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在 Kafka 的消费任务处理中，分区的分配以及再平衡是至关重要的环节。合理的分区分配策略能够确保消费者高效地处理消息，而理解再平衡机制则有助于应对消费者组在运行过程中的动态变化。本文将深入探讨 Kafka 中不同的分区分配策略，包括 Range、RoundRobin、Sticky 和 CooperativeSticky，以及它们在各种场景下的再平衡表现，并结合实际案例进行详细分析，并对消费者事务和数据积压进行简单介绍。
一、分区分配策略基础
在一个 Kafka 消费者组中，包含多个消费者，而一个主题则由多个分区组成。关键问题在于确定哪个消费者来消费哪个分区的数据。Kafka 提供了四种主流的分区分配策略，并且可以通过配置参数 partition.assignment.strategy 来修改分区的分配策略，默认策略是 Range + CooperativeSticky。同时，还有一些相关的重要参数：
| 参数名称 | 描述 |
| heartbeat.interval.ms | Kafka 消费者和 coordinator 之间的心跳时间，默认 3s。 该条目的值必须小于session.timeout.ms，也不应该高于 session.timeout.ms 的 1/3。 |
| session.timeout.ms | Kafka 消费者和 coordinator 之间连接超时时间，默认 45s。超 过该值，该消费者被移除，消费者组执行再平衡。 |
| max.poll.interval.ms | 消费者处理消息的最大时长，默认是 5 分钟。超过该值，该 消费者被移除，消费者组执行再平衡 |
| partition.assignment.strategy | 消 费 者 分 区 分 配 策 略 ， 默 认 策 略 是 Range +CooperativeSticky。Kafka 可以同时使用多个分区分配策略。 可 以 选 择 的 策 略 包 括 ： Range 、 RoundRobin 、 Sticky 、CooperativeSticky |
二、Range 分区分配策略
（一）原理
Range 分区分配策略是基于主题的分区数量和消费者数量进行分配。它会按照顺序将连续的分区分配给每个消费者，尽可能平均地分配分区，但可能会导致不同消费者分配到的分区数量不一致。
（二）案例
首先，将主题 first 修改为 7 个分区：
bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server bigdata01:9092 --alter --topic first --partitions 7
注意，分区数可增加但不能减少，主题的副本数修改需要制定计划执行，不能直接修改。
由三个消费者 CustomConsumer、CustomConsumer1、CustomConsumer2 组成消费者组，组名都为 “test”，同时启动这 3 个消费者。
启动 CustomProducer 生产者，发送 500 条消息，随机发送到不同的分区（修改发送次数为 500 次）。
package com.bigdata.kafka.producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import java.util.Properties;
public class CustomProducerCallback {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 1. 创建 kafka 生产者的配置对象
Properties properties = new Properties();
// 2. 给 kafka 配置对象添加配置信息
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,
"192.168.235.128:9092");
// key,value 序列化（必须）：key.serializer，value.serializer
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
StringSerializer.class.getName());
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
StringSerializer.class.getName());
// 3. 创建 kafka 生产者对象
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new
KafkaProducer<String, String>(properties);
// 4. 调用 send 方法,发送消息
for (int i = 0; i < 500; i++) {
// 添加回调
kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first",
"bigdata " + i), new Callback() {
// 该方法在 Producer 收到 ack 时调用，为异步调用
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata metadata,
Exception exception) {
if (exception == null) {
// 没有异常,输出信息到控制台
System.out.println(" 主题： " +
metadata.topic() + "->" + "分区：" + metadata.partition());
} else {
// 出现异常打印
exception.printStackTrace();
}
}
});
// 延迟一会会看到数据发往不同分区
Thread.sleep(20);
}
// 5. 关闭资源
kafkaProducer.close();
}
}说明：Kafka 默认的分区分配策略就是 Range + CooperativeSticky，所以不需要修改策略。
默认是Range,但是在经过一次升级之后，会自动变为CooperativeSticky。这个是官方给出的解释。
默认的分配器是[RangeAssignor, CooperativeStickyAssignor]，默认情况下将使用RangeAssignor，但允许通过一次滚动反弹升级到CooperativeStickyAssignor，该滚动反弹会将RangeAssignor从列表中删除。
观察消费情况，发现一个消费者消费了 5，6 分区，一个消费了 0,1,2 分区，一个消费了 3，4 分区。这是按照 Range 策略分配的结果。
此时并没有修改分区策略，原因是默认是Range.
