顺序消费：分区有序（不同queue之间的消息是同一topic类型，但没有联系，不同queue中的消息之间没有先后顺序，同一queue中的消息必须有先后顺序）：当有多个queue参与时，实现queue的分区有序，在定义producer时可以指定消息队列选择器；定义选择器的选择算法时，一般需要使用选择key可以是消息key也可以是其他数据，无论谁做选择key，都是唯一，不能重复的；  一般选择算法是，让选择key（或者hash值）与该topic的queue数量取模，结果为选择出的queue的queueId。

当选择key数量很多时，不同的选择key跟queue取模的结果可能是相同的。一个queue中会出现多个不同选课key的消息，一个consumer也会消费到不同选择key的消息。一般做法是：从消息中获取选择key，对其判断。若是当前consumer需要消费的消息就直接消费，不是就不消费。这种方式要求选择key能随着消息一起被consumer获取，此时使用消息key作为选择key是最好的。

package com.example.test.producer;import org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer;
import org.apache.rocketmq.client.producer.MessageQueueSelector;
import org.apache.rocketmq.client.producer.SendResult;
import org.apache.rocketmq.common.message.Message;
import org.apache.rocketmq.common.message.MessageQueue;
import java.util.List;public class OrderProducer {public static void main(String[] args) throws Exception {DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("producer");producer.setSendMsgTimeout(10000);producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");//若为全局有序，则需设置queue数量为1//producer.setDefaultTopicQueueNums(1);producer.start();try {for (int i = 0; i < 10; i++) {//为了演示简单，这里用整数作为orderId，实际上并不是整数。Integer orderId = i;byte[] body = ("Hi" + i).getBytes();Message msg = new Message("TopicTest", "tagA", body);msg.setKeys(orderId.toString());//这是同步发送,加上new CallBack参数为异步发送SendResult sendResult = producer.send(msg, new MessageQueueSelector() {//具体的选择算法在方法中定义//方法中的参数Object o 就是该send方法中的一个参数orderId@Overridepublic MessageQueue select(List<MessageQueue> mqs, Message msg, Object o) {//这是让for循环中定义的orderId作为选择key。String keys = msg.getKeys();Integer id = Integer.valueOf(keys);//下面是选择 o作为选择key，看的是该send方法中的第三个参数//Integer id=(Integer) o;int index = id % mqs.size();return mqs.get(index);}}, orderId);System.out.println(sendResult);}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}finally {producer.shutdown();}}
}

如果当前consumer拉取到了不需要消费的选择key的消息，不做处理，但该消息会被视为已被消息，该consumer group的另一个消费该选择key的consumer不能再获取该消息。但每个consumer group之间是互相隔离的且同样可以获取到queue中的全部消息，这样未被做处理的消息可以被其他的消费者组进行处理。