# 消費者組重平衡
一個問題:消費者組重平衡能避免嗎?
* Rebalance
* 一個 Consumer Group 下所有的 Consumer Instance 就如何消費訂閱 Topic 的所有分區達成共識的過程
* 整個過程中,由于所有實例不能消費,因此對 Consumer 的 TPS 影響很大
* 協調者 aka. Coordinator
* 專為 Consumer Group 服務
* 負責 Group 執行 Rebalance 以及提供位移管理、組成員管理
* Consumer 端提交 offset,實際上是向 Coordinator 所在的 Broker 提交 offset
* 當 Consumer 啟動時,也是向 Coordinator 所在的 Broker 發送各種請求,由 Coordinator 負責執行消費者組的注冊、成員管理記錄等元數據管理操作
* 所有的 Broker 都有自己的 Coordinator 組件
*
- 概覽
- 入門
- 1. 消息引擎系統
- 2. Kafka 術語
- 3. 分布式流處理平臺
- 4. Kafka “發行版”
- 5. Kafka 版本號
- 基本使用
- 6. 生產集群部署
- 7. 集群參數配置
- 客戶端實踐與原理
- 9. Consumer 分區機制
- 10. Consumer 壓縮算法
- 11. 無消息丟失配置
- 12. 客戶端高級功能
- 13. Producer 管理 TCP
- 14. 冪等生產者和事務生產者
- 15. 消費者組
- 16. 位移主題
- 17. 消費者組重平衡(TODO)
- 18. 位移提交
- 19. CommitFailedException
- 20. 多線程開發者實例
- 21. Consumer 管理 TCP
- 22. 消費者組消費進度監控
- Kafka 內核
- 23. 副本機制
- 24. 請求處理
- 25. Rebalance 全流程
- 26. Kafka 控制器
- 27. 高水位和 Leader Epoch
- 管理與監控
- 28. Topic 管理
- 29. Kafka 動態配置
- 30. 重設消費者組位移
- 31. 工具腳本
- 32. KafkaAdminClient
- 33. 認證機制
- 34. 云下授權
- 35. 跨集群備份 MirrorMaker
- 36. 監控 Kafka
- 37. Kafka 監控框架
- 38. 調優 Kafka
- 39. 實時日志流處理平臺
- 流處理
- 40. Kafka Streams
- 41. Kafka Streams DSL
- 42. Kafka Streams 金融
- Q&A