我正在阅读Kafka documentation关于消费者的信息，并且遇到了以下消息消费定义：
我们的主题分为一组完全有序的分区，每个分区 每次订阅中只有一位消费者消费 在任何给定时间的消费群体。这意味着 每个分区中的使用者只是一个整数，即偏移量 下一条要消耗的消息。
我的措词解释如下：
使用者组从包含多个分区的主题中读取数据。然后，向该组中的每个消费者分配一些分区子集，这些子集与该组中其他消费者的分区不重叠。
请考虑以下情况：
由2个使用者RefOrValue和GRP组成的使用者组C1从主题C2读取数据，该主题由两个分区TPC和{{1}组成}。
问题：：如果某个时候P1从P2读取而C1从P1读取，则可以重新平衡，以便{{1 }}从C2开始读取，P2从C1开始读取。如果是这样，在哪种情况下可能会发生？
它与上面的引用并不矛盾。
答案 0 :(得分：1)
我在您的问题和评论中看到一些要讨论的事情。
您对引用段落的解释正确。
问题“如果是，在哪种情况下会发生？”： 是的，这种情况可能发生。消费者对TopicPartition分配的更改主要是通过重新平衡来触发的。在以下情况下将触发消费者重新平衡：
消费平衡在以下时间启动
一个消费者离开了消费者组（由于未能及时发送心跳或明确要求离开）
新的消费者加入了消费者组
消费者更改其主题订阅
消费者组注意到任何订阅的主题的主题元数据发生了变化 （例如，分区数量的增加）
[来源：Confluent Kafka开发人员的培训材料]
请记住，在重新平衡期间，所有消费者都将暂停。
我认为这种情况与消费者的重新平衡无关，因为消费者C1可能只是在处理数据之后但在将数据提交给Kafka之前死亡。现在，如果重新启动使用者C1，它将再次读取相同的消息，因为它尚未提交它们。
这称为“至少一次”传递语义，当您具有例如自动提交已启用。我猜您在寻找分布式系统中的“圣杯”，它是“一次语义”：）
为此，您需要考虑从Kafka到应用程序接收器的整个应用程序。如果应用程序的输出不是幂等的，则可能无法实现一次语义化（EOS）。但是如果您的输出沉再次是Kafka，您实际上可以实现EOS。