kafka消费者分区分配策略

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在这里对这一块进行总结，具体看这篇文档

[知乎：kafka消费者组与重平衡](https://zhuanlan.zhihu.com/p/127349064)

目前一共三种分区分配策略

1. Rang
这个策略主要方式是分区数除以消费者数来计算的

如果主题的分区分区不能平均分配给组内每个消费者，那么对该主题，某些消费者会被分配到额外的分区

2. 轮询
这个模式很好理解，但是如果分区数大于消费者数量，一些消费者所分配到的分区数也会多一点

3. 两种方式的区别和优缺点

  • 第一种会随着主题数的增加，导致某一个消费者分配到的分区数量会逐渐多于其他的消费者，造成分区分配不平衡
    举例：目前有两个消费者C0和C1，两个主题t0和t1，每个主题三个分区，分别是t0p0，t0p1，t0p2，和t1p0，t1p1，t1p2。
    那么分配情况会是：
    C0：t0p0, t0p1, t1p0, t1p1
    C1：t0p2, t1p2
    大概解释一下，range这种模式，消费者被分配的单位是基于主题的，拿上面的例子来说，是主题t0的三个分区分配给2个消费者，t1三个分区分配给消费者。于是便会出现消费者c0分配到主题t0两个分区，以及t1两个分区的情况（一个主题有三个分区，三个分区无法匹配两个消费者，势必有一个消费者分到两个分区），而非每个消费者分配两个主题各三个分区。

  • 轮询方式如果通过一个消费者组中的消费者订阅的主题数量不同，也会造成消费者分配到的分区数不平衡。
    还是举例说明: 有三个消费者C0，C1，C2 。三个主题t0，t1，t2，分别有1，2，3个分区 t0p0，t1p0，t1p1，t2p0，t2p1，t2p2。
    其中，C0订阅t0，C1订阅t0，t1。C2订阅t0，t1，t2。最终订阅情况如下：
    C0：t0p0
    C1：t1p0
    C2：t1p1，t2p0，t2p1，t2p2
    这个结果乍一看有点迷，其实可以这样理解，按照序号顺序进行循环分配，t0只有一个分区，先碰到C0就分配给它了。t1有两个分区，被C1和C2订阅，那么会循环将两个分区分配出去，最后到t2，有三个分区，却只有C2订阅，那么就将三个分区分配给C2。

3. Sticky分区策略
具体的解释看上面链接

4. 触发分区重平衡的时机

  • 消费者的数量增加或减少
  • 分区数量增加，目前只能增加，不能减少
  • 订阅的主题发生变化

应尽量减少分区重平衡的时机，因为重平衡过程中，消费者无法从kafka消费消息，这对kafka的TPS影响极大，而如果kafka集内节点较多，比如数百个，那重平衡可能会耗时极多。数分钟到数小时都有可能，而这段时间kafka基本处于不可用状态

5.如何减少分区重平衡的次数

         要说完全避免重平衡，那是不可能滴，因为你无法完全保证消费者不会故障。而消费者故障其实也是最常见的引发重平衡的地方，所以这里主要介绍如何尽力避免消费者故障。

而其他几种触发重平衡的方式，增加分区，或是增加订阅的主题，抑或是增加消费者，更多的是主动控制，这里也不多讨论。

首先要知道，如果消费者真正挂掉了，那我们是没有什么办法的，但实际中，会有一些情况，会让kafka错误地认为一个正常的消费者已经挂掉了，我们要的就是避免这样的情况出现。

当然要避免，那首先要知道哪些情况会出现错误判断挂掉的情况。在分布式系统中，通常是通过心跳来维持分布式系统的，kafka也不例外。这里要说的是，在分布式系统中，由于网络问题你不清楚没接收到心跳，是因为对方真正挂了还是只是因为负载过重没来得及发生心跳或是网络堵塞。所以一般会约定一个时间，超时即判定对方挂了。而在kafka消费者场景中，session.timout.ms参数就是规定这个超时时间是多少。

