在Kafka中，当有新消费者加入或者订阅的topic数发生变化时，会触发Rebalance(再均衡：在同一个消费者组当中，分区的所有权从一个消费者转移到另外一个消费者)机制，Rebalance顾名思义就是重新均衡消费者消费。Rebalance的过程如下：
第一步：所有成员都向coordinator发送请求，请求入组。一旦所有成员都发送了请求，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。
第二步：leader开始分配消费方案，指明具体哪个consumer负责消费哪些topic的哪些partition。一旦完成分配，leader会将这个方案发给coordinator。coordinator接收到分配方案之后会把方案发给各个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。
所以对于Rebalance来说，Coordinator起着至关重要的作用，那么怎么查看消费者对应的Coordinator呢，我们知道某个消费者组对应__consumer_offsets中的哪个Partation是通过hash计算出来的：partation=hash("test_group_1")%50=28，表示test_group_1这个消费者组属于28号partation，通过命令:
./kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.33.11:2181 --describe --topic __consumer_offsets
可以找到28号Partation所对应的信息：
从而可以知道coordinator对应的broker为1
在Rebalance期间，消费者会出现无法读取消息，造成整个消费者群组一段时间内不可用，假设现在消费者组当中有A，代码逻辑执行10s，如果消费者组在消费的过程中consumer B加入到了该消费者组，并且B的代码逻辑执行20s，那么当A处理完后先进入Rebalance状态等待，只有当B也处理完后，A和B才真正通过Rebalance重新分配，这样显然A在等待的过程中浪费了资源。
消费者A：
1 """
2 consumer_rebalance_a.py a消费者
3 """
4 import pickle
5 import uuid
6 import time
7 from kafka import KafkaConsumer
8 from kafka.structs import TopicPartition, OffsetAndMetadata
9 from kafka import ConsumerRebalanceListener
10
11 consumer = KafkaConsumer(
12 bootstrap_servers=['192.168.33.11:9092'],
13 group_id="test_group_1",
14 client_id="{}".format(str(uuid.uuid4())),
15 enable_auto_commit=False,
16 key_deserializer=lambda k: pickle.loads(k),
17 value_deserializer=lambda v: pickle.loads(v)
18 )
19
20 # 用来记录最新的偏移量信息.
21 consumer_offsets = {}
22
23
24 class MineConsumerRebalanceListener(ConsumerRebalanceListener):
25 def on_partitions_revoked(self, revoked):
26 """
27 再均衡开始之前 下一轮poll之前触发
28 :param revoked:
29 :return:
30 """
31 print('再均衡开始之前被自动触发.')
32 print(revoked, type(revoked))
33 consumer.commit_async(offsets=consumer_offsets)
34
35 def on_partitions_assigned(self, assigned):
36 """
37 再均衡完成之后 即将下一轮poll之前 触发
38 :param assigned:
39 :return:
40 """
41 print('在均衡完成之后自动触发.')
42 print(assigned, type(assigned))
43
44
45 consumer.subscribe(topics=('round_topic',), listener=MineConsumerRebalanceListener())
46
47
48 def _on_send_response(*args, **kwargs):
49 """
50 提交偏移量涉及回调函数
51 :param args:
52 :param kwargs:
53 :return:
54 """
55 if isinstance(args[1], Exception):
56 print('偏移量提交异常. {}'.format(args[1]))
57 else:
58 print('偏移量提交成功')
59
60
61 try:
62 start_time = time.time()
63 while True:
64 # 再均衡其实是在poll之前完成的
65 consumer_records_dict = consumer.poll(timeout_ms=100)
66
67 # 处理逻辑.
68 for k, record_list in consumer_records_dict.items():
69 for record in record_list:
70 print("topic = {},partition = {},offset = {},key = {},value = {}".format(
71 record.topic, record.partition, record.offset, record.key, record.value)
72 )
73
74 consumer_offsets[
75 TopicPartition(record.topic, record.partition)
76 ] = OffsetAndMetadata(
77 record.offset + 1, metadata='偏移量.'
78 )
79
80 try:
81 consumer.commit_async(callback=_on_send_response)
82 time.sleep(10)
83 except Exception as e:
84 print('commit failed', str(e))
85
86 except Exception as e:
87 print(str(e))
88 finally:
89 try:
90 # 同步提交偏移量,在消费者异常退出的时候再次提交偏移量,确保偏移量的提交.
91 consumer.commit()
92 print("同步补救提交成功")
93 except Exception as e:
94 consumer.close()
消费者B：
1 """
2 consumer b.py 消费者B
3 """
4
5 import pickle
6 import uuid
7 import time
8 from kafka import KafkaConsumer
9 from kafka.structs import TopicPartition, OffsetAndMetadata
10 from kafka import ConsumerRebalanceListener
11
12 consumer = KafkaConsumer(
13 bootstrap_servers=['192.168.33.11:9092'],
14 group_id="test_group_1",
15 client_id="{}".format(str(uuid.uuid4())),
16 enable_auto_commit=False, # 设置为手动提交偏移量.
17 key_deserializer=lambda k: pickle.loads(k),
18 value_deserializer=lambda v: pickle.loads(v)
19 )
20
21 consumer_offsets = {} # 用来记录最新的偏移量信息.
