Enjun97的博客

在重平衡回调方法中使用redis的无序集合储存当前主题、当前消费者组下的全部分区信息，然后在根据当前消费者会话去和上一代的全部分区信息进行差集对比，对比的结果就是新增的分区。得到新增的分区后将这些分区的偏移量重置为0即重头开始消费，当前存在重复消费的情况，需要你的业务逻辑上做好幂等性。最后再将这些差集新增分区ID更新至redis存储的当前主题、当前消费者组下的全部分区信息内形成了一个闭环，即使一个消费者组下有多个消费者进程也不会出现数据覆盖更新等问题，因为如果存在差集新增分区只会将更新差集分区ID。