前言
之前的一篇博客寫的是Kafka基礎瞭解一下（附上超鏈接，可以點進去看看）對Kafka簡單介紹了一下。既然我們知道消費者組會協調去消費Topic下的partition，那麼它是如何去協調的，是不是也要去了解了解。
簡介
Kafka的分區實際上繼承了一個接口AbstractPartitionAssignor，而這個接口下有兩個實現的類，實現了RoundRobinAssignor和RangeAssignor兩種算法。
RoundRobinAssignor
RoundRobin是輪詢算法，它會將所有的TopicPartition統一進行分配。如下面的圖一樣，第一個partition給到consumer1，第二個Partition給到consumer2，以此類推，循環着依次分配。
RangeAssignor
它與前面那個算法不同的是，它是針對每一個Topic單獨進行分配。就像下圖一樣，它會針對每一個Topic下的Partition數量與Consumer來進行劃分。
這裏我們將Topic下的Partition數量記爲p，消費者組裏的消費者數量記爲c。
（1）p/c求出每個消費者最少可以得到多少個分區，例如這裏的Topic01爲3, 3/2=1，則c1和c2最少可以獲得一個分區。
（2）p%c求出有多少個消費者可以多獲取一個分區，再對消費者進行輪詢，3%2=1，則只有一個消費者可以多獲取一個，那麼通過輪詢c1得到多一個。
（3）依次對各個Topic進行1、2兩步，將所得到的結果相加，就能得到各消費者所消費的分區了。
對比這兩種方法，我們可以看出，第二種算法是存在漏洞的，僅僅看一個Topic可能會造成前幾個消費者比後面的多消費一個分區，但是如果消費者組去消費很多個Topic呢？就導致了前幾個消費者比後面的多消費很多分區，這樣的話就不能充分利用資源。所以現在一般都摒棄了第二種算法，採用第一種，大家可以思考一下，它最後就算是分區不是平均分配，那也就只多出一個分區。
summed up by JiaMingcan
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