Kafka设计解析（四）- Kafka Consumer设计解析

缺乏、安全感 2022-07-24 04:06 241阅读 0赞

发表于 2015-08-09    |   分类于 [Kafka ][Kafka]， [大数据 ][Link 1]， [分布式 ][Link 2]   |    评论次数 [ 15 ][15]   |   阅读次数 5420  |   字数  5,887

原创文章，转载请务必将下面这段话置于文章开头处。（已授权[InfoQ中文站发布][InfoQ]）  
　　本文转发自[**Jason’s Blog**][Jason_s Blog]，[原文链接][Link 3]　[http://www.jasongj.com/2015/08/09/KafkaColumn4][Link 3]

# 摘要 #

本文主要介绍了Kafka High Level Consumer，Consumer Group，Consumer Rebalance，Low Level Consumer实现的语义，以及适用场景。以及未来版本中对High Level Consumer的重新设计–使用Consumer Coordinator解决Split Brain和Herd等问题。

# High Level Consumer #

很多时候，客户程序只是希望从Kafka读取数据，不太关心消息offset的处理。同时也希望提供一些语义，例如同一条消息只被某一个Consumer消费（单播）或被所有Consumer消费（广播）。因此，Kafka Hight Level Consumer提供了一个从Kafka消费数据的高层抽象，从而屏蔽掉其中的细节并提供丰富的语义。

## Consumer Group ##

High Level Consumer将从某个Partition读取的最后一条消息的offset存于Zookeeper中([Kafka从0.8.2版本][Kafka_0.8.2]开始同时支持将offset存于Zookeeper中与[将offset存于专用的Kafka Topic中][offset_Kafka Topic])。这个offset基于客户程序提供给Kafka的名字来保存，这个名字被称为Consumer Group。Consumer Group是整个Kafka集群全局的，而非某个Topic的。每一个High Level Consumer实例都属于一个Consumer Group，若不指定则属于默认的Group。  
　　Zookeeper中Consumer相关节点如下图所示  
[![Consumer Zookeeper Structure][]][Consumer Zookeeper Structure]  
　　  
　　很多传统的Message Queue都会在消息被消费完后将消息删除，一方面避免重复消费，另一方面可以保证Queue的长度比较短，提高效率。而如上文所述，Kafka并不删除已消费的消息，为了实现传统Message Queue消息只被消费一次的语义，Kafka保证每条消息在同一个Consumer Group里只会被某一个Consumer消费。与传统Message Queue不同的是，Kafka还允许不同Consumer Group同时消费同一条消息，这一特性可以为消息的多元化处理提供支持。  
[![kafka consumer group][]][kafka consumer group]  
　　  
　　实际上，Kafka的设计理念之一就是同时提供离线处理和实时处理。根据这一特性，可以使用Storm这种实时流处理系统对消息进行实时在线处理，同时使用Hadoop这种批处理系统进行离线处理，还可以同时将数据实时备份到另一个数据中心，只需要保证这三个操作所使用的Consumer在不同的Consumer Group即可。下图展示了Kafka在LinkedIn的一种简化部署模型。  
[![kafka sample deployment in linkedin][]][kafka sample deployment in linkedin]  
　　  
　　为了更清晰展示Kafka Consumer Group的特性，笔者进行了一项测试。创建一个Topic (名为topic1)，再创建一个属于group1的Consumer实例，并创建三个属于group2的Consumer实例，然后通过Producer向topic1发送Key分别为1，2，3的消息。结果发现属于group1的Consumer收到了所有的这三条消息，同时group2中的3个Consumer分别收到了Key为1，2，3的消息，如下图所示。  
[![kafka consumer group][kafka consumer group 1]][kafka consumer group 1]  
　　注：上图中每个黑色区域代表一个Consumer实例，每个实例只创建一个MessageStream。实际上，本实验将Consumer应用程序打成jar包，并在4个不同的命令行终端中传入不同的参数运行。

