一、kafka的Consumer均衡算法
有一个topic：topic_test，然后这个topic的partition和他们所在的broker的图如下
1.其中 broker有两个，也就是服务器有两台。
2.partition有6个，分布按照如图所示，按照哈希取模的算法分配。
3.消费者有8个，他们属于同一个消费组。
如果按照如图所示，那么这一个消费组中的消费者会怎么取kafka的数据呢？
其实kafka的消费端有一个均衡算法，算法如下：
1.A=(partition数量/同分组消费者总个数)
2.M=对上面所得到的A值小数点第一位向上取整
3.计算出该消费者拉取数据的patition合集：Ci = [P(M*i ),P((i + 1) * M -1)]
按照如图所示，那么这里：
A=6/8=0.75
M=1
C0=[P(1*0),P((0+1)*1-1)]=[P0,P0]
同理：
C1=[P(1*1),P((1+1)*1-1)]=[P1,P1]
C2=[P(1*2),P((2+1)*1-1)]=[P2,P2]
C3=[P(1*3),P((3+1)*1-1)]=[P3,P3]
C4=[P(1*4),P((4+1)*1-1)]=[P4,P4]
C5=[P(1*5),P((5+1)*1-1)]=[P5,P5]
C6=[P(1*6),P((6+1)*1-1)]=[P6,P6]
C7=[P(1*7),P((7+1)*1-1)]=[P7,P7]
那么按照上面的算法：
C0消费者消费P0的数据
C1消费者消费P1的数据
C2消费者消费P2的数据
C3消费者消费P3的数据
C4消费者消费P4的数据
C5消费者消费P5的数据
C6消费者消费P6的数据
C7消费者消费P7的数据
但是partition只有P0-P5根本就没有P6和P7，所以这两个消费者相当于是会被闲置的，就相当于占用资源，却没什么用，所以在这里真正起到作用的就是C0-C5。
如下图：
如果这个消费组里面的消费者少于partition数量呢（比如5个）？
那么还是依葫芦画瓢，根据上面的算法：
A=6/5=1.2
M=2
C0=[P(2*0),P((0+1)*2-1)]=[P0,P1]
C1=[P(2*1),P((1+1)*2-1)]=[P2,P3]
C2=[P(2*2),P((2+1)*2-1)]=[P4,P5]
C3=[P(2*3),P((3+1)*2-1)]=[P6,P7]
C4=[P(2*4),P((4+1)*2-1)]=[P8,P9]
同上面一样C3和C4没有起到任何作用。
如下所示：
总结：
1.按照如上的算法，所以如果kafka的消费组需要增加组员，最多增加到和partition数量一致，超过的组员只会占用资源，而不起作用；
2.kafka的partition的个数一定要大于消费组组员的个数，并且partition的个数对于消费组组员取模一定要为0，不然有些消费者会占用资源却不起作用；
3.如果需要增加消费组的组员个数，那么也需要根据上面的算法，调整partition的个数
二、kafka 多个Consumer Group
上面介绍了一个消费者组的情况，如果是多个消费组，就是重复消费的情况