kafka什么时候会做rebalance重平衡?

　　在Kafka中，Rebalance(重平衡)是指消费者群组中消费者的变化导致分区的重新分配。Rebalance的发生时机主要涉及到以下几个情境：

　　1.新消费者加入群组：

　　当一个新的消费者加入到群组中时，或者一个已经离开的消费者重新加入，都可能触发Rebalance。这可能是由于新的消费者希望加入消费者群组，或者旧的消费者重新加入，这样就需要重新分配分区。

　　2.消费者离开群组：

　　当一个消费者离开群组，不再参与消费，也可能引发Rebalance。这时候需要重新分配该消费者之前负责的分区。

　　3.分区数发生变化：

　　如果主题的分区数发生变化，可能也会导致Rebalance。例如，有新的分区被添加到主题中，或者一些分区被移除。

　　4.消费者感知到群组中的其他成员失败：

　　如果消费者感知到其他消费者发生故障，例如失去了心跳，可能会触发Rebalance。

　　Rebalance的过程如下：

　　1.Coordinator的选择：

　　每个消费者群组都有一个Coordinator，负责协调群组中消费者的活动。Coordinator的选择是由Kafka集群中的一个Broker负责的。

　　2.分区分配：

　　Coordinator计算新的分区分配方案，确保每个消费者负责的分区数相对均匀。这个分配方案会考虑到消费者的加入、离开、分区数变化等因素。

　　3.通知消费者：

　　Coordinator将新的分区分配方案通知给所有的消费者。消费者收到通知后，会停止当前分配的分区，然后开始处理新的分配。

　　4.分区的重新分配：

　　每个消费者根据新的分配方案，开始消费新分配给自己的分区。这可能包括一些资源的重新分配、状态的迁移等。

　　5.继续消费：

　　一旦Rebalance完成，消费者就可以继续正常消费消息。

　　需要注意的是，Rebalance是一种开销较大的操作，因为它涉及到消费者的停止和重新启动，以及分区的重新分配。为了减小Rebalance的频率，可以通过适当设置消费者的session.timeout.ms和heartbeat.interval.ms等参数来调整心跳机制的超时时间，以及使用静态分区分配策略来避免不必要的Rebalance。