Apache RocketMQ 诞生至今，历经十余年大规模业务稳定性打磨，服务了阿里集团内部业务以及阿里云数以万计的企业客户。作为金融级可靠的业务消息方案，RocketMQ 从创建之初就一直专注于业务集成领域的异步通信能力构建。本篇将继续业务消息集成的场景，从功能原理、应用案例、最佳实践以及实战等角度介绍 RocketMQ 的顺序消息功能。
顺序消息是消息队列 RocketMQ 版提供的一种对消息发送和消费顺序有严格要求的消息。
对于一个指定的 Topic，同一 MessageGroup 的消息按照严格的先进先出（FIFO）原则进行发布和消费，即先发布的消息先消费，后发布的消息后消费，服务端严格按照发送顺序进行存储、消费。
同一 MessageGroup 的消息保证顺序，不同 MessageGroup 之间的消息顺序不做要求，因此需做到两点，发送的顺序性和消费的顺序性。
在这里首先抛出一个问题，
在日常的接触中，许多 RocketMQ 使用者会认为，既然顺序消息能在普通消息的基础上实现顺序，看起来就是普通消息的加强版，那么为什么不全部都使用顺序消息呢？
接下来就会围绕这个问题，对比普通消息和顺序消息进行阐述。
在分布式环境下，保证消息的全局顺序性是十分困难的，例如两个 RocketMQ Producer A 与 Producer B，它们在没有沟通的情况下各自向 RocketMQ 服务端发送消息 a 和消息 b，由于分布式系统的限制，我们无法保证 a 和 b 的顺序。
因此业界消息系统通常保证的是分区的顺序性，即保证带有同一属性的消息的顺序，我们将该属性称之为 MessageGroup。
如图所示，ProducerA 发送了 MessageGroup 属性为 A 的两条消息 A1，A2 和 MessageGroup 属性为 B 的 B1，B2，而 ProducerB 发送了 MessageGroup 属性为 C 的两条属性 C1，C2。
同时，对于同一 MessageGroup，为了保证其发送顺序的先后性，比较简单的做法是构造一个单线程的场景，即不同的 MessageGroup 由不同的 Producer 负责，并且对于每一个 Producer 而言，顺序消息是同步发送的。同步发送的好处是显而易见的，在客户端得到上一条消息的发送结果后再发送下一条，即能准确保证发送顺序，若使用异步发送或多线程则很难保证这一点。
因此可以看到，虽然在底层原理上，顺序消息发送和普通消息发送并无二异，但是为了保证顺序消息的发送顺序性，同步发送的方式相比较普通消息，实际上降低了消息的最大吞吐。
与顺序消息不同的是，普通消息的消费实际上没有任何限制，消费者拉取的消息是被异步、并发消费的，而顺序消息，需要保证对于同一个 MessageGroup，同一时刻只有一个客户端在消费消息，并且在该条消息被确认消费完成之前（或者进入死信队列），消费者无法消费同一 MessageGroup 的下一条消息，否则消费的顺序性将得不到保证。
因此这里存在着一个消费瓶颈，该瓶颈取决于用户自身的业务处理逻辑。
极端情况下当某一 MessageGroup 的消息过多时，就可能导致消费堆积。
当然也需要明确的是，这里的语境都指的是同一 MessageGroup，不同 MessageGroup 的消息之间并不存在顺序性的关联，是可以进行并发消费的。
因此全文中提到的顺序实际上是一种偏序。
无论对于发送还是消费，我们通过 MessageGroup 的方式将消息分组，即并发的基本单元是 MessageGroup，不同的 MessageGroup 可以并发的发送和消费，从而一定程度具备了可拓展性，支持多队列存储、水平拆分、并发消费，且不受影响。
回顾普通消息，站在顺序消息的视角，可以认为普通消息的并发基本单元是单条消息，即每条消息均拥有不同的 MessageGroup。
我们回到开头那个问题：
既然顺序消息能在普通消息的基础上实现顺序，看起来就是普通消息的加强版，那么为什么不全部都使用顺序消息呢？
现在大家对于这个问题可能有一个基本的印象了，消息的顺序性当然很好，但是为了实现顺序性也是有代价的。
下述是一个表格，简要对比了顺序消息和普通消息。
MessageGroup 会有很多错误的选择，以某电商平台为例，某电商平台将商家 ID 作为 MessageGroup，因为部分规模较大的商家会产出较多订单，由于下游消费能力的限制，因此这部分商家所对应的订单就发生了严重的堆积。正确的做法应当是将订单号作为 MessageGroup，而且站在背后的业务逻辑上来说，同一订单才有顺序性的要求。即选择 MessageGroup 的最佳实践是：MessageGroup 生命周期最好较为短暂，且不同 MessageGroup 的数量应当尽量相同且均匀。
如之前章节所述，需使用同步发送和发送重试来保证发送的顺序性。
消息传输链路在异常场景下会有少量重复，业务消费是需要做消费幂等，避免重复处理带来的风险。
可以看到，该发送案例设置了 MessageGroup 并且使用了同步发送，发送的代码如下：
：
public class ProducerFifoMessageExample { private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(ProducerFifoMessageExample.class);
private ProducerFifoMessageExample() { }
public static void main(String[] args) throws ClientException, IOException { final ClientServiceProvider provider = ClientServiceProvider.loadService();
String accessKey = "yourAccessKey"; String secretKey = "yourSecretKey"; SessionCredentialsProvider sessionCredentialsProvider = new StaticSessionCredentialsProvider(accessKey, secretKey);
String endpoints = "foobar.com:8080"; ClientConfiguration clientConfiguration = ClientConfiguration.newBuilder() .setEndpoints(endpoints) .setCredentialProvider(sessionCredentialsProvider) .build(); String topic = "yourFifoTopic"; final Producer producer = provider.newProducerBuilder() .setClientConfiguration(clientConfiguration)
