Kafka 與很多其它 MQ 不太一樣，Kafka 中的 Topic 具有分區（Partition）的概念，一個 Topic 可以指定一個或多個分區，每個分區內的數據都是有序的，發佈的消息最終落到哪個分區是有規則的，默認情況下隨機（但其實也不完全隨機，內部會有一些機制），實際情況下我們可能會對消息指定一個 Key， 相同 Key 的消息會落到一個分區上，不同的 Key 的消息也可能會落到相同的分區，分區與 Key 的關係的1對多，但 Key 與 分區的關係必須是1對1。
消費者組 (Consumer Group)
消費者並不是獨立存在的，每一個消費者實例必定屬於一個消費組。
消費組主要說明：
Consumer Group 需要設定一個 group.id，Consumer Group 的唯一標識；
Consumer Group 下可以有一個或多個 Consumer 實例，Consumer 實例可以是一個進程，也可以是一個線程；
Consumer Group 可以訂閱多個 Topic，但一個 Topic 下的一個分區只能分配給某個 Consumer 實例消費，不同的 Consumer Group 可以消費 Topic 下同一個分區的數據；
Consumer Group 最多的 Consumer 實例個數不應超過訂閱的 Topic 的分區數，因爲一個分區只能給一個 Consumer 實例消費，多出來的 Consumer 實例完全是浪費；
在實際消費數據時，可以根據消費情況動態對 Topic 的分區數進行調整，從而達到更高的效率。
消費組的偏移重置設定（auto.offset.reset）
largest(默認) ，也可以使用 latest、end
當各分區下有已提交的 offset 時，從提交的 offset 開始消費；無提交的 offset 時，消費新產生的該分區下的數據
注意 : 已提交的 offset 不是指 producer 發送的消息對應的 offset ，而是指消費者消費的消息對應的 offset 。
這到底是什麼意思？這裏對兩種情況進行解釋一下：
在沒有啓動 Consumer 實例的情況下，Producer 向某個 Topic 發佈了消息。之後當 Consumer 實例啓動時是不會消費之前發佈的數據的，只有新發布的數據會被消費；
在 Consumer 實例啓動的情況下，當 Producer 向某個 Topic（n 個分區） 發佈消息時，當 Consumer 實例掛掉時並沒有對所有分區有過消費記錄，在掛掉期間，如果 Producer 發佈的消息恰好落到沒有消費記錄的分區，Consumer 實例重新啓動後，這部分消息（落到沒有消費記錄分區）將不會消費，只有新發布的數據會被消費；
smallest，也可以使用 earliest、beginning
當各分區下有已提交的 offset 時，從提交的 offset 開始消費；無提交的offset時，從頭開始消費
error
Topic 各分區都存在已提交的 offset 時，從 offset 後開始消費；只要有一個分區不存在已提交的 offset ，則拋出異常
如果沒有使用過 largest 或者 smallest 方式使 Topic 各分區下有已提交的 offset，設置成 error 必然是一直異常。
配置例子（C# 版）
var config = new Dictionary<string, object>
{
{ "group.id", "consumer-group" }, // 消費組標識
{ "bootstrap.servers", "127.0.0.1:9092" }, // broker地址，如果是集羣，可以用 "," 分割
{ "auto.offset.reset", "smallest"}
};