1. Kafka消费方式
1.1 pull模式
- consumer采用从broker中主动拉取数据。Kafka采用这种方式。
1.2 push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消费速率。例如推送的速度是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，消费者可能会陷入循环中，一直返回空数据。
2. Kafka消费者总体工作流程
3. 消费者组
Consumer Group（CG）：消费者组，由多个consumer组成。形成一个消费者组的条件，是所有消费者的groupid相同。
- 消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费。
- 消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。
4. 消费者组初始化流程
- coordinator：辅助实现消费者组的初始化和分区的分配。 coordinator节点选择= groupid的hashcode值% 50（ __consumer_offsets的分区数量） 例如： groupid的hashcode值= 1，1% 50 = 1，那么__consumer_offsets 主题的1号分区，在哪个broker上，就选择这个节点的coordinator作为这个消费者组的老大。消费者组下的所有的消费者提交offset的时候就往这个分区去提交offset。
