釋出訊息通常有兩種模式：佇列模式（queuing）和釋出-訂閱模式(publish-subscribe)。佇列模式中，consumers可以同時從服務端讀取訊息，每個訊息只被其中一個consumer讀到；釋出-訂閱模式中訊息被廣播到所有的consumer中。

Consumers可以加入一個consumer 組，共同競爭一個topic，topic中的訊息將被分發到組中的一個成員中。同一組中的consumer可以在不同的程式中，也可以在不同的機器上。如果所有的consumer都在一個組中，這就成為了傳統的佇列模式，在各consumer中實現負載均衡。

如果所有的consumer都不在不同的組中，這就成為了釋出-訂閱模式，所有的訊息都被分發到所有的consumer中。

更常見的是，每個topic都有若干數量的consumer組，每個組都是一個邏輯上的“訂閱者”，為了容錯和更好的穩定性，每個組由若干consumer組成。這其實就是一個釋出-訂閱模式，只不過訂閱者是個組而不是單個consumer。
由兩個機器組成的叢集擁有4個分割槽 (P0-P3) 2個consumer組. A組有兩個consumerB組有4個 相比傳統的訊息系統，Kafka可以很好的保證有序性。 傳統的佇列在伺服器上儲存有序的訊息，如果多個consumers同時從這個伺服器消費訊息，伺服器就會以訊息儲存的順序向consumer分發訊息。雖然伺服器按順序釋出訊息，但是訊息是被非同步的分發到各consumer上，所以當訊息到達時可能已經失去了原來的順序，這意味著併發消費將導致順序錯亂。為了避免故障，這樣的訊息系統通常使用“專用consumer”的概念，其實就是隻允許一個消費者消費訊息，當然這就意味著失去了併發性。 在這方面Kafka做的更好，通過分割槽的概念，Kafka可以在多個consumer組併發的情況下提供較好的有序性和負載均衡。將每個分割槽分只分發給一個consumer組，這樣一個分割槽就只被這個組的一個consumer消費，就可以順序的消費這個分割槽的訊息。因為有多個分割槽，依然可以在多個consumer組之間進行負載均衡。注意consumer組的數量不能多於分割槽的數量，也就是有多少分割槽就允許多少併發消費。
Kafka只能保證一個分割槽之內訊息的有序性，在不同的分割槽之間是不可以的，這已經可以滿足大部分應用的需求。如果需要topic中所有訊息的有序性，那就只能讓這個topic只有一個分割槽，當然也就只有一個consumer組消費它。