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Kafka 的 Rebalance（再平衡） 是消费者组（Consumer Group）在消费者数量变化或分区分配异常时，重新分配分区（Partition）给消费者的过程。

一、触发 Rebalance 的条件

消费者加入或离开组（如启动、崩溃、主动退出）
订阅的 Topic 分区数变化（如管理员增加分区）
消费者会话超时（session.timeout.ms，默认45秒）
心跳超时（heartbeat.interval.ms，默认3秒）
消费处理超时（max.poll.interval.ms，默认5分钟）

二、Rebalance 策略（Partition Assignor）

Kafka 提供三种分区分配策略，通过 partition.assignment.strategy 配置：

1. Range（范围分配，默认）

规则：按 Topic 的字典序排序分区，均匀划分范围给消费者。
示例：
- TopicA 有3分区（P0,P1,P2），TopicB 有2分区（P0,P1），2个消费者（C1,C2）
- 分配结果：
```
C1: TopicA-P0, TopicA-P1, TopicB-P0  
C2: TopicA-P2, TopicB-P1
```
问题：可能导致分区分配不均（如 Topic 数量多时）。

2. RoundRobin（轮询分配）

规则：将所有 Topic 的分区按哈希排序后轮询分配。

示例：

同上例，分配结果：

C1: TopicA-P0, TopicB-P0  
C2: TopicA-P1, TopicB-P1  
C1: TopicA-P2 (额外分配)

优势：分配更均匀，适合消费者处理能力相近的场景。

3. Sticky（粘性分配）

规则：尽量保留原有分配，仅调整变化的部分。
优势：减少分区迁移开销（避免重复加载本地缓存）。
适用场景：消费者频繁变动的组（如容器化环境）。

三、Rebalance 详细流程

1. 消费者发起 JoinGroup 请求

2. 选举消费者组 Leader

规则：第一个成功加入组的消费者成为 Leader。
Leader 职责：执行实际的分区分配计算。

3. 同步组信息（SyncGroup）

4. 分区分配生效

消费者收到新分配的分区列表，开始消费。

四、Rebalance 的问题与优化

1. 常见问题

频繁 Rebalance：
- 原因：心跳超时或 max.poll.interval.ms 设置过小。
- 现象：消费者被误判为离线。
数据重复/丢失：
- Rebalance 期间偏移量提交失败，导致重复消费或跳过消息。

2. 生产环境优化

参数调优：

# 适当增大超时时间
session.timeout.ms=10000
heartbeat.interval.ms=3000
max.poll.interval.ms=300000

避免长时间处理：
- 优化 poll() 后的处理逻辑，确保在 max.poll.interval.ms 内完成。
静态成员（Static Membership）：
- 为消费者分配固定 group.instance.id，短暂离线时保留分区分配。
```
group.instance.id=consumer-1
```

五、完整 Rebalance 过程示例

初始状态：
- 消费者组：C1（Leader）、C2
- 分区分配：
```
C1: P0, P1  
C2: P2, P3
```
C3 加入组：
- 触发 Rebalance，C1 计算新分配：
```
C1: P0  
C2: P1  
C3: P2, P3
```
- Coordinator 同步新方案给所有消费者。
C2 崩溃：
- 会话超时后触发 Rebalance，C1 重新分配：
```
C1: P0, P1  
C3: P2, P3
```

监控与调试

1. 关键指标

# 查看消费者组状态
kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092 --describe --group my-group# 监控Rebalance次数
kafka-run-class.sh kafka.tools.ConsumerOffsetChecker --group my-group

2. 日志分析

# Broker日志（Coordinator）
[GroupCoordinator] Preparing to rebalance group my-group with old generation 1
[GroupCoordinator] Stabilized group my-group generation 2