## High Level Consumer Rebalance ##

（本节所讲述Rebalance相关内容均基于Kafka High Level Consumer）  
　　Kafka保证同一Consumer Group中只有一个Consumer会消费某条消息，实际上，Kafka保证的是稳定状态下每一个Consumer实例只会消费某一个或多个特定Partition的数据，而某个Partition的数据只会被某一个特定的Consumer实例所消费。也就是说Kafka对消息的分配是以Partition为单位分配的，而非以每一条消息作为分配单元。这样设计的劣势是无法保证同一个Consumer Group里的Consumer均匀消费数据，优势是每个Consumer不用都跟大量的Broker通信，减少通信开销，同时也降低了分配难度，实现也更简单。另外，因为同一个Partition里的数据是有序的，这种设计可以保证每个Partition里的数据可以被有序消费。  
　　如果某Consumer Group中Consumer（每个Consumer只创建1个MessageStream）数量少于Partition数量，则至少有一个Consumer会消费多个Partition的数据，如果Consumer的数量与Partition数量相同，则正好一个Consumer消费一个Partition的数据。而如果Consumer的数量多于Partition的数量时，会有部分Consumer无法消费该Topic下任何一条消息。  
　　如下例所示，如果topic1有0，1，2共三个Partition，当group1只有一个Consumer(名为consumer1)时，该 Consumer可消费这3个Partition的所有数据。  
　　[![kafka rebalance 3 partition 1 consumer][]][kafka rebalance 3 partition 1 consumer]  
　　  
　　增加一个Consumer(consumer2)后，其中一个Consumer（consumer1）可消费2个Partition的数据（Partition 0和Partition 1），另外一个Consumer(consumer2)可消费另外一个Partition（Partition 2）的数据。  
　　[![kafka rebalance 3 partitin 2 consumer][]][kafka rebalance 3 partitin 2 consumer]  
　　  
　　再增加一个Consumer(consumer3)后，每个Consumer可消费一个Partition的数据。consumer1消费partition0，consumer2消费partition1，consumer3消费partition2。  
　　[![kafka rebalance 3 partition 3 consumer][]][kafka rebalance 3 partition 3 consumer]  
　　  
　　再增加一个Consumer（consumer4）后，其中3个Consumer可分别消费一个Partition的数据，另外一个Consumer（consumer4）不能消费topic1的任何数据。  
　　[![kafka rebalance 3 partition 4 consumer][]][kafka rebalance 3 partition 4 consumer]  
　　  
　　此时关闭consumer1，其余3个Consumer可分别消费一个Partition的数据。  
　　[![kafka rebalance 3 partition 3 consumer][kafka rebalance 3 partition 3 consumer 1]][kafka rebalance 3 partition 3 consumer 1]  
　　  
　　接着关闭consumer2，consumer3可消费2个Partition，consumer4可消费1个Partition。  
　　[![kafka rebalance 3 partition 2 consumer][]][kafka rebalance 3 partition 2 consumer]  
　　  
　　再关闭consumer3，仅存的consumer4可同时消费topic1的3个Partition。  
　　[![kafka rebalance 3 partition 1 consumer][kafka rebalance 3 partition 1 consumer 1]][kafka rebalance 3 partition 1 consumer 1]

Consumer Rebalance的算法如下：

*  将目标Topic下的所有Partirtion排序，存于*P**T*
 *  对某Consumer Group下所有Consumer排序，存于*C**G*，第*i*个Consumer记为*C**i*
 *  *N*=*s**i**z**e*(*P**T*)/*s**i**z**e*(*C**G*)，向上取整
 *  解除*C**i*对原来分配的Partition的消费权（i从0开始）
 *  将第*i*∗*N*到（*i*\+1）∗*N*−1个Partition分配给*C**i*

目前，最新版（0.8.2.1）Kafka的Consumer Rebalance的控制策略是由每一个Consumer通过在Zookeeper上注册Watch完成的。每个Consumer被创建时会触发Consumer Group的Rebalance，具体启动流程如下：

*  High Level Consumer启动时将其ID注册到其Consumer Group下，在Zookeeper上的路径为`/consumers/[consumer group]/ids/[consumer id]`
 *  在`/consumers/[consumer group]/ids`上注册Watch
 *  在`/brokers/ids`上注册Watch
 *  如果Consumer通过Topic Filter创建消息流，则它会同时在`/brokers/topics`上也创建Watch
 *  强制自己在其Consumer Group内启动Rebalance流程

在这种策略下，每一个Consumer或者Broker的增加或者减少都会触发Consumer Rebalance。因为每个Consumer只负责调整自己所消费的Partition，为了保证整个Consumer Group的一致性，当一个Consumer触发了Rebalance时，该Consumer Group内的其它所有其它Consumer也应该同时触发Rebalance。

