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Kafka怎么做到避免消息重复消费的？ 消费者组是什么？

消费者：

1、订阅Topic（主题）
2、从订阅的Topic消费（pull）消息，
3、将消费消息的offset（偏移量）保存在Kafka内置的一Topic名字是_consumer_offsets的主题中,在Kafka的logs文件下能看到这👟文件，存放的是消息的偏移量数据

消费者组：

1、订阅同一个Topic的消费者可以加入到一个consumer Group（消费者组）
2、消费者组中的consumer共享一个group_id，configs,put(“group.id”,”XXX”);只要消费者的group_id一样，就属于同一个消费者组
3、消费者组保证每个topic下一个partition的消息只能被一个消费者组下一个消费者消费，避免消息的重复消费
如上图，当前只有一个消费者组订阅这个Topic，消费者组里只有一个消费者，那么当前Topic中所有分区的消息都由这个消费者消费
4、当消费者端业务逻辑比较复杂，消费消息比较慢，这个时候我们可以向消费者组中多加几个消费者（横向扩展）来提升消费速度。无非就是消费者端一套代码再在几台新的服务器部署一套，加入到同一个group_id下，同时从主题消费消息
横向扩展后，Kafka会对消息的分区与消费者的对应关系重新调整，这就是rebalance（再平衡机制）

如上图，消费者组扩展一个消费者后，消费者1、2分别消费两个分区的消息
我们可以看到，一个分区对应一个消费者，但是一个消费者可以对应多个分区

如果上面结构还不够，两个消费者消费速度依然跟不上，那么我们还可以继续添加消费者，添加到4个消费者，此时主题分区与消费者的关系再次发生变化，需要再平衡，此时一个消费者消费一个分区消息，达到并行消费的效果

上面步骤我们看到了消息的分区可以横向扩展，消息的消费者也可以横向扩展，向消费者组添加消费者是横向扩展消费能力的主要方式，而消费者组是消费者的关键，消费者组来保证，主题下的消息不管由多少个分区，每条消息只会被一个消费者消费，就不会引起重复消费的情况

一般最佳情况是：消费者数 = 分区数，一个分区对应一个消费者，
消费者也不是越多越好，消费者数受限于分区数， 过多消费者会导致有的消费者没有分配分区导致空闲，如下图

所以对于高并发的场合，我们通常会给一个主题设置很多个分区，分区数多利于消费者横向扩张

上面是一个消费者组的情况，实际上对于一个Topic可以有不同的消费者组，如下图

• 每个消费者组是相互独立的
• 每个消费者组都可以拿到主题的全部数据