消费者购买时一般按怎样的程序进行?

答：消费者购买决策过程一般可分为五个阶段：1．引起需要。任何购买行为都是由动棚枝罩机支配的，而劝机又是由需要激发的，所以需要是购买过程的起点。2．收集资料。由于需链闹要会使人产生注意力，因此，可能促使其积极寻找或接受资料，也就是借助于对产品所积累的认识不断收集有关产品的情报资料，以便完成从知觉到坚信的心理程序，作为购买决策。3．比较估价。消费者利用从各种来源得到的资料，进行分析、对比，评价商品，作出选择。4．购买决策。在消费者的购买决策阶段，一方面要向消费者的提供更多详细的有关产品的情报，便于消费者比较优缺点；另一方面，则应通过各种销售服务，造成方便顾客的条件，加深其对企业及商品的良好印象，促使作出购买本企业商品的决策。5．买后感受。消费者买感受会影响其在今后购买行为中的判断，决定是否重复搭高购买，而且还影响他人购买。

kafka采用发布订阅模式：一对多。发布订阅模式又分两种：

Kafka为这两种模型提供了单一的消费者抽象模型： 消费者组 （consumer group）。 消费者用一个消费者组名标记自己。 一缺昌个发布在Topic上消息被分发给此消费者组中的一个消费者。 假如所有的消费者都在一个组中，那么这就变成了队列模型。 假如所有的消费者都在不同的组中，那么就完全变成了发布-订阅模型。 一个消费者组中消费者订阅同一个Topic，每个消费者接受Topic的一部分分区的消息，从而实现对消费者的横向扩展，对消息进行分流。

注意：当单个消费者无法跟上数据生成的速度，就可以增加更多的消费者分担负载，每个消费者只处理部分partition的消息，从而实现单个应用程序的横向伸缩。但是不要让消费者的数量多于partition的数量，此时多余的消费者会空闲。此外，Kafka还允许多个应用程序从同一个Topic读取所有的消息，此时只要保证每个应用程序有自己的消费者组即可。

消费者组的概念就是：当有多个应用程序都需要从Kafka获取消息时，让每个app对应一个消费者组，从而使每个应用程序都能获取一个或多个Topic的全部消息；在每个消费者组中，往消费者组中添加消费者来伸缩读取能力和处理能力，消费者组中的每个消费者只处理每个Topic的一部分的消息，每个消费者对应一个线程。

在同一个群组中，无法让一个线程运行多个消费者，也无法让多线线程安全地共享一个消费者。按照规则，一个消费者使用一个线程，如果要在同一个消费者组中运行多个消费者，需要让每个消费者运行在自己的线程中。最好把消费者的逻辑封装在自己的对象中，然后使用java的ExecutorService启动多个线程，使每个消费者运行在自己的线程上,可参考 https://www.confluent.io/blog

一个 consumer group 中有多个 consumer，一个 topic 有多个 partition，所以必然会涉及到 partition 的分配问题，即确定哪个 partition 由哪个 consumer 来消费。

关于如何设置partition值需要考虑的因素

Kafka 有两种分配策略，一个是 RoundRobin，一个是 Range，默认为Range，当消费者组内消费者发生变化时，会触发分区分配策略（方法重新分配）。

以上三种现象会使partition的所有权在消费者之间转移，这样的行为叫作再均衡。

再均衡的优点 ：

再均尺慎衡的缺点 ：

RoundRobin 轮询方式将分区所有作为一个整体进行 Hash 排序，消费者组内分配分区个数最大差别为 1，是按照组来分的，可以解决多个消费者消费数据不均衡的问题。

但是，当消费者组内订阅不同主题时，可能造成消费混乱，如下图所示，Consumer0 订阅主题 A，Consumer1 订阅主题 B。

将 A、B 主题的分区排序后分配给消费者组，TopicB 分区中的数据可能 分配到 Consumer0 中。

Range 方式是按照主题来分的，不会产生轮询方式的消费混乱问题。

但是，如下图所示，Consumer0、Consumer1 同时订阅了主题 A 和伏困扒 B，可能造成消息分配不对等问题，当消费者组内订阅的主题越多，分区分配可能越不均衡。

由于 consumer 在消费过程中可能会出现断电宕机等故障，consumer 恢复后，需要从故障前的位置继续消费，所以 consumer 需要实时记录自己消费到了哪个 offset，以便故障恢复后继续消费。

consumer group +topic + partition 唯一确定一个offest

Kafka 0.9 版本之前，consumer 默认将 offset 保存在 Zookeeper 中，从 0.9 版本开始，

consumer 默认将 offset 保存在 Kafka 一个内置的 topic 中，该 topic 为__consumer_offsets。

你如果特别好奇，实在想看看offset什么的，也可以执行下面 *** 作：

修改配置文件 consumer.properties

再启动一个消费者

当消费者崩溃或者有新的消费者加入，那么就会触发再均衡（rebalance），完成再均衡后，每个消费者可能会分配到新的分区，而不是之前处理那个，为了能够继续之前的工作，消费者需要读取每个partition最后一次提交的偏移量，然后从偏移量指定的地方继续处理。

case1：如果提交的偏移量小于客户端处理的最后一个消息的偏移量，那么处于两个偏移量之间的消息就会被重复处理。

case2：如果提交的偏移量大于客户端处理的最后一个消息的偏移量，那么处于两个偏移量之间的消息将会丢失。

自动提交的优点是方便，但是可能会重复处理消息

不足：broker在对提交请求作出回应之前，应用程序会一直阻塞，会限制应用程序的吞吐量。

因此，在消费者关闭之前一般会组合使用commitAsync和commitSync提交偏移量。

ConsumerRebalanceListener需要实现的两个方法

下面的例子演示如何在失去partition的所有权之前通过onPartitionRevoked()方法来提交偏移量。

Consumer有个Rebalance的特性，即重新负载均衡，该特性依赖于一个协调器来实现。每当Consumer Group中有Consumer退出或有新的Consumer加入都会触发Rebalance。

之所以要重新负载均衡，是为了将退出的Consumer所负责处理的数据再重新分配到组内的其他Consumer上进行处理。或当有新加入的Consumer时，将组内其他Consumer的负载压力，重新进均匀分配，而不会说新加入一个Consumer就闲在那。

下面就用几张图简单描述一下，各种情况触发Rebalance时，组内成员是如何与协调器进行交互的。

Tips ：图中的Coordinator是协调器，而generation则类似于乐观锁中的版本号，每当成员入组成功就会更新，也是起到一个并发控制的作用。

参考：

https://blog.csdn.net/weixin_46122692/article/details/109270433

http://www.dockone.io/article/9956

https://www.cnblogs.com/sodawoods-blogs/p/8969774.html

https://blog.csdn.net/weixin_44367006/article/details/103075173

https://blog.51cto.com/zero01/2498017

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