该方式有如下缺陷：

*  **Herd effect**  
    　　任何Broker或者Consumer的增减都会触发所有的Consumer的Rebalance
 *  **Split Brain**  
    　　每个Consumer分别单独通过Zookeeper判断哪些Broker和Consumer 宕机了，那么不同Consumer[在同一时刻从Zookeeper“看”到的View就可能不一样，这是由Zookeeper的特性决定的][Zookeeper_View_Zookeeper]，这就会造成不正确的Reblance尝试。
 *  **调整结果不可控**  
    　　所有的Consumer都并不知道其它Consumer的Rebalance是否成功，这可能会导致Kafka[工作在一个不正确的状态][Link 4]。

根据Kafka社区wiki，Kafka作者正在考虑在还未发布的[0.9.x版本中使用中心协调器(Coordinator)][0.9.x_Coordinator]。大体思想是为所有Consumer Group的子集选举出一个Broker作为Coordinator，由它Watch Zookeeper，从而判断是否有Partition或者Consumer的增减，然后生成Rebalance命令，并检查是否这些Rebalance在所有相关的Consumer中被执行成功，如果不成功则重试，若成功则认为此次Rebalance成功（这个过程跟Replication Controller非常类似）。具体方案将在后文中详细阐述。

# Low Level Consumer #

使用Low Level Consumer (Simple Consumer)的主要原因是，用户希望比Consumer Group更好的控制数据的消费。比如：

*  同一条消息读多次
 *  只读取某个Topic的部分Partition
 *  管理事务，从而确保每条消息被处理一次，且仅被处理一次

与Consumer Group相比，Low Level Consumer要求用户做大量的额外工作。

*  必须在应用程序中跟踪offset，从而确定下一条应该消费哪条消息
 *  应用程序需要通过程序获知每个Partition的Leader是谁
 *  必须处理Leader的变化

使用Low Level Consumer的一般流程如下

*  查找到一个“活着”的Broker，并且找出每个Partition的Leader
 *  找出每个Partition的Follower
 *  定义好请求，该请求应该能描述应用程序需要哪些数据
 *  Fetch数据
 *  识别Leader的变化，并对之作出必要的响应

# Consumer重新设计 #

根据社区社区wiki，Kafka在0.9.\*版本中，重新设计Consumer可能是最重要的Feature之一。本节会根据社区wiki介绍Kafka 0.9.\*中对Consumer可能的设计方向及思路。

## 设计方向 ##

***简化消费者客户端***  
　　部分用户希望开发和使用non-java的客户端。现阶段使用non-java发SimpleConsumer比较方便，但想开发High Level Consumer并不容易。因为High Level Consumer需要实现一些复杂但必不可少的失败探测和Rebalance。如果能将消费者客户端更精简，使依赖最小化，将会极大的方便non-java用户实现自己的Consumer。  
　　  
***中心Coordinator***  
　　如上文所述，当前版本的High Level Consumer存在Herd Effect和Split Brain的问题。如果将失败探测和Rebalance的逻辑放到一个高可用的中心Coordinator，那么这两个问题即可解决。同时还可大大减少Zookeeper的负载，有利于Kafka Broker的Scale Out。  
　　  
***允许手工管理offset***  
　　一些系统希望以特定的时间间隔在自定义的数据库中管理Offset。这就要求Consumer能获取到每条消息的metadata，例如Topic，Partition，Offset，同时还需要在Consumer启动时得到每个Partition的Offset。实现这些，需要提供新的Consumer API。同时有个问题不得不考虑，即是否允许Consumer手工管理部分Topic的Offset，而让Kafka自动通过Zookeeper管理其它Topic的Offset。一个可能的选项是让每个Consumer只能选取1种Offset管理机制，这可极大的简化Consumer API的设计和实现。  
　　  
***Rebalance后触发用户指定的回调***  
　　一些应用可能会在内存中为每个Partition维护一些状态，Rebalance时，它们可能需要将该状态持久化。因此该需求希望支持用户实现并指定一些可插拔的并在Rebalance时触发的回调。如果用户使用手动的Offset管理，那该需求可方便得由用户实现，而如果用户希望使用Kafka提供的自动Offset管理，则需要Kafka提供该回调机制。

***非阻塞式Consumer API***  
　　该需求源于那些实现高层流处理操作，如filter by， group by， join等，的系统。现阶段的阻塞式Consumer几乎不可能实现Join操作。

\#\#如何通过中心Coordinator实现Rebalance  
　　成功Rebalance的结果是，被订阅的所有Topic的每一个Partition将会被Consumer Group内的一个（有且仅有一个）Consumer拥有。每一个Broker将被选举为某些Consumer Group的Coordinator。某个Cosnumer Group的Coordinator负责在该Consumer Group的成员变化或者所订阅的Topic的Partititon变化时协调Rebalance操作。

