Range范圍分配策略是Kafka默認的分配策略，它可以確保每個消費者消費的分區(qū)數(shù)量是均衡的。注意：Rangle范圍分配策略是針對每個Topic的。
配置
配置消費者的partition.assignment.strategy為org.apache.kafka.clients.consumer.RangeAssignor。
算法公式
n = 分區(qū)數(shù)量 / 消費者數(shù)量
m = 分區(qū)數(shù)量 % 消費者數(shù)量
前m個消費者消費n+1個
剩余消費者消費n個
RoundRobin輪詢策略
RoundRobinAssignor輪詢策略是將消費組內(nèi)所有消費者以及消費者所訂閱的所有topic的partition按照字典序排序（topic和分區(qū)的hashcode進行排序），然后通過輪詢方式逐個將分區(qū)以此分配給每個消費者。
配置
配置消費者的partition.assignment.strategy為org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor。
Stricky粘性分配策略
從Kafka 0.11.x開始，引入此類分配策略。主要目的：
1. 分區(qū)分配盡可能均勻
2. 在發(fā)生rebalance的時候，分區(qū)的分配盡可能與上一次分配保持相同
沒有發(fā)生rebalance時，Striky粘性分配策略和RoundRobin分配策略類似。
上面如果consumer2崩潰了，此時需要進行rebalance。如果是Range分配和輪詢分配都會重新進行分配，例如：
通過上圖，我們發(fā)現(xiàn)，consumer0和consumer1原來消費的分區(qū)大多發(fā)生了改變。接下來我們再來看下粘性分配策略。
我們發(fā)現(xiàn)，Striky粘性分配策略，保留rebalance之前的分配結(jié)果。這樣，只是將原先consumer2負責(zé)的兩個分區(qū)再均勻分配給consumer0、consumer1。這樣可以明顯減少系統(tǒng)資源的浪費，例如：之前consumer0、consumer1之前正在消費某幾個分區(qū)，但由于rebalance發(fā)生，導(dǎo)致consumer0、consumer1需要重新消費之前正在處理的分區(qū)，導(dǎo)致不必要的系統(tǒng)開銷。（例如：某個事務(wù)正在進行就必須要取消了）
