消費者協調器，每個consumer例項化時，同時例項化乙個consumercoordinator物件，負責同乙個消費組下各個消費者和服務端組協調器之前的通訊
選舉groupcoordinator流程：
首先對消費組的groupid進行hash，接著對consumer_offsets的分割槽數量取模，預設是50，可以通過offsets.topic.num.partitions來設定
找到你的這個consumer group的offset要提交到consumer_offsets的哪個分割槽
然後對這個分割槽找到對應的leader所在的broker，這個broker就是這個consumer group的coordinator了，consumer接著就會維護乙個socket連線跟這個broker進行通訊
選舉消費者leader過程
確定了groupcoordinator之後，所有的consumer都會傳送乙個join group請求註冊
groupcoordinator就會預設把第乙個註冊上來的consumer選擇成為leader consumer
把整個topic的情況（kafka元資料）下發給leader consumer
leader consumer就會根據負載均衡的思路制定消費方案，返回給groupcoordinator
groupcoordinator拿到方案之後再下發給所有的consumer
consumer都會向groupcoordinator傳送心跳，當有consumer長時間不再和groupcoordinator保持聯絡，就會重新把分配給這個consumer的任務重新執行一遍
1. heartbeat.interval.ms引數
每個consumer 都會根據 heartbeat.interval.ms 引數指定的時間周期性地向group coordinator傳送 hearbeat，group coordinator會給各個consumer響應，若發生了 rebalance，各個consumer收到的響應中會包含 rebalance_in_progress 標識，這樣各個consumer就知道已經發生了rebalance，同時 group coordinator也知道了各個consumer的存活情況
2. session.timeout.ms引數
group coordinator檢測consumer發生崩潰所需的時間。乙個consumer group裡面的某個consumer掛掉了，最長需要 session.timeout.ms 秒檢測出來
3. max.poll.interval.ms引數
如果在兩次poll操作之間，超過了這個時間，會進行重平衡
引數使用舉例
session.timeout.ms=
10，heartbeat.interval.ms=
3
設計的原因：如果group coordinator在乙個heartbeat.interval.ms週期內未收到consumer的心跳，就把該consumer移出group，這樣設計顯得不合理，有可能網路延時，有可能consumer出現了一次長時間gc，影響了心跳包的到達，就會造成誤判，導致頻繁的rebalance
版本對比
兩個執行緒設計的優點
實際問題分析
專案中經常碰到的 頻繁consumer rebalance 錯誤
避免重平衡引數設定
max.poll.interval.ms 引數值的設定，預設是5分鐘。可以根據業務的實際處理實際，比如業務處理時間是8分鐘，可以將其調成10分鐘，避免頻繁的rebalance
調整jvm引數，避免頻繁gc導致的重平衡（jvm高手根據實際情況合理設定）
參考kafka session.timeout.ms heartbeat.interval.ms引數的區別以及對資料儲存的一些思考
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