3、分区分配策略：RangeAssignor、RoundRobinAssignor、StickyAssignor、CooperativeStickyAssignor 原理与对比

在 Kafka 消费者组中，分区分配策略决定了当消费者加入或离开组时，Topic 的各个分区如何被分配给组内的消费者。选择错误的策略可能导致分区倾斜、消费延迟飙升，甚至引发频繁的 Rebalance。本章深入剖析四种内置分配策略的核心原理、适用场景与性能差异。

3.1 策略全景概览

Kafka 2.4 之前主要提供三种策略：RangeAssignor、RoundRobinAssignor、StickyAssignor。2.4 之后引入了 CooperativeStickyAssignor，用于支持增量式协作 Rebalance。下表从核心机制、分配目标、Rebalance 影响三个维度进行对比：

3.2 RangeAssignor：按 Topic 范围分配

原理：对每个 Topic 独立进行分配。将 Topic 的分区按序号排序，然后除以消费者数量得到每个消费者应得的分区数，最后将连续的一段分区分配给同一个消费者。

分配示例：假设有 Topic-A（4 个分区：0,1,2,3）和 Topic-B（3 个分区：0,1,2），消费者组有 2 个消费者 C1、C2。

• Topic-A：4 / 2 = 2，C1 得到 [0,1]，C2 得到 [2,3]
• Topic-B：3 / 2 = 1 余 1，C1 得到 [0]，C2 得到 [1,2]

结果：C1 共 3 个分区，C2 共 4 个分区，出现明显倾斜。

3.3 RoundRobinAssignor：轮询分配

原理：将所有订阅 Topic 的所有分区按照 Topic 名称和分区序号排序，形成一个环形列表。然后按消费者顺序依次轮询分配，直到全部分区分配完毕。

分配示例：同上例（Topic-A 4 分区，Topic-B 3 分区，C1、C2）。

• 排序后分区列表：[A-0, A-1, A-2, A-3, B-0, B-1, B-2]
• 轮询分配：C1 得到 A-0, A-2, B-1；C2 得到 A-1, A-3, B-0, B-2

结果：C1 共 3 个分区，C2 共 4 个分区，仍然存在倾斜。这是因为轮询无法保证每个消费者获得完全相等的分区数，当分区总数不能被消费者数整除时，前几个消费者会多分一个。

3.4 StickyAssignor：粘性分配

原理：在保证分区分配尽可能均衡的前提下，最小化分区移动。当发生 Rebalance 时，StickyAssignor 会尽量保留消费者当前已经分配到的分区，只移动那些为了达到均衡而必须移动的分区。

核心目标（按优先级）：

1. 均衡性：每个消费者分配到的分区数差值不超过 1。
2. 粘性：在满足均衡性的前提下，尽可能保留消费者已有的分区分配。

分配示例：初始分配 C1 持有 [A-0, A-1, B-0]，C2 持有 [A-2, A-3, B-1, B-2]。当 C2 离开后，StickyAssignor 会优先将 C2 的分区分配给 C1，同时尽量保持 C1 原有的分区不动。最终 C1 得到 [A-0, A-1, A-2, A-3, B-0, B-1, B-2]，所有分区保持连续且粘性。

3.5 CooperativeStickyAssignor：协作式粘性分配

原理：在 StickyAssignor 的基础上，将 Rebalance 过程从全量停止改为增量协作。消费者组协调器分多轮进行分区移动，每轮只移动部分分区，消费者在移动期间可以继续消费未被移动的分区。

工作流程：

1. 第一轮：协调器计算需要移动的分区列表，通知相关消费者撤销这些分区。
2. 消费者撤销：消费者停止消费被撤销的分区，提交偏移量，然后发送“已撤销”响应。
3. 第二轮：协调器将已撤销的分区分配给目标消费者，目标消费者开始消费。
4. 迭代：如果仍有不均衡，重复上述步骤，直到所有分区分配均衡。

3.6 四种策略对比 SVG 图

下图从均衡性、粘性、Rebalance 影响三个维度对四种策略进行可视化对比：

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "broker1:9092,broker2:9092");
props.put("group.id", "read-group");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
// 设置协作式粘性分配策略
props.put("partition.assignment.strategy",
    "org.apache.kafka.clients.consumer.CooperativeStickyAssignor");
// 可选：设置最大轮次，防止无限协作
props.put("max.cooperative.rebalance.retries", "5");

KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
consumer.subscribe(Arrays.asList("topic-read"));