还有一个参数，heartbeat.interval.ms，这个参数控制发送心跳的频率，频率越高越不容易被误判，但也会消耗更多资源。

此外，还有最后一个参数，max.poll.interval.ms，我们都知道消费者poll数据后，需要一些处理，再进行拉取。如果两次拉取时间间隔超过这个参数设置的值，那么消费者就会被踢出消费者组。也就是说，拉取，然后处理，这个处理的时间不能超过max.poll.interval.ms这个参数的值。这个参数的默认值是5分钟，而如果消费者接收到数据后会执行耗时的操作，则应该将其设置得大一些。

小结一下，其实主要就是三个参数，session.timout.ms控制心跳超时时间，heartbeat.interval.ms控制心跳发送频率，以及max.poll.interval.ms控制poll的间隔。这里给出一个相对较为合理的配置，如下：

session.timout.ms：设置为6s
heartbeat.interval.ms：设置2s
max.poll.interval.ms：推荐为消费者处理消息最长耗时再加1分钟

【Kafka】kafka 重平衡（Rebalance）
九师兄
09-21 2万+
说完消费者组，再来说说与消费者组息息相关的重平衡机制。重平衡可以说是kafka为人诟病最多的一个点了。重平衡其实就是一个协议，它规定了如何让消费者组下的所有消费者来分配topic中的每一个分区。比如一个topic有100个分区，一个消费者组内有20个消费者，在协调者的控制下让组内每一个消费者分配到5个分区，这个分配的过程就是重平衡。重平衡的触发条件主要有三个：消费者组内成员发生变更，这个变更包括了增加和减少消费者。注意这里的减少有很大的可能是被动的，就是某个消费者崩溃退出了。
【kafka】Kafka消费者分区分配策略详解
九师兄
12-28 4373
Kafka Consumer用来从Kafka集群拉取数据，通过允许多个进程共同分担消费/处理数据的工作，这些进程可以运行在一台机器或者多台机器。默认常见的消费原理如下Consumer Group （CG）：消费者组，由多个consumer组成。形成一个消费者组的条件，是所有消费者的 groupid 相同。消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费。消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。
Kafka rebalance 重平衡深度解析
秀强的专栏
04-26 1548
文章目录rebalance 触发条件分区分配策略rebalance generation消费者状态机rebalance 协议消费者端 rebalance 流程Broker 端重平衡场景解析新成员入组组成员主动离场组成员崩溃离场重平衡时协调者对组内成员提交位移的处理rebalance 监听器 consumer group 是用于实现高伸缩性、高容错性的 consumer 机制。组内多个 consumer 实例可以同时读取 Kafka 消息，而且一旦有某个 consumer “挂”了，consumer grou
图文并茂地带你了解kafka分区Rebalance机制
前者已逝，后者未至。
06-10 1358
了解kafka分区重平衡的概念，了解分区重新分配的三种策略。
kafka 消费者之分区分配策略
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1、一个consumer group中有多个consumer组成，一个 topic有多个partition组成，现在的问题是，到底由哪个consumer来消费哪个partition的数据。2、Kafka有四种主流的分区分配策略： Range、RoundRobin（轮询）、Sticky（粘性）、CooperativeSticky（配合的粘性）。可以通过配置参数partition.assignment.strategy，修改分区的分配策略。默认策略是Range + CooperativeSticky。
kafka集群扩容后的数据均衡
大叶子不小的博客
05-10 1943
https://www.hyperxu.com/2019/12/01/kafka-1/ 生产环境的kafka集群扩容，是一个比较常见的需求和操作。然而kafka在新增节点后并不会像elasticsearch那样感知到新节点加入后，自动将数据reblance到整个新集群中，因此这个过程需要我们手动分配。 分区重分配方案 扩容后的数据均衡，其本质就是对topic进行分区重分配，数据迁移的过程。 在执行分区重分配的过程中，对集群的影响主要有两点： 分区重分配主要是对topic数据进行Broker间的迁移，
Kafka重平衡机制
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一、什么是 Rebalance 分区的所有权从一个消费者转移到另一个消费者，这样的行为被称为重平衡（Rebalance）。 Rebalance 实现了消费者群组的高可用性和伸缩性。 消费者通过向被指派为群组协调器（Coordinator）的 broker 发送心跳来维持它们和群组的从属关系以及它们对分区的所有权。 所谓协调者，在 Kafka 中对应的术语是 Coordinator，它专门为 Consumer Group 服务，负责为 Group 执行 Rebalance 以及提供位移管理和组成员管理等。具体
