我正在研究在我的项目中使用Kafka作为具有强大消息处理顺序保证的消息代理的可能性。
我了解到，在Kafka中，主题被划分为多个分区，每个分区将只分配一个消费者(假设有一个消费者组(。这有利于保持订单。重新平衡是将分区重新分配给使用者的过程，当分区的数量或使用者的数量发生变化(失败，添加了新的工作者(时就会触发重新平衡。
是否有可能在不改变消费者数量的情况下快速利用这种再平衡？
假设我们有以下场景：
P1 -- C1
heavytraffic -> P2 -- C2
heavytraffic -> P3 --/
所以消费者C1只处理P1分区，C2分配了两个：P2，P3。假设P2、P3上有大量流量，但P1处于空闲状态。
P1 -- C1
heavytraffic -> P2 --/
heavytraffic -> P3 -- C2
Kafka有没有办法将P2重新分配给C1，以提高消费者的利用率？
虽然每个分区只有一个使用者，但一个使用者可以分配给多个分区。因此，为了获得最佳性能，您需要将分区数量与订阅该主题的ConsumerGroup中的使用者数量相匹配。
再平衡基于消费者再平衡策略(请参阅下面的配置(，而不是基于流量或工作负载。一旦重新平衡完成，分配就被固定，直到另一次重新平衡发生。
通常，最好避免任何重新平衡，因为在此期间，ConsumerGroup的所有消费者都会暂停，不会轮询任何数据。因此，我不会使用重新平衡来平衡您的工作量。如果不同分区的流量如此不同，我宁愿考虑将一些分区拆分为另一个主题，或者将分区拆分为更多的分区。如果你有更多的分区，你就可以利用更多的消费者。
partition.assignment.strategy：支持的分区分配策略的类名或类类型列表，按首选项排序，当使用组管理时，客户端将使用这些策略在使用者实例之间分配分区所有权。除了下面指定的默认类之外，您还可以使用org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignorclass向使用者循环分配分区。通过实现org.apache.kafka.clients.csumer.ConsumerPartitionAssignor接口，可以插入自定义分配策略。