1、Consumer与Consumer Group
consumer group是kafka提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。组内可以有多个消费者或消费者实例(consumer instance)，它们共享一个公共的ID，即group ID。组内的所有消费者协调在一起来消费订阅主题(subscribed topics)的所有分区(partition)。
consumer group下可以有一个或多个consumer instance，consumer instance可以是一个进程，也可以是一个线程
group.id是一个字符串，唯一标识一个consumer group
consumer group下订阅的topic下的每个分区只能分配给某个group下的一个consumer(当然该分区还可以被分配给其他group)
2、Coordinator介绍
Coordinator一般指的是运行在broker上的group Coordinator，用于管理Consumer Group中各个成员，每个KafkaServer都有一个GroupCoordinator实例，管理多个消费者组，主要用于offset位移管理和Consumer Rebalance。
对于每个Consumer Group，Coordinator会存储以下信息：
对每个存在的topic，可以有多个消费组group订阅同一个topic(对应消息系统中的广播)
对每个Consumer Group，元数据如下：
订阅的topics列表
Consumer Group配置信息，包括session timeout等
组中每个Consumer的元数据。包括主机名，consumer id
每个正在消费的topic partition的当前offsets
Partition的ownership元数据，包括consumer消费的partitions映射关系
consumer group如何确定自己的coordinator是谁呢？ 简单来说分为两步：
确定consumer group位移信息写入__consumers_offsets这个topic的哪个分区。具体计算公式：
__consumers_offsets partition# = Math.abs(groupId.hashCode() % groupMetadataTopicPartitionCount) 注意：groupMetadataTopicPartitionCount由offsets.topic.num.partitions指定，默认是50个分区。
该分区leader所在的broker就是被选定的coordinator
3、offset位移管理
消费者在消费的过程中需要记录自己消费了多少数据，即消费位置信息。在Kafka中这个位置信息有个专门的术语：位移(offset)。
(1)、很多消息引擎都把这部分信息保存在服务器端(broker端)。这样做的好处当然是实现简单，但会有三个主要的问题：
1. broker从此变成有状态的，会影响伸缩性；
2. 需要引入应答机制(acknowledgement)来确认消费成功。
3. 由于要保存很多consumer的offset信息，必然引入复杂的数据结构，造成资源浪费。
而Kafka选择了不同的方式：每个consumer group管理自己的位移信息，那么只需要简单的一个整数表示位置就够了；同时可以引入checkpoint机制定期持久化，简化了应答机制的实现。
(2)、Kafka默认是定期帮你自动提交位移的(enable.auto.commit = true)，你当然可以选择手动提交位移实现自己控制。
(3)、另外kafka会定期把group消费情况保存起来，做成一个offset map，如下图所示：
图中表明了test-group这个组当前的消费情况
老版本的位移是提交到zookeeper中的，目录结构是：/consumers/<group.id>/offsets/<topic>/<partitionId>，但是zookeeper其实并不适合进行大批量的读写操作，尤其是写操作。
因此kafka提供了另一种解决方案：增加__consumeroffsets topic，将offset信息写入这个topic，摆脱对zookeeper的依赖(指保存offset这件事情)。__consumer_offsets中的消息保存了每个consumer group某一时刻提交的offset信息。依然以上图中的consumer group为例，格式大概如下：
__consumers_offsets topic配置了compact策略，使得它总是能够保存最新的位移信息，既控制了该topic总体的日志容量，也能实现保存最新offset的目的。
offset提交消息会根据消费组的key(消费组名称)进行分区. 对于一个给定的消费组,它的所有消息都会发送到唯一的broker(即Coordinator)
Coordinator上负责管理offset的组件是Offset manager。负责存储,抓取,和维护消费者的offsets. 每个broker都有一个offset manager实例. 有两种具体的实现:
ZookeeperOffsetManager: 调用zookeeper来存储和接收offset（老版本的位移管理）。
DefaultOffsetManager: 提供消费者offsets内置的offset管理。
通过在config/server.properties中的offset.storage参数选择。
DefaultOffsetManager
除了将offset作为logs保存到磁盘上,DefaultOffsetManager维护了一张能快速服务于offset抓取请求的consumer offsets表。这个表作为缓存，包含的含仅仅是”offsets topic”的partitions中属于leader partition对应的条目(存储的是offset)。
对于DefaultOffsetManager还有两个其他属性: “offsets.topic.replication.factor和”offsets.topic.num.partitions”,默认值都是1。这两个属性会用来自动地创建”offsets topic”。
offset manager接口的概要：
Offset Commit提交过程：
消费端
一条offset提交消息会作为生产请求.当消费者启动时,会为”offsets topic”创建一个消费者. 下面是内置的生产者的一些属性:
可以使用异步.但是使用同步可以避免延迟的生产请求(因为是批量消息),并且我们需要立即知道offset消息是否被broker成功接收
|request.required.acks|-1|确保所有的replicas和leader是同步的,并且能看到所有的offset消息
|key.serializer.class|StringEncoder|key和payload都是strings
注意我们没有对提交的offset消息进行压缩,因为每条消息本身大小是很小的,如果压缩了反而适得其反.
目前key和offset的值通过纯文本方式传递. 我们可以转换为更加紧凑的二进制协议,而不是把
Long类型的offset和Int类型的partition作为字符串. 当然在不断演进时还要考虑版本和格式协议.
broker端
broker把接收到的offset提交信息当做一个正常的生产请求,对offset请求的处理和正常的生产者请求处理方式是一样的.