（三）Range 分区分配再平衡案例
停止掉 0 号消费者，快速重新发送消息（45s 以内），此时 1 号消费者消费到 3、4 号分区数据，2 号消费者消费到 5、6 号分区数据，0 号的数据无人消费。
说明：0 号消费者挂掉后，消费者组需要按照超时时间 45s 来判断它是否退出，所以需要等待，时间到了 45s 后，判断它真的退出就会把任务分配给其他 broker 执行。
再次重新发送消息（45s 以后），1 号消费者消费到 0、1、2、3 号分区数据，2 号消费者消费到 4、5、6 号分区数据。
说明：消费者 0 已经被踢出消费者组，所以重新按照 range 方式分配。
三、RoundRobin 分区分配策略
（一）原理
RoundRobin 分区分配策略以轮询的方式将分区分配给消费者，确保每个消费者尽可能均衡地获取分区，不考虑主题的因素，只要是消费者组内的分区都会按照轮询顺序分配。
（二）案例
在 CustomConsumer、CustomConsumer1、CustomConsumer2 三个消费者代码中修改分区分配策略为 RoundRobin（指定 org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor），并修改消费者组为 test2。
package com.bigdata.kafka.consumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import java.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Properties;
public class CustomConsumerWithFenPei {
public static void main(String[] args) {
Properties properties = new Properties();
// 连接kafka
properties.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop11:9092");
// 字段反序列化 key 和 value
properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
StringDeserializer.class.getName());
properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
StringDeserializer.class.getName());
// 配置消费者组（组名任意起名） 必须
properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test2");
// 指定分区的分配方案
properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG, "org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor");
KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);
// 消费者订阅主题，主题有数据就会拉取数据
// 指定消费的主题
ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
topics.add("first");
// 一个消费者可以订阅多个主题
kafkaConsumer.subscribe(topics);
while(true){
//1 秒中向kafka拉取一批数据
ConsumerRecords<String, String> records = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
for (ConsumerRecord<String,String> record :records) {
// 打印一条数据
System.out.println(record);
// 可以打印记录中的很多内容，比如 key value offset topic 等信息
System.out.println(record.value());
}
}
}
}
修改一下消费者组为test2
重启 3 个消费者，重复发送消息步骤并观察分区结果。
（三）RoundRobin 分区分配再平衡案例
停止掉 0 号消费者，快速重新发送消息（45s 以内），1 号消费者消费到 2、5 号分区数据，2 号消费者消费到 4、1 号分区数据，0 号消费者以前对应的数据无人消费。
说明：0 号消费者挂掉后，消费者组需要按照超时时间 45s 来判断它是否退出，所以需要等待，时间到了 45s 后，判断它真的退出就会把任务分配给其他 broker 执行。
再次重新发送消息（45s 以后），1 号消费者消费到 0、2、4、6 号分区数据，2 号消费者消费到 1、3、5 号分区数据。
说明：消费者 0 已经被踢出消费者组，所以重新按照 RoundRobin 方式分配。
四、Sticky 分区分配策略
（一）原理
粘性分区定义：可以理解为分配的结果带有“粘性的”。即在执行一次新的分配之前， 考虑上一次分配的结果，尽量少的调整分配的变动，可以节省大量的开销。 粘性分区是 Kafka 从 0.11.x 版本开始引入这种分配策略，首先会尽量均衡的放置分区 到消费者上面，在出现同一消费者组内消费者出现问题的时候，会尽量保持原有分配的分区不变化。
（二）案例
1）需求
设置主题为 first，7 个分区；准备 3 个消费者，采用粘性分区策略，并进行消费，观察
消费分配情况。然后再停止其中一个消费者，再次观察消费分配情况。
2）步骤
（1）修改分区分配策略为粘性。
注意：3 个消费者都应该注释掉，之后重启 3 个消费者，如果出现报错，全部停止等
会再重启，或者修改为全新的消费者组。
// 修改分区分配策略
ArrayList<String> startegys = new ArrayList<>();
startegys.add("org.apache.kafka.clients.consumer.StickyAssignor");
properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG, startegys);（3）使用同样的生产者发送 500 条消息。
可以看到会尽量保持分区的个数近似划分分区。
（三）Sticky 分区分配再平衡案例
停止掉 0 号消费者，快速重新发送消息（45s 以内），1 号消费者消费到 2、5、3 号分区数据，2 号消费者消费到 4、6 号分区数据，0 号消费者的任务无人顶替。
说明：0 号消费者挂掉后，消费者组需要按照超时时间 45s 来判断它是否退出，所以需
要等待，时间到了 45s 后，判断它真的退出就会把任务分配给其他 broker 执行。
再次重新发送消息（45s 以后），1 号消费者消费到 2、3、5 号分区数据，2 号消费者消费到 0、1、4、6 号分区数据。
说明：消费者 0 已经被踢出消费者组，所以重新按照粘性方式分配。
五、CooperativeSticky 分区分配策略
CooperativeSticky 是新添加的策略。在消费过程中，会根据消费的偏移量情况进行重新再平衡，也就是粘性分区，并且在运行过程中还会根据消费的实际情况重新分配消费者，直到平衡为止。其好处是实现负载均衡，但多次平衡会浪费性能，它采用动态平衡，在消费过程中实施再平衡，而不是等到某个消费者退出再平衡。
六、消费者事务
若要实现 Kafka 消费端的精准一次性消费，需要将消费过程和提交 offset 过程做原子绑定。此时可将 Kafka 的 offset 保存到支持事务的自定义介质（如 MySQL），这部分知识将在后续项目中深入涉及，事务具有 ACID 四大特征，例如转账场景（张三 --> 李四）就需要事务的保障来确保数据的准确性和完整性。
七、数据积压（消费者如何提高吞吐量）
当面临数据积压问题时，消费者可以采取多种方式提高吞吐量，例如增加消费者数量、优化消费者代码处理逻辑、调整相关参数（如 max.poll.interval.ms 等）以适应更高的处理负载等。后续将深入探讨数据积压场景下的优化策略。
八、总结
通过对 Kafka 分区分配以及再平衡策略的深入理解和实践，可以更好地构建和优化 Kafka 消费任务处理流程，确保系统的高效稳定运行。在实际应用中，需要根据具体的业务需求和场景特点选择合适的分区分配策略，并合理处理再平衡过程中的各种情况。
消费者事务方面，为实现精准一次性消费，需将消费与提交 offset 原子绑定，可将 offset 存于支持事务的自定义介质如 MySQL 中。在数据积压场景下，消费者可通过增加数量、优化代码处理逻辑、调整参数等方式提高吞吐量，后续会深入探讨相关优化策略。这些知识对于深入理解和优化 Kafka 消费者的性能、可靠性和数据处理准确性具有极为重要的意义，有助于在实际应用中更好地构建和管理基于 Kafka 的系统架构