***Consumer***  
　　1) Consumer启动时，先向Broker列表中的任意一个Broker发送ConsumerMetadataRequest，并通过ConsumerMetadataResponse获取它所在Group的Coordinator信息。ConsumerMetadataRequest和ConsumerMetadataResponse的结构如下

2）Consumer连接到Coordinator并发送HeartbeatRequest，如果返回的HeartbeatResponse没有任何错误码，Consumer继续fetch数据。若其中包含IllegalGeneration错误码，即说明Coordinator已经发起了Rebalance操作，此时Consumer停止fetch数据，commit offset，并发送JoinGroupRequest给它的Coordinator，并在JoinGroupResponse中获得它应该拥有的所有Partition列表和它所属的Group的新的Generation ID。此时Rebalance完成，Consumer开始fetch数据。相应Request和Response结构如下

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> <pre>1
2
3
4
5
6
7
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9
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29
30
</pre> </td> 
 <td> <pre>HeartbeatRequest
{
 
 GroupId =&gt; String
 GroupGenerationId =&gt; int32
 ConsumerId =&gt; String
}

HeartbeatResponse
{
 
 ErrorCode =&gt; int16
}

JoinGroupRequest
{
 
 GroupId =&gt; String
 SessionTimeout =&gt; int32
 Topics =&gt; [String]
 ConsumerId =&gt; String
 PartitionAssignmentStrategy =&gt; String
}

JoinGroupResponse
{
 
 ErrorCode =&gt; int16
 GroupGenerationId =&gt; int32
 ConsumerId =&gt; String
 PartitionsToOwn =&gt; [TopicName [Partition]]
}
TopicName =&gt; String
Partition =&gt; int32
</pre> </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

***Consumer状态机***  
　　[![Consumer状态图][Consumer]][Consumer]  
　　Down：Consumer停止工作  
　　Start up & discover coordinator：Consumer检测其所在Group的Coordinator。一旦它检测到Coordinator，即向其发送JoinGroupRequest。  
　　Part of a group：该状态下，Consumer已经是该Group的成员，并周期性发送HeartbeatRequest。如HeartbeatResponse包含IllegalGeneration错误码，则转换到Stopped Consumption状态。若连接丢失，HeartbeatResponse包含NotCoordinatorForGroup错误码，则转换到Rediscover coordinator状态。  
　　Rediscover coordinator：该状态下，Consumer不停止消费而是尝试通过发送ConsumerMetadataRequest来探测新的Coordinator，并且等待直到获得无错误码的响应。  
　　Stopped consumption：该状态下，Consumer停止消费并提交offset，直到它再次加入Group。  
　　  
　　  
　　  
***故障检测机制***  
　　Consumer成功加入Group后，Consumer和相应的Coordinator同时开始故障探测程序。Consumer向Coordinator发起周期性的Heartbeat（HeartbeatRequest）并等待响应，该周期为 session.timeout.ms/heartbeat.frequency。若Consumer在session.timeout.ms内未收到HeartbeatResponse，或者发现相应的Socket channel断开，它即认为Coordinator已宕机并启动Coordinator探测程序。若Coordinator在session.timeout.ms内没有收到一次HeartbeatRequest，则它将该Consumer标记为宕机状态并为其所在Group触发一次Rebalance操作。  
　　Coordinator Failover过程中，Consumer可能会在新的Coordinator完成Failover过程之前或之后发现新的Coordinator并向其发送HeatbeatRequest。对于后者，新的Cooodinator可能拒绝该请求，致使该Consumer重新探测Coordinator并发起新的连接请求。如果该Consumer向新的Coordinator发送连接请求太晚，新的Coordinator可能已经在此之前将其标记为宕机状态而将之视为新加入的Consumer并触发一次Rebalance操作。

