kafka消费组的再平衡策略
func ConsumeGroupAssignor(assignorStr string) {
config := sarama.NewConfig()
switch assignorStr {
// consumer_group
case "stickyRoundRobin":
// 黏性roundRobin,rebalance之后首先保证前面的分配,从后面剥离
// topic:T0{P0,P1,P2,P3,P4,P5},消费者:C1,C2
// ---------------before rebalance:即roundRobin
// C1: T0{P0} T0{P2} T0{P4}
// C2: T0{P1} T0{P3} T0{P5}
// ----------------after rebalance:增加了一个消费者
// C1: T0{P0} T0{P2}
// C2: T0{P1} T0{P3}
// C3: T0{P4} T0{P5} until每个消费者的分区数误差不超过1
config.Consumer.Group.Rebalance.Strategy = sarama.BalanceStrategySticky
case "roundrobin":
// roundRobin --逐个平均分发
// topic: T0{P0,P1,P2},T1{P0,P1,P2,P3}两个消费者C1,C2
// C1: T0{P0} T0{P2} T1{P1} T1{P3}
// C2: T0{P1} T1{P0} T1{P2}
config.Consumer.Group.Rebalance.Strategy = sarama.BalanceStrategyRoundRobin
case "range":
// 默认值 --一次平均分发
// topic: T0{P0,P1,P2,P3},T1{P0,P1,P2,P3},两个消费者C1,C2
// T1分区总数6 / 消费者数2 = 3 ,即该会话的分区每个消费者分3个
// T2分区总数4 / 消费者数2 = 2 ,即该会话的分区每个消费者分2个
// C1: T0{P0, P1, P2} T1{P0, P1}
// C2: T0{P3, P4, P5} T1{P2, P3}
config.Consumer.Group.Rebalance.Strategy = sarama.BalanceStrategyRange
default:
err := fmt.Sprintf("assignor的值在\{rang,roundRobin,stickyRoundRobin\}三个值中选择一个!\n", assignorStr)
panic(err)
}
}