Kafka分区分配的概念,哪个consumer消费哪个partition
Kafka分区分配的概念
一个consumer group中有多个consumer，一个 topic有多个partition，所以必然会涉及到partition的分配问题，即确定那个partition由哪个consumer来消费。
Kafka有两种分配策略，一是RoundRobin，一是Range。
重新平衡
将分区的所有权从一个消费者移到另一个消费者称为重新平衡（rebalance）。当以下事件发生时，Kafka 将会进行一次分区分配：
- 同一个 Consumer Group 内新增消费者
- 消费者离开当前所属的Consumer Group，包括shuts down 或 crashes
- 订阅的主题新增分区
多个Partitions有什么好处？
①多个 partition ，能够对 broker 上的数据进行分片，通过减少消息容量来提升 IO 性能；
②为了提高消费端的消费能力，一般情况下会通过多个 conusmer 去消费 同一个 topic 中的消息，即实现消费端的负载均衡。
针对多个Partition，消费者该消费哪个分区的消息？
Kafka 存在 消费者组 group.id 的概念，组内的所有消费者协调在一起来消费订阅的 topic 中的消息（消息可能存在于多个分区中）。那么同一个 group.id 组中的 consumer 该如何去分配它消费哪个分区里的数据。
针对下图中情况，3 个分区(test-0 ~ test-3)，3 个消费者(ConsumerA ~ C)，哪个消费者应该消费哪个分区的消息呢？？
对于如上这种情况，3 个分区， 3 个消费者。这 3 个消费者都会分别去消费 test 来这个 topic 的 3 个分区，也就是每个 Consumer 会消费一个分区中的消息。
如果 4 个消费者消费 3 个分区，则会有 1 个消费者无法消费到消息；如果 2 个消费者消费 3 个分区，则会有 1 个消费者消费 2 个分区的消息。针对这种情况，分区数 和 消费者数 之间，该如何选择？**此处就涉及到 Kafka 消费端的分区分配策略了。**
分区分配策略
什么是分区分配策略
通过如上实例，我们能够了解到，同一个 group.id 中的消费者，对于一个 topic 中的多个 partition 中的消息消费，存在着一定的分区分配策略。
在 kafka 中，存在着两种分区分配策略。一种是 RangeAssignor 分配策略(范围分区)，另一种是 RoundRobinAssignor分配策略(轮询分区)。默认采用 Range 范围分区。 Kafka提供了消费者客户端参数 partition.assignment.strategy 用来设置消费者与订阅主题之间的分区分配策略。默认情况下，此参数的值为：org.apache.kafka.clients.consumer.RangeAssignor，即采用RangeAssignor分配策略
range范围分区
Range 范围分区策略是对每个 topic 而言的。首先对同一个 topic 里面的分区按照序号进行排序，并对消费者按照字母顺序进行排序。假如现在有 10 个分区，3 个消费者，排序后的分区将会是0,1,2,3,4,5,6,7,8,9；消费者排序完之后将会是C1-0,C2-0,C3-0。通过** partitions数/consumer数 **来决定每个消费者应该消费几个分区。如果除不尽，那么前面几个消费者将会多消费 1 个分区。
例如，10/3 = 3 余 1 ，除不尽，那么 消费者 C1-0 便会多消费 1 个分区，最终分区分配结果如下：
C1-0 | 消费 0,1,2,3 分区 |
C2-0 | 消费 4,5,6 分区 |
C3-0 | 消费 7,8,9 分区(如果有11 个分区的话，C1-0 将消费0,1,2,3 分区，C2-0 将消费4,5,6,7分区 C3-0 将消费 8,9,10 分区) |
Range 范围分区的弊端：