kafka21-消费者分区分配策略详解
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也就是说，如果某个消费者在一个分区上消费，那么尽量在 Rebalance 时将这个分区继续分配给同一个消费者，避免频繁的重新分配，从而减少系统的不稳定性和性能开销。：与 StickyAssignor 类似，CooperativeStickyAssignor 也会尽量保持消费者与分区的黏性，即尽量让每个消费者在 Rebalance 后继续消费它之前所处理的分区，从而减少不必要的重新分配。：StickyAssignor 在保持黏性的基础上，还会尽量保持分区的均衡分配，避免某些消费者处理过多或过少的分区。
kafka的消费者分区分配策略
qq_43163317的博客
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kafka有两种分区分配策略-RoundRobin与Range。 一、RoundRobin RoundRobin策略很简单~假设我们有三个Topic10个Partition，上图！ 不难看出轮询策略是将partition当做最小分配单位，将所有topic的partition都放入一个列表中。然后为消费者一人一轮的分配partition，如果数量不能平均分配将会由前几个consumer多消费一些partition。这种分配方式的优点是每个消费者消费数量最大差值为1。 二、Range Ran.
【总结】Kafka消费者——分区分配策略
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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，即确定哪个 partition 由哪个 consumer 来消费。 Kafka 有两种分配策略，一是 RoundRobin，一是 Range。
kafka-重平衡
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kafka重平衡介绍
Kafka 重平衡（Rebalance）机制
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Kafka 重平衡（Rebalance）是指消费者组内消费者数量发生变化（增加或减少）或主题分区数量发生变化时，Kafka 重新分配分区给消费者的过程。分区在所有消费者之间公平分配每个分区在任何时候都只被组内的一个消费者消费当消费者加入或离开组时，分区所有权会转移。
Kafka——Rebalance重平衡
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如图所示，Generation1时group有3个成员，随后成员2退出组，coordinator触发rebalance,consumer group进入到Generation2时代，之后成员4加入，再次触发rebalance,group进入到Generation3时代。针对rebalance过程中的分区分配，下面举一个简单的例子，加以说明。由此可见，原先A和B分别处理3个分区的数据，rebalance之后A、B和C各自承担2个分区的消费，可以说这个分配方案非常公平，每个consumer上的负载是相同的。
kafka（三）重平衡
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历史文章： kafka（一）kafka的基础与常用配置 文章目录一、kafka消费者组二、重平衡（Rebalance）2.1、重平衡触发条件2.2、重平衡策略2.2.1、Range 平均分配2.2.2、RoundRobin 轮询分配2.2.3、Sticky 粘性分配2.3、重平衡过程2.3.1、消费者组状态2.3.2重平衡过程2.4、避免重平衡 一、kafka消费者组 由消费者组成的存在一个或多个消费者实例成为消费者组，这些消费者实例共享一个igroup id。 消费者组内的所有成员一起订阅某个主题的所有分
Kafka 消费者重平衡机制详解
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Kafka消费者是指从Kafka集群中读取消息的客户端应用程序。消费者使用Kafka提供的API来订阅一个或多个主题，然后从主题中拉取消息，并对消息进行处理。Kafka消费者能够以非常高效的方式读取海量、分布式的数据流，并将其转化为有用的业务实现。重平衡是指在消费者加入或离开消费者群组时，由消费者协调器(Coordinator)发起的重新分配分区的过程。在重平衡过程中，消费者会停止读取消息，释放已经持有的分区并重新分配新的分区，从而实现消费者负载均衡，避免某些消费者处理过多的消息，而其他消费者处于空闲状态。
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再平衡：Reblance是一种协议，规定了一个ConsumerGroup下所有Consumer如何达成一致，来分配订阅Topic的每个分区，尽量让每个消费者分配到相对均匀的分区，使Consumer的资源都能得到充分利用，防止有些Consumer比较忙，有的Consumer比较闲。