22
23
24 class MineConsumerRebalanceListener(ConsumerRebalanceListener):
25 def on_partitions_revoked(self, revoked):
26 """
27 再均衡开始之前 下一轮poll之前触发
28 :param revoked:
29 :return:
30 """
31 print('再均衡开始之前被自动触发.')
32 print(revoked, type(revoked))
33 consumer.commit_async(offsets=consumer_offsets)
34
35 def on_partitions_assigned(self, assigned):
36 """
37 再均衡完成之后 即将下一轮poll之前 触发
38 :param assigned:
39 :return:
40 """
41
42 print('在均衡完成之后自动触发.')
43 print(assigned, type(assigned))
44
45
46 consumer.subscribe(topics=('round_topic',), listener=MineConsumerRebalanceListener())
47
48
49 def _on_send_response(*args, **kwargs):
50 """
51 提交偏移量涉及回调函数
52 :param args:
53 :param kwargs:
54 :return:
55 """
56
57 if isinstance(args[1], Exception):
58 print('偏移量提交异常. {}'.format(args[1]))
59 else:
60 print('偏移量提交成功')
61
62
63 try:
64 start_time = time.time()
65 while True:
66 # 再均衡其实是在poll之前完成的
67 consumer_records_dict = consumer.poll(timeout_ms=100)
68
69 record_num = 0
70 for key, record_list in consumer_records_dict.items():
71 for record in record_list:
72 record_num += 1
73 print("---->当前批次获取到的消息个数是:{}".format(record_num))
74
75 # 处理逻辑.
76 for k, record_list in consumer_records_dict.items():
77 for record in record_list:
78 print("topic = {},partition = {},offset = {},key = {},value = {}".format(
79 record.topic, record.partition, record.offset, record.key, record.value)
80 )
81
82 consumer_offsets[
83 TopicPartition(record.topic, record.partition)
84 ] = OffsetAndMetadata(record.offset + 1, metadata='偏移量.')
85
86 try:
87 # 轮询一个batch 手动提交一次
88 consumer.commit_async(callback=_on_send_response)
89 time.sleep(20)
90 except Exception as e:
91 print('commit failed', str(e))
92
93 except Exception as e:
94 print(str(e))
95 finally:
96 try:
97 # 同步提交偏移量,在消费者异常退出的时候再次提交偏移量,确保偏移量的提交.
98 consumer.commit()
99 print("同步补救提交成功")
100 except Exception as e:
101 consumer.close()
消费者A和消费者B是同一个消费者组(test_group_1)的两个消费者，用time.sleep的方式模拟执行时间，A：10s，B：20s；首先A开始消费，当B新加入消费者组的时候会触发Rebalance，可以通过实现再均衡监听器(RebalanceListener)中的on_partitions_revoked和on_partitions_assigned方法来查看再均衡触发前后的partition变化情况，依次启动消费者A和B之后：
消费者A：
再均衡开始之前被自动触发.
{TopicPartition(topic='round_topic', partition=0), TopicPartition(topic='round_topic', partition=1), TopicPartition(topic='round_topic', partition=2)} <class 'set'>
<----------------------------------------
---------------------------------------->
在均衡完成之后自动触发.
{TopicPartition(topic='round_topic', partition=0), TopicPartition(topic='round_topic', partition=1)} <class 'set'>
<----------------------------------------
消费者B：
再均衡开始之前被自动触发.
set() <class 'set'>
<----------------------------------------
---------------------------------------->
在均衡完成之后自动触发.
{TopicPartition(topic='round_topic', partition=2)} <class 'set'>
<----------------------------------------
在等待B的逻辑执行完后，A和B进入再均衡状态；再均衡前A处于partition 0、1、 2三个分区，B不占有任何partition；当再均衡结束后，A占有partition 0、1，B占有partition 2；然后A和B分别开始消费对应的partition。
在上述消费者A和B的代码中重写了RebalanceListener，主要是为了在发生再均衡之前提交最后一个已经处理记录的偏移量，因为再均衡时消费者将失去对一个分区的所有权，如果消费者已经消费了当前partition还没提交offset，这时候发生再均衡会使得消费者重新分配partition，可能使得同一个消息先后被两个消费者消费的情况，实现MineConsumerRebalanceListener再均衡前提交一次offset，确保每一个消费者在触发再均衡前提交最后一次offset：
1 class MineConsumerRebalanceListener(ConsumerRebalanceListener):
2 def on_partitions_revoked(self, revoked):
3 """
4 再均衡开始之前 下一轮poll之前触发
5 :param revoked:
6 :return:
7 """
8 print('再均衡开始之前被自动触发.')
9 print(revoked, type(revoked))
10 consumer.commit_async(offsets=consumer_offsets)
11
12 def on_partitions_assigned(self, assigned):
13 """
14 再均衡完成之后 即将下一轮poll之前 触发
15 :param assigned:
16 :return:
17 """
18
19 print('在均衡完成之后自动触发.')
20 print(assigned, type(assigned))
再均衡发生的场景有以下几种：
1. 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)
2. 订阅主题数发生变更，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
3. 订阅主题的分区数发生变更
鉴于触发再均衡后会造成资源浪费的问题，所以我们尽量不要触发再均衡