当我使用单个实例启动使用者时，它会显示在使用者组中，但它不会消耗主题中的数据。之后，如果我启动另一个消费者并且我的第一个消费者开始消费数据，但最新的消费者实例没有分配任何分配。
下面的是第一个消费者实例启动时的信息日志。
信息：kafka.client：从[（＆＃39; kafka-broker1.ap-south-1.staging.internal＆＃39;，9092,0）引导群集元数据] 信息：kafka.conn ::连接到172.31.1.66:9092 信息：kafka.client：Bootstrap成功：找到3个经纪人和19个主题。 信息：kafka.conn ::关闭连接。 信息：kafka.conn ::连接到172.31.1.148:9092 信息：kafka.conn：经纪人版本标识为0.11.0 信息：kafka.conn：设置配置api_version =（0,11,0）以在启动时跳过自动check_version请求 信息：kafka.consumer.subscription_state：订阅模式：/ events / 信息：kafka.conn ::连接到172.31.1.70:9092 信息：kafka.cluster：datadog的组协调器是BrokerMetadata（nodeId = 1，host = u＆＃39; kafka-broker1.ap-south-1.staging.internal＆＃39;，port = 9092，rack = None） 信息：kafka.coordinator：发现组datadog的协调器1 信息：kafka.conn ::连接到172.31.1.66:9092 信息：kafka.coordinator.consumer：撤消以前为组datadog分配的分区集（[]） 信息：kafka.coordinator :(重新）加入组datadog 信息：kafka.consumer.subscription_state：将订阅的主题更新为：[u＆＃39; events＆＃39;] 信息：kafka.coordinator：加入群组＆＃39; datadog＆＃39; （第843代）使用member_id kafka-python-1.3.5-e3c25fb3-39ea-4550-845f-9b663355b4f5 信息：kafka.coordinator：使用第843代成功加入了group datadog 信息：kafka.consumer.subscription_state：更新的分区分配：[] 信息：kafka.coordinator.consumer：为组datadog设置新分配的分区（[]）
当我启动第二个实例时，第一个实例分配了分区，第二个实例分配了0个分区，并且在启动第二个实例之前具有与第一个实例相同的信息日志。
下面是第二个实例启动后的第一个实例的信息日志。
信息：kafka.coordinator.consumer：为组datadog设置新分配的分区（[]） 警告：kafka.coordinator：组数据路径的心跳失败，因为它正在重新平衡 警告：kafka.coordinator：心跳失败（[错误27] RebalanceInProgressError）;重试 信息：kafka.coordinator.consumer：撤消以前为组datadog分配的分区集（[]） 信息：kafka.coordinator :(重新）加入组datadog 信息：kafka.coordinator：跳过心跳：没有自动分配或等待重新平衡 信息：kafka.coordinator：加入群组＆＃39; datadog＆＃39; （代843）与member_id kafka-python-1.3.5-ddb66185-c615-4f31-9729-9384131f24c9 信息：kafka.coordinator：当选组长 - 使用范围执行分区分配 信息：kafka.coordinator：使用第843代成功加入了group datadog 信息：kafka.consumer.subscription_state：更新的分区分配：[TopicPartition（主题= u＆＃39;事件＆＃39;，分区= 0），TopicPartition（主题= u＆＃39;事件＆＃39;，分区= 1），TopicPartition （topic = u＆＃39; events＆＃39;，partition = 2），TopicPartition（topic = u＆＃39; events＆＃39;，partition = 3），TopicPartition（topic = u＆＃39; events＆＃39;，partition = 4），TopicPartition（topic = u＆＃39; events＆＃39;，partition = 5），TopicPartition（topic = u＆＃39; events＆＃39;，partition = 6），TopicPartition（topic = u＆＃39; events＆＃39 ;，partition = 7），TopicPartition（topic = u＆＃39; events＆＃39;，partition = 8），TopicPartition（topic = u＆＃39; events＆＃39;，partition = 9）] 信息：kafka.coordinator.consumer：设置新分配的分区集（[TopicPartition（主题= u＆＃39;事件＆＃39;，分区= 6），TopicPartition（主题= u＆＃39;事件＆＃39;，分区= 7） ，TopicPartition（topic = u＆＃39; events＆＃39;，partition = 8），TopicPartition（topic = u＆＃39; events＆＃39;，partition = 9），TopicPartition（topic = u＆＃39; events＆＃39;， partition = 0），TopicPartition（topic = u＆＃39; events＆＃39;，partition = 1），TopicPartition（topic = u＆＃39; events＆＃39;，partition = 2），TopicPartition（topic = u＆＃39; events＆对于组datadog，＃39;，partition = 3），TopicPartition（topic = u＆＃39; events＆＃39;，partition = 4），TopicPartition（topic = u＆＃39; events＆＃39;，partition = 5）]） / p>
在所有情况下，我们总是有1个带有未分配分区的消费者实例，最后一个消费者实例总是分配0个分区
**以下是相同**的屏幕截图
No partitions assigned to first consumer instance
No partitions assigned to last consumer instance
我们也怀疑卡夫卡的聚集。当我们只有1个kafka节点分区分配给消费者实例并且重新平衡工作正常。但进入多节点群集后，我们面临着这个问题