***Coordinator***  
　　1）稳定状态下，Coordinator通过上述故障探测机制跟踪其所管理的每个Group下的每个Consumer的健康状态。  
　　2）刚启动时或选举完成后，Coordinator从Zookeeper读取它所管理的Group列表及这些Group的成员列表。如果没有获取到Group成员信息，它不会做任何事情直到某个Group中有成员注册进来。  
　　3）在Coordinator完成加载其管理的Group列表及其相应的成员信息之前，它将为HeartbeatRequest，OffsetCommitRequest和JoinGroupRequests返回CoordinatorStartupNotComplete错误码。此时，Consumer会重新发送请求。  
　　4）Coordinator会跟踪被其所管理的任何Consumer Group注册的Topic的Partition的变化，并为该变化触发Rebalance操作。创建新的Topic也可能触发Rebalance，因为Consumer可以在Topic被创建之前就已经订阅它了。  
　　Coordinator发起Rebalance操作流程如下所示。  
[![kafka coordinator rebalance][]][kafka coordinator rebalance]

***Coordinator状态机***  
　　[![Coordinator状态图][Coordinator]][Coordinator]  
　　Down：Coordinator不再担任之前负责的Consumer Group的Coordinator  
　　Catch up：该状态下，Coordinator竞选成功，但还未能做好服务相应请求的准备。  
　　Ready：该状态下，新竞选出来的Coordinator已经完成从Zookeeper中加载它所负责管理的所有Group的metadata，并可开始接收相应的请求。  
　　Prepare for rebalance：该状态下，Coordinator在所有HeartbeatResponse中返回IllegalGeneration错误码，并等待所有Consumer向其发送JoinGroupRequest后转到Rebalancing状态。  
　　Rebalancing：该状态下，Coordinator已经收到了JoinGroupRequest请求，并增加其Group Generation ID，分配Consumer ID，分配Partition。Rebalance成功后，它会等待接收包含新的Consumer Generation ID的HeartbeatRequest，并转至Ready状态。

***Coordinator Failover***  
　　如前文所述，Rebalance操作需要经历如下几个阶段  
　　1）Topic/Partition的改变或者新Consumer的加入或者已有Consumer停止，触发Coordinator注册在Zookeeper上的watch，Coordinator收到通知准备发起Rebalance操作。  
　　2）Coordinator通过在HeartbeatResponse中返回IllegalGeneration错误码发起Rebalance操作。  
　　3）Consumer发送JoinGroupRequest  
　　4）Coordinator在Zookeeper中增加Group的Generation ID并将新的Partition分配情况写入Zookeeper  
　　5）Coordinator发送JoinGroupResponse  
　　  
　　在这个过程中的每个阶段，Coordinator都可能出现故障。下面给出Rebalance不同阶段中Coordinator的Failover处理方式。  
　　1）如果Coordinator的故障发生在第一阶段，即它收到Notification并未来得及作出响应，则新的Coordinator将从Zookeeper读取Group的metadata，包含这些Group订阅的Topic列表和之前的Partition分配。如果某个Group所订阅的Topic数或者某个Topic的Partition数与之前的Partition分配不一致，亦或者某个Group连接到新的Coordinator的Consumer数与之前Partition分配中的不一致，新的Coordinator会发起Rebalance操作。  
　　2）如果失败发生在阶段2，它可能对部分而非全部Consumer发出带错误码的HeartbeatResponse。与第上面第一种情况一样，新的Coordinator会检测到Rebalance的必要性并发起一次Rebalance操作。如果Rebalance是由Consumer的失败所触发并且Cosnumer在Coordinator的Failover完成前恢复，新的Coordinator不会为此发起新的Rebalance操作。  
　　3）如果Failure发生在阶段3，新的Coordinator可能只收到部分而非全部Consumer的JoinGroupRequest。Failover完成后，它可能收到部分Consumer的HeartRequest及另外部分Consumer的JoinGroupRequest。与第1种情况类似，它将发起新一轮的Rebalance操作。  
　　4）如果Failure发生在阶段4，即它将新的Group Generation ID和Group成员信息写入Zookeeper后。新的Generation ID和Group成员信息以一个原子操作一次性写入Zookeeper。Failover完成后，Consumer会发送HeartbeatRequest给新的Coordinator，并包含旧的Generation ID。此时新的Coordinator通过在HeartbeatResponse中返回IllegalGeneration错误码发起新的一轮Rebalance。这也解释了为什么每次HeartbeatRequest中都需要包含Generation ID和Consumer ID。  
　　5）如果Failure发生在阶段5，旧的Coordinator可能只向Group中的部分Consumer发送了JoinGroupResponse。收到JoinGroupResponse的Consumer在下次向已经失效的Coordinator发送HeartbeatRequest或者提交Offset时会检测到它已经失败。此时，它将检测新的Coordinator并向其发送带有新的Generation ID 的HeartbeatRequest。而未收到JoinGroupResponse的Consumer将检测新的Coordinator并向其发送JoinGroupRequest，这将促使新的Coordinator发起新一轮的Rebalance。

