kafka分区分配策略

kafka中每个主题一般都会有很多个分区，为了及时消费到数据，我们可能会启动很多个消费者去一个消费topic中的数据。每个分区只能由消费组内的一个消费者去消费。那么，同一个消费组内的消费者是如何确定消费哪些分区的数据呢？

kafka内部中存在两种分配策略：Range和RoundRobin。

kafka分配分区的条件：1）同一个消费组内消费者的新增、关闭或崩溃，2）订阅的主题新增分区。

Range:

是对每个主题而言的。首先按照分区序号排序，然后将消费者排序。分区数/消费者数=m，如果m！=0，前m个消费者多消费一个分区（每个主题）

RoundRobin：

使用RoundRobin策略有两个前提条件必须满足：1）同一个Consumer Group里面的所有消费者的num.streams必须相等；2）每个消费者订阅的主题必须相同。

所以这里假设前面提到的2个消费者的num.streams = 2。RoundRobin策略的工作原理：将所有主题的分区组成 TopicAndPartition 列表，然后对 TopicAndPartition 列表按照 hashCode 进行排序，分发给每一个消费者。（其实就是按分区名hash排序后平均分配给每一个消费者的线程）

总结：目前我们还不能自定义分区分配策略，只能通过partition.assignment.strategy参数选择 range 或 roundrobin。partition.assignment.strategy参数默认的值是range。