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1.2.2 Rebalance的不良影响
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发生Rebalance时，consumer group下的所有consumer都会协调在一起共同参与，Kafka使用分配策略尽可能达到最公平的分配
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Rebalance过程会对consumer group产生非常严重的影响，Rebalance的过程中所有的消费者都将停止工作，直到Rebalance完成
1.3 消费者分区分配策略
1.3.1 Range范围分配策略
Range范围分配策略是Kafka默认的分配策略，它可以确保每个消费者消费的分区数量是均衡的。
注意：Rangle范围分配策略是针对每个Topic的。
配置
配置消费者的partition.assignment.strategy为org.apache.kafka.clients.consumer.RangeAssignor。
算法公式
n = 分区数量 / 消费者数量
m = 分区数量 % 消费者数量
前m个消费者消费n+1个
剩余消费者消费n个
1.3.2 RoundRobin轮询策略
RoundRobinAssignor轮询策略是将消费组内所有消费者以及消费者所订阅的所有topic的partition按照字典序排序（topic和分区的hashcode进行排序），然后通过轮询方式逐个将分区以此分配给每个消费者。
配置
配置消费者的partition.assignment.strategy为org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor。
1.3.3 Stricky粘性分配策略
从Kafka 0.11.x开始，引入此类分配策略。主要目的：
1. 分区分配尽可能均匀
2. 在发生rebalance的时候，分区的分配尽可能与上一次分配保持相同
没有发生rebalance时，Striky粘性分配策略和RoundRobin分配策略类似
上面如果consumer2崩溃了，此时需要进行rebalance。如果是Range分配和轮询分配都会重新进行分配，例如：
通过上图，我们发现，consumer0和consumer1原来消费的分区大多发生了改变。接下来我们再来看下粘性分配策略。
我们发现，Striky粘性分配策略，保留rebalance之前的分配结果。这样，只是将原先consumer2负责的两个分区再均匀分配给consumer0、consumer1。这样可以明显减少系统资源的浪费，例如：之前consumer0、consumer1之前正在消费某几个分区，但由于rebalance发生，导致consumer0、consumer1需要重新消费之前正在处理的分区，导致不必要的系统开销。（例如：某个事务正在进行就必须要取消了）
1.4 副本机制
副本的目的就是冗余备份，当某个Broker上的分区数据丢失时，依然可以保障数据可用。因为在其他的Broker上的副本是可用的。
1.4.1 producer的ACKs参数
对副本关系较大的就是，producer配置的acks参数了,acks参数表示当生产者生产消息的时候，写入到副本的要求严格程度。它决定了生产者如何在性能和可靠性之间做取舍。
配置：
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "node1.itcast.cn:9092");
props.put("acks", "all");
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