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rebalance的出现 订阅Topic的分区数发生变化 简单地说，就是之前 topic 有 10 个分区，现在变成了 20 个，那么多出来的 10 个分区的数据就没人消费了。那么此时就需要进行重平衡，将新增的 10 个分区分给消费组内的消费者进行消费。所以在这个情况下，会发生重平衡。 订阅的Topic个数发生变化 简单地说，一个 consumer group 如果之前只订阅了 A topic，那么其组内的 consumer 知会消费 A topic 的消息。而如果现在新增订阅了 B topic，那么 k
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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。举例，有三个消费者 C0，C1，C2。每个主题各有两个分区， t0p0，t0p1，t1p0，t1p1，t2p0，t2p1，t3p0，t3p1。
kafka消费者分区策略
03-12
<think>好的，我需要回答用户关于Kafka消费者分区分配策略的问题。首先，我得回忆一下Kafka的相关知识，特别是分区分配策略。用户提到了几个引用，我需要结合这些引用内容来组织答案。 根据引用[2]，Kafka有两种默认的分区分配策略：Range和RoundRobin。当消费者组内新增或减少消费者时，会触发重新分配。引用[3]提到一个例子，说明分区分配可能不是直观的，而是由策略决定的。引用[4]解释了producer如何将消息分发到不同分区，而消费者分配策略则不同。 我需要先介绍这两种策略的工作原理。Range策略是按分区范围分配给消费者，可能导致不均衡。比如，如果有三个分区和两个消费者，第一个消费者可能分配到前两个分区，第二个消费者拿到第三个。而RoundRobin则是轮询分配，更均匀，但可能受订阅主题数影响。 然后，用户可能还想知道如何选择合适的策略，或者如何自定义策略。根据引用[2]，可以通过配置`partition.assignment.strategy`来设置策略，支持同时使用多个。此外，可以自定义策略，但需要谨慎处理兼容性。 还需要提到触发分配的情况，比如消费者加入或离开组，或者订阅的主题分区数变化。这部分引用[2]有说明。 最后，用户可能关心实际应用中的问题，比如分配不均的情况，或者如何优化。比如Range在主题多时容易不均衡，而RoundRobin在单主题时更均匀。这些点都需要在回答中提及，并结合引用中的例子，如引用[3]中的情况，可能由Range策略导致。 总结一下，结构应该是先介绍两种策略，解释其机制和差异，然后讨论触发条件，配置方法，最后给出选择建议和常见问题。需要确保引用正确的来源，比如引用[2]、[3]、[4]来支持各个部分的内容。</think>### Kafka消费者的分区分配策略 Kafka消费者的分区分配策略（Partition Assignment Strategy）决定了**同一个消费者组（Consumer Group）内的各个消费者如何分配订阅主题的分区**。以下是核心要点： --- #### 1. **默认分区分配策略** Kafka提供了两种内置策略，通过`partition.assignment.strategy`参数配置： - **Range策略** 将**连续范围的分区分配给消费者**。例如，若消费者组有2个消费者，订阅了3个分区的主题，分配结果可能是： - Consumer1: Partition0、Partition1 - Consumer2: Partition2 该策略可能导致**分区分配不均**，尤其在订阅多个主题时[^2][^3]。 - **RoundRobin策略** 以**轮询方式分配分区**，确保更均匀的负载。例如，消费者组有3个消费者和6个分区时，每个消费者分配2个分区。 优势在于单主题订阅时的均衡性，但多主题订阅时可能受分区总数影响。 --- #### 2. **策略触发条件** 分区分配在以下情况下发生： - 消费者组内新增或移除消费者 - 订阅主题的分区数量变化 - 消费者主动发起重新分配请求 --- #### 3. **配置与自定义策略** - **配置方法** 在消费者配置中指定策略类名（支持多个策略）： ```properties partition.assignment.strategy=org.apache.kafka.clients.consumer.RangeAssignor,org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor ``` - **自定义策略** 实现`PartitionAssignor`接口，但需确保所有消费者使用相同策略以避免冲突。 --- #### 4. **策略选择建议** - **Range策略**：适用于**少量主题且分区数均匀**的场景。 - **RoundRobin策略**：适用于**单主题或分区数较多**的场景以提升均衡性。 - **自定义策略**：在特殊需求下（如按地理位置分配分区）使用。 --- #### 5. **常见问题** - **为什么某个消费者分配了更多分区？** 可能由Range策略的分区范围划分导致，尤其在多主题订阅时。 - **如何避免分配不均？** 改用RoundRobin策略或确保分区数是消费者数的整数倍。 ---
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