Python培训：Kafka消费者分区分配策略

Range范围分配策略

Range范围分配策略是Kafka默认的分配策略，它可以确保每个消费者消费的分区数量是均衡的。

注意：Rangle范围分配策略是针对每个Topic的。

配置

配置消费者的partition.assignment.strategy为org.apache.kafka.clients.consumer.RangeAssignor。

算法公式

n = 分区数量 / 消费者数量

m = 分区数量 % 消费者数量

前m个消费者消费n+1个

剩余消费者消费n个

RoundRobin轮询策略

RoundRobinAssignor轮询策略是将消费组内所有消费者以及消费者所订阅的所有topic的partition按照字典序排序(topic和分区的hashcode进行排序)，然后通过轮询方式逐个将分区以此分配给每个消费者。

配置

配置消费者的partition.assignment.strategy为org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor。

Stricky粘性分配策略

从Kafka 0.11.x开始，引入此类分配策略。主要目的：

1. 分区分配尽可能均匀

2. 在发生rebalance的时候，分区的分配尽可能与上一次分配保持相同没有发生rebalance时，Striky粘性分配策略和RoundRobin分配策略类似。

上面如果consumer2崩溃了，此时需要进行rebalance。如果是Range分配和轮询分配都会重新进行分配，例如：

通过上图，我们发现，consumer0和consumer1原来消费的分区大多发生了改变。接下来我们再来看下粘性分配策略。

我们发现，Striky粘性分配策略，保留rebalance之前的分配结果。这样，只是将原先consumer2负责的两个分区再均匀分配给consumer0、consumer1。这样可以明显减少系统资源的浪费，例如：之前consumer0、consumer1之前正在消费某几个分区，但由于rebalance发生，导致consumer0、consumer1需要重新消费之前正在处理的分区，导致不必要的系统开销。(例如：某个事务正在进行就必须要取消了)