一旦将数据追加到leader的本地日志中,并且所有的replicas都赶上leader.leader检查生产请求是”offsets topic”,
(因为broker端的处理逻辑针对offset请求和普通生产请求是一样的,如果是offset请求,还需要有不同的处理分支)
它就会要求offset manager添加这个offset(对于延迟的生产请求,更新操作会在延迟的生产请求被完成的时候).
因为设置了acks=-1,只有当这些offsets成功地复制到ISR中的所有brokers,才会被提交给offset manager.
3、Consumer Reblance
什么是rebalance？
rebalance本质上是一种协议，规定了一个consumer group下的所有consumer如何达成一致来分配订阅topic的每个分区。比如某个group下有20个consumer，它订阅了一个具有100个分区的topic。正常情况下，Kafka平均会为每个consumer分配5个分区。这个分配的过程就叫rebalance。Kafka新版本consumer默认提供了两种分配策略：range和round-robin。
rebalance的触发条件有三种：
组成员发生变更(新consumer加入组、已有consumer主动离开组或已有consumer崩溃了——这两者的区别后面会谈到)
订阅主题数发生变更——这当然是可能的，如果你使用了正则表达式的方式进行订阅，那么新建匹配正则表达式的topic就会触发rebalance
订阅主题的分区数发生变更
Rebalance Generation
JVM GC的分代收集就是这个词(严格来说是generational)，我这里把它翻译成“届”好了，它表示了rebalance之后的一届成员，主要是用于保护consumer group，隔离无效offset提交的。比如上一届的consumer成员是无法提交位移到新一届的consumer group中。我们有时候可以看到ILLEGAL_GENERATION的错误，就是kafka在抱怨这件事情。每次group进行rebalance之后，generation号都会加1，表示group进入到了一个新的版本，如下图所示：Generation 1时group有3个成员，随后成员2退出组，coordinator触发rebalance，consumer group进入Generation 2，之后成员4加入，再次触发rebalance，group进入Generation 3.
协议(protocol)
rebalance本质上是一组协议。group与coordinator共同使用它来完成group的rebalance。目前kafka提供了5个协议来处理与consumer group coordination相关的问题：
Heartbeat请求：consumer需要定期给coordinator发送心跳来表明自己还活着
LeaveGroup请求：主动告诉coordinator我要离开consumer group
SyncGroup请求：group leader把分配方案告诉组内所有成员
JoinGroup请求：成员请求加入组
DescribeGroup请求：显示组的所有信息，包括成员信息，协议名称，分配方案，订阅信息等。通常该请求是给管理员使用
Coordinator在rebalance的时候主要用到了前面4种请求。
liveness
consumer如何向coordinator证明自己还活着？通过定时向coordinator发送Heartbeat请求。如果超过了设定的超时时间，那么coordinator就认为这个consumer已经挂了。一旦coordinator认为某个consumer挂了，那么它就会开启新一轮rebalance，并且在当前其他consumer的心跳response中添加“REBALANCE_IN_PROGRESS”，告诉其他consumer：不好意思各位，你们重新申请加入组吧！
Rebalance过程
rebalance的前提是coordinator已经确定了。
总体而言，rebalance分为2步：Join和Sync
1 Join， 顾名思义就是加入组。这一步中，所有成员都向coordinator发送JoinGroup请求，请求入组。一旦所有成员都发送了JoinGroup请求，coordinator会从中选择一个consumer担任leader的角色，并把组成员信息以及订阅信息发给leader——注意leader和coordinator不是一个概念。leader负责消费分配方案的制定。
2 Sync，这一步leader开始分配消费方案，即哪个consumer负责消费哪些topic的哪些partition。一旦完成分配，leader会将这个方案封装进SyncGroup请求中发给coordinator，非leader也会发SyncGroup请求，只是内容为空。coordinator接收到分配方案之后会把方案塞进SyncGroup的response中发给各个consumer。这样组内的所有成员就都知道自己应该消费哪些分区了。
注意！！consumer group的分区分配方案是在客户端执行的！Kafka将这个权利下放给客户端主要是因为这样做可以有更好的灵活性。比如这种机制下我可以实现类似于Hadoop那样的机架感知(rack-aware)分配方案，即为consumer挑选同一个机架下的分区数据，减少网络传输的开销。Kafka默认为你提供了两种分配策略：range和round-robin。由于这不是本文的重点，这里就不再详细展开了，你只需要记住你可以覆盖consumer的参数：partition.assignment.strategy来实现自己分配策略就好了。
和很多kafka组件一样，group也做了个状态机来表明组状态的流转。coordinator根据这个状态机会对consumer group做不同的处理，如下图所示
简单说明下图中的各个状态：
Dead：组内已经没有任何成员的最终状态，组的元数据也已经被coordinator移除了。这种状态响应各种请求都是一个response：UNKNOWN_MEMBER_ID
Empty：组内无成员，但是位移信息还没有过期。这种状态只能响应JoinGroup请求
PreparingRebalance：组准备开启新的rebalance，等待成员加入
AwaitingSync：正在等待leader consumer将分配方案传给各个成员
Stable：rebalance完成！可以开始消费了
rebalance场景剖析
1 新成员加入组(member join)
2 组成员崩溃(member failure)
组成员崩溃和组成员主动离开是两个不同的场景。因为在崩溃时成员并不会主动地告知coordinator此事，coordinator有可能需要一个完整的session.timeout周期(心跳周期)才能检测到这种崩溃，这必然会造成consumer的滞后。可以说离开组是主动地发起rebalance；而崩溃则是被动地发起rebalance。如图：
3 组成员主动离组（member leave group)
