 消费消息时，也能得到按顺序排列的消息流。

Kafka 的顺序性主要有两个方面，一个是生产者端的顺序性，一个是消费者端的顺序性。

生产者端的顺序性

在 Kafka 中，生产者可以将消息发送到指定的 partition 中。如果生产者发送的消息都是发往同一个 partition 中，那么 Kafka 便能够保证这些消息的顺序性。如果生产者发送的消息发往的是不同的 partition 中，那么 Kafka 将无法保证这些消息的顺序性。

消费者端的顺序性

在消费者端，Kafka 可以通过两种方式来保证消息的顺序性：

1. 单线程消费：消费者在消费消息时可以采用单线程消费的方式，这样可以保证同一个 partition 内的消息是有序的。
2. 消费者组：Kafka 允许多个消费者同时消费同一个 topic 中的消息。在这种情况下，Kafka 将 topic 的分区分配给消费者组中的消费者，不同的分区由不同的消费者负责消费。这种方式也能保证 partition 内的消息是有序的。

综上所述，Kafka 仅对分区内的消息提供有序性，在同一个 partition 中的消息是有序的。因此，在应用程序设计时，需要根据业务需要来选择 topic 的 partition 数量和消费者的消费方式，以达到最优化的顺序性和性能。