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消费者向kafka集群发送消费请求，消费者客户端默认每次从kafka集群拉取50M数据，放到缓冲队列中，消费者从缓冲队列中每次拉取500条数据进行消费。
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-661064.html
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Kafka 消费者负载均衡策略？ Kafka 消费者分区分配策略？ 1. 环境准备 创建主题 test 有5个分区，准备 3 个消费者并进行消费，观察消费分配情况。然后再停止其中一个消费者，再次观察消费分配情况。 ① 创建主题 test，该主题有5个分区，2个副本： ② 创建3个消费者CustomConsu
01. Kafka 消费者分区再均衡是什么？ 消费者群组里的消费者共享主题分区的所有权。当一个新消费者加入群组时，它将开始读取一部分原本由其他消费者读取的消息。当一个消费者被关闭或发生崩溃时，它将离开群组，原本由它读取的分区将由群组里的其他消费者读取。 分区
消费者向kafka集群发送消费请求，消费者客户端默认每次从kafka集群拉取50M数据，放到缓冲队列中，消费者从缓冲队列中每次拉取500条数据进行消费。
pull(拉)模式： consumer采用从broker中主动拉取数据。 Kafka采用这种方式。 push(推)模式： Kafka没有采用这种方式，因为由broker决定消息发送速率，很难适应所有消费者的速率。例如推送速度是50m/s，consumer1，consumer2就来不及处理消息 pull模式不足之处是，如果kafka没有数据，消费者
创建一个消费者网络连接客户端，主要用于与kafka集群进行交互，如下图所示： 调用sendFetches发送消费请求，如下图所示： (1)、Fetch.min.bytes每批次最小抓取大小，默认1字节 (2)、fetch.max.wait.ms一批数据最小值未达到的超时时间，默认500ms (3)、Fetch.max.bytes每批次最大抓取大小，默
角色划分：生产者、zookeeper、kafka集群、消费者、消费者组。如下图所示: 生产者发送消息给leader，followerr主动从leader同步数据，一个消费者可以消费某一个分区数据或者一个消费者可以消费多个分区数据。如下图所示: 每个分区的数据只能由消费者组中一个消费者消费。如下
pull(拉)模式： consumer采用从broker中主动拉取数据。 Kafka采用这种方式。 push(推)模式： Kafka没有采用这种方式，因为由broker决定消息发送速率，很难适应所有消费者的速率。例如推送速度是50m/s，consumer1，consumer2就来不及处理消息 pull模式不足之处是，如果kafka没有数据，消费者
每个consumer都发送JoinGroup请求，如下图所示： 选出一个consumer作为leader，如下图所示： 把要消费的topic情况发送给leader 消费者，如下图所示： leader会负责制定消费方案，并把消费方案发给coordinator，如下图所示： Coordinator就把消费方案下发给各个consumer，如下图所示： 每个消
1.1.1 消费者群组 Kafka 里消费者从属于消费者群组，一个群组里的消费者订阅的都是同一个主题，每个消费者接收主题一部分分区的消息。 如上图，主题 T 有 4 个分区，群组中只有一个消费者，则该消费者将收到主题 T1 全部 4 个分区的消息。
消费者API的核心类是 KafkaConsumer，它提供了如下常用方法： 下面这些方法都体现了Kafka是一个数据流平台，消费者通过这些方法可以从分区的任意位置、重新开始读取数据。 根据KafkaConsumer不难看出，使用消费者API拉取消息很简单，基本只要几步： 1、创建KafkaConsumer对象，创建
