1 Kafka消费方式
1、 pull（拉）模式：消费者从broker中主动拉取数据。（Kafka中使用）
不足：如果Kafka中没有数据，消费者可能会陷入循环，一直返回空数据。
2、 push（推）模式：Kafka中不适用此种方式，因为broker决定消息发送速率，很难适应所有消费者的消费速度。
2 Kafka消费者工作流程
2.1 消费者总体工作流程
1、 生产者向分区中的每个Leader发送一批批的数据。
2、 Follower主动与Leader同步数据，保证数据的可靠性。
3、 消费者可以消费某一个分区的数据，一个消费者也可以消费多个分区的数据，消费者与消费者之间是完全独立的。
4、 每一个分区的数据只能由消费者组中的一个消费者进行消费。（把消费者组当成一个独立的消费者，同一个分区不能由同一个消费者组里面两个及以上的消费者消费）
5、 消费到哪里的具体位置为offset，offset保存在系统主题_consumer_offsets中。（Kafka的底层数据是持久化到磁盘上）
2.2 消费者组原理
Consumer Group（CG） ：消费者组，由多个consumer组成。形成一个消费者组的条件，是所有消费者的groupid相同。
1、 消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费。
2、 消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。
3、 如果向消费组中的消费者数超过主题分区数量，则有一部分消费者就会闲置，不会接收任何消息。
coordinator：辅助实现消费者组的初始化和分区的分配。
coordinator节点选择 = groupid（写代码时手动给的）的hashcode值 % 50（consumer_offsets的分区数量）
例如：groupid的hashcode值 = 1，1% 50 = 1，那么 consumer_offsets 主题的1号分区，在哪个broker上，就选择这个节点的coordinator作为这个消费者组的老大。消费者组下的所有的消费者提交offset的时候就往这个分区去提交offset。
消费者组初始化流程：
（0）生产者把数据发送到Kafka集群，选择节点的coordinator。
1、 每个消费者都往选出的coordinator发送请求，表示要加入到组当中。
2、 coordinator会从消费者中选出一个消费者作为Leader。
3、 coordinator会把收集到的所有topic信息都发送给消费者的Leader。
4、 Leader制定消费方案。
5、 制定计划后，Leader将消费方案发给coordinator。
6、 coordinator把消费方案下发给各个消费者。
7、 每个消费者会定期给coordinator发送心跳反应（默认3s） ，**一旦超时（session.timeout.ms=45s）** 则该消费者会被移除并触发再平衡，别的消费者继续完成接下来的任务；或**消费者处理消息的时间过长（max.poil.interval.ms=5分钟）**也会触发再平衡。
消费者组详细消费流程：
1、 消费者组创建消费者网络连接客户端，主要用于与Kafka集群进行交会。
2、 消费者调用sendFetches方法用于抓取数据的初始化。
3、 消费者网络连接客户端调用send方法发送请求。
4、 Leader通过回调方法onSuccess把数据拉取到消息队列里。
5、 消费者一次拉取一批次数据，经过反序列化、拦截器再进行数据处理。
2.3 消费者重要参数