如上，只是针对 1 个 topic 而言，C1-0消费者多消费1个分区影响不是很大。如果有 N 多个 topic，那么针对每个 topic，消费者 C1-0 都将多消费 1 个分区，topic越多，C1-0 消费的分区会比其他消费者明显多消费 N 个分区。这就是 Range 范围分区的一个很明显的弊端了
由于 Range 范围分区存在的弊端，于是有了 RoundRobin 轮询分区策略
roundrobin轮询分区
roundrobin就是轮询 , 将topic里面的分区轮询的方式分配给消费者组里面的消费组,
RoundRobin 轮询分区策略，是把所有的 partition 和所有的 consumer 都列出来，然后按照 hascode 进行排序，最后通过轮询算法来分配 partition 给到各个消费者。
轮询分区分为如下两种情况：①同一消费组内所有消费者订阅的消息都是相同的 ②同一消费者组内的消费者锁定月的消息不相同
①如果同一消费组内，所有的消费者订阅的消息都是相同的，那么 RoundRobin 策略的分区分配会是均匀的。
例如：同一消费者组中，有 3 个消费者C0、C1和C2，都订阅了 2 个主题 t0 和 t1，并且每个主题都有 3 个分区(p0、p1、p2)，那么所订阅的所以分区可以标识为t0p0、t0p1、t0p2、t1p0、t1p1、t1p2。最终分区分配结果如下：
消费者C0 | 消费 t0p0 、t1p0 分区 |
消费者C1 | 消费 t0p1 、t1p1 分区 |
消费者C2 | 消费 t0p2 、t1p2 分区 |
②如果同一消费者组内，所订阅的消息是不相同的，那么在执行分区分配的时候，就不是完全的轮询分配，有可能会导致分区分配的不均匀。如果某个消费者没有订阅消费组内的某个 topic，那么在分配分区的时候，此消费者将不会分配到这个 topic 的任何分区。
例如：同一消费者组中，有3个消费者C0、C1和C2，他们共订阅了 3 个主题：t0、t1 和 t2，这 3 个主题分别有 1、2、3 个分区(即:t0有1个分区(p0)，t1有2个分区(p0、p1)，t2有3个分区(p0、p1、p2))，即整个消费者所订阅的所有分区可以标识为 t0p0、t1p0、t1p1、t2p0、t2p1、t2p2。具体而言，消费者C0订阅的是主题t0，消费者C1订阅的是主题t0和t1，消费者C2订阅的是主题t0、t1和t2，最终分区分配结果如下：
消费者C0 | 消费 t0p0 |
消费者C1 | 消费 t1p0 分区 |
消费者C2 | 消费 t1p1、t2p0、t2p1、t2p2 分区 |
RoundRobin轮询分区的弊端：
从如上实例，可以看到RoundRobin策略也并不是时分完美，这样分配其实并不是最优解，因为完全可以将分区 t1p1 分配给消费者 C1。
所以，如果想要使用RoundRobin 轮询分区策略，必须满足如下两个条件：
①每个消费者订阅的主题，必须是相同的
②每个主题的消费者实例都是相同的。(即：上面的第一种情况，才优先使用 RoundRobin 轮询分区策略)
什么时候触发分区分配策略
当出现以下几种情况时，Kafka 会进行一次分区分配操作，即 Kafka 消费者端的 Rebalance 操作
① 同一个 consumer 消费者组 group.id 中，新增了消费者进来，会执行 Rebalance 操作
② 消费者离开当期所属的 consumer group组。比如 **主动停机 ** 或者 宕机
③ 分区数量发生变化时(即 topic 的分区数量发生变化时)
④ 消费者主动取消订阅
Kafka 消费端的 Rebalance 机制，规定了一个 Consumer group 下的所有 consumer 如何达成一致来分配订阅 topic 的每一个分区。而具体如何执行分区策略，就是上面提到的 Range 范围分区 和 RoundRobin 轮询分区 两种内置的分区策略。
Kafka 对于分区分配策略这块，也提供了可插拔式的实现方式，除了上面两种分区分配策略外，我们也可以创建满足自己使用的分区分配策略，即：自定义分区策略
