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大家好，我是小米。今天，我们来聊聊一个在大数据处理领域常见但又令人头疼的问题——Kafka消费组内的重平衡（rebalance）。这可是阿里巴巴面试中的经典题目哦，大家可要认真看！
平衡的事情
Kafka 作为分布式消息系统的翘楚，凭借其高吞吐量和强大的扩展性，已经逐渐成为各大企业数据的首选。但是，随着规模的扩大，Kafka 的消费组重平衡问题也变得复杂。
背景架构改革应对挑战
在一个Kafka数据库中，消费者组（Consumer Group）由一组消费者（Consumer）组成，每个消费者负责处理特定分区（Partition）的消息。正常情况下，消费者组内的消费者会平衡每个分区的数据。然而，当数据库架构发生变动时，例如新增或移除节点，都会引发消费组内的重平衡。这种重平衡可能会消耗大量时间，从数分钟到数小时不等，在此期间Kafka几乎处于不可用状态，对Kafka的TPS（每秒事务数）影响极大。
想想看，一个虚拟货币市场的大型Kafka市场在进行重平衡时的场景，是不是有点头皮发麻？ 这就是我们今天要深入探讨的问题。
重平衡的触发原因
要解决问题&
