[大数据]Kafka消费者的分区策略与Reblance操作

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1.三个分区策略

? ??1.1 RangeAssignor分配策略[Kafka默认]

? ??1.2 RoundRobinAssignor分配策略????????

??? 1.3 StickAssignor分配策略

2. 再均衡原理的四个阶段

1.三个分区策略

?1.1 RangeAssignor分配策略[Kafka默认]

原理：按照消费者总数和分区总数进行整除，获得一个跨度，然后将分区按照跨度进行平均分配，以保证分区尽可能均匀分配给所有的消费者。

针对一个主题：假设 n=分区数量/消费者数量。 m=分区数量%消费者数量。那么前m个消费者每个分配n+1个分区，后面的(消费者数量-m个)消费者每个分配n个分区。

1.2 RoundRobinAssignor分配策略????????

原理：将消费者组内所有消费者以及消费者订阅的所有主题的分区按字典顺序排序，然后通过轮询方式逐个将分区依次分配给每个消费者。

如果同一个消费者组内所有的消费者订阅的信息都是相同的，则该策略下分区的分配会均匀。

如果同一个消费者组内的消费者订阅的信息是不同的，则在执行分区分配的时候就不是完全的轮询分为，有可能导致分区分配不均匀。

1.3StickAssignor分配策略

原理：为了分区的分配尽可能均匀[优先]且分配尽可能与上次分配的保持相同。StickAssignor在第一次分配的时候，分配结果RoundRobinAssignor策略的分配一致，但当消费者脱离消费组时，消费组就会执行Reblance操作，保留对现有剩余消费者的分区分配情况，并且把脱离的消费者所持有的分区分配给现有剩余的消费者。

2. 再均衡原理的四个阶段

2.1?