# Kafka系列文章 #

*  [Kafka设计解析（一）- Kafka背景及架构介绍][Kafka_- Kafka]
 *  [Kafka设计解析（二）- Kafka High Availability （上）][Kafka_- Kafka High Availability]
 *  [Kafka设计解析（三）- Kafka High Availability （下）][Kafka_- Kafka High Availability 1]
 *  [Kafka设计解析（四）- Kafka Consumer设计解析][Kafka_- Kafka Consumer]
 *  [Kafka设计解析（五）- Kafka性能测试方法及Benchmark报告][Kafka_- Kafka_Benchmark]

[Kafka]: http://www.jasongj.com/categories/Kafka/
[Link 1]: http://www.jasongj.com/categories/Kafka/%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE/
[Link 2]: http://www.jasongj.com/categories/Kafka/%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE/%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F/
[15]: http://www.jasongj.com/2015/08/09/KafkaColumn4/#comments
[InfoQ]: http://www.infoq.com/cn/articles/kafka-analysis-part-4
[Jason_s Blog]: http://www.jasongj.com
[Link 3]: http://www.jasongj.com/2015/08/09/KafkaColumn4
[Kafka_0.8.2]: https://archive.apache.org/dist/kafka/0.8.2.0/RELEASE_NOTES.html
[offset_Kafka Topic]: https://issues.apache.org/jira/browse/KAFKA-1012
[Consumer Zookeeper Structure]: http://www.jasongj.com/img/KafkaColumn4/KafkaColumn4-consumers.png
[kafka consumer group]: http://www.jasongj.com/img/KafkaAnalysis/consumer_group.png
[kafka sample deployment in linkedin]: http://www.jasongj.com/img/KafkaAnalysis/kafka_in_linkedin.png
[kafka consumer group 1]: http://www.jasongj.com/img/KafkaAnalysis/consumer_group_test.png
[kafka rebalance 3 partition 1 consumer]: http://www.jasongj.com/img/KafkaAnalysis/group1_consumer1.png
[kafka rebalance 3 partitin 2 consumer]: http://www.jasongj.com/img/KafkaAnalysis/group1_consumer_1_2.png
[kafka rebalance 3 partition 3 consumer]: http://www.jasongj.com/img/KafkaAnalysis/group1_consumer_1_2_3.png
[kafka rebalance 3 partition 4 consumer]: http://www.jasongj.com/img/KafkaAnalysis/group1_consumer_1_2_3_4.png
[kafka rebalance 3 partition 3 consumer 1]: http://www.jasongj.com/img/KafkaAnalysis/group1_consumer_2_3_4.png
[kafka rebalance 3 partition 2 consumer]: http://www.jasongj.com/img/KafkaAnalysis/group1_consumer_3_4.png
[kafka rebalance 3 partition 1 consumer 1]: http://www.jasongj.com/img/KafkaAnalysis/group1_consumer_4.png
[Zookeeper_View_Zookeeper]: http://zookeeper.apache.org/doc/r3.1.2/zookeeperProgrammers.html#ch_zkGuarantees
[Link 4]: https://issues.apache.org/jira/browse/KAFKA-242
[0.9.x_Coordinator]: https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/Kafka+0.9+Consumer+Rewrite+Design
[Consumer]: http://www.jasongj.com/img/KafkaColumn4/consumer_state_diagram.png
[kafka coordinator rebalance]: http://www.jasongj.com/img/KafkaAnalysis/coordinator.png
[Coordinator]: http://www.jasongj.com/img/KafkaColumn4/coordinator_state_diagram.png
[Kafka_- Kafka]: http://www.jasongj.com/2015/03/10/KafkaColumn1/
[Kafka_- Kafka High Availability]: http://www.jasongj.com/2015/04/24/KafkaColumn2/
[Kafka_- Kafka High Availability 1]: http://www.jasongj.com/2015/06/08/KafkaColumn3/
[Kafka_- Kafka Consumer]: http://www.jasongj.com/2015/08/09/KafkaColumn4/
[Kafka_- Kafka_Benchmark]: http://www.jasongj.com/2015/12/31/KafkaColumn5_kafka_benchmark/