Kafka保證同一consumer group中只有一個consumer會消費某條訊息，實際上，Kafka保證的是穩定狀態下每一個consumer例項只會消費某一個或多個特定的資料，而某個partition的資料只會被某一個特定的consumer例項所消費。這樣設計的劣勢是無法讓同一個consumer group裡的consumer均勻消費資料，優勢是每個consumer不用都跟大量的broker通訊，減少通訊開銷，同時也降低了分配難度，實現也更簡單。另外，因為同一個partition裡的資料是有序的，這種設計可以保證每個partition裡的資料也是有序被消費。

　　如果某consumer group中consumer數量少於partition數量，則至少有一個consumer會消費多個partition的資料，如果consumer的數量與partition數量相同，則正好一個consumer消費一個partition的資料，而如果consumer的數量多於partition的數量時，會有部分consumer無法消費該topic下任何一條訊息。

Consumer Rebalance演算法如下 ：　　

1. 1.將目標 topic 下的所有 partirtion 排序，存於PT
2. 2.對某 consumer group 下所有 consumer 排序，存於 CG，第 i 個consumer 記為Ci
3. 3. N=size(PT)/size(CG)，向上取整
4. 4.解除Ci對原來分配的 partition 的消費權（i從0開始）
5. 5.將第i*N到（i+1）*N-1個 partition 分配給Ci

目前consumer rebalance的控制策略是由每一個consumer通過Zookeeper完成的。具體的控制方式如下：

1. 在/consumers
   /[consumer-group]/下注冊id
2. 設定對/consumers/[consumer-group]的watcher
3. 設定對／brokers/ids的watcher
4. zk下設定watcher的路徑節點更改，觸發consumer rebalance

• Herd effect

• Split Brain