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@@ -27,6 +27,13 @@ kafka将一个topic分为了多个分区，用于分布式存储数据。而每
 > 
 > 在一个consume group中，每个消费者实例都负责某一topic中相应的分区，每个特定分区只有一个消费者实例负责。
 
+
+> #### 消费者订阅
+> 消费者的订阅操作是在消费者实例中调用的，在同一消费者组中，**不同消费者实例可以订阅不同的topic集合**。topic的分区只会在订阅了该topic的实例之间进行分配。
+>
+> 例如存在消费者实例c1,c2,c3, 其中c1订阅了t1，c2订阅了t1和t2，c3订阅了t1, t2, t3, 那么t1的分区将会在c1, c2, c3之间进行发呢配，t2的分区只会在c2和c3之间进行分配，t3的分区只会被分配给c3
+
+
 #### zookeeper
 zookeeper作为注册中心，用于记录存在多个kafka实例时，当前已上线且状态正常的kafka实例，以及各个分区leader实例的信息
 
@@ -325,5 +332,39 @@ kafka采用的是拉取模式来进行消费，因为拉取模式可以很好的
 
     > poll方法调用在没有可用的消息集合时，会发送fetch请求从broker拉取数据
 
+##### 分区分配和再平衡
+一个消费者组中含有多个消费者实例，而一个topic会包含多个分区，需要将topic中的分区在消费者组中的多个消费者实例之间进行分配。
+
+kafka中包含如下分区策略：
+- range
+- RoundRobin
+- Sticky
+- CooperativeSticky
+
+kafka中的分区策略通过`partition.assignment.strategy`参数来进行配置，kafka可以通过使用多个分区分配策略，多个策略会进行叠加。默认情况下，kafka采用`Range + CooperativeSticky`的策略来进行分区分配。
+
+> #### Range策略及再平衡
+> range策略会针对每个topic进行分配。如果一个topic中含有n个分区，消费者组中含有m个消费者实例，那么每个消费者实例将会分配到n/m（整除）个分区，多出来的n%m个分区将会被分配给实例名称靠前的n%m个实例。
+>
+> range策略将会有如下弊端，如果每个topic都无法对消费者实例整除，那么剩余的分区都会被分配给排序靠前的消费者实例，这样会造成分区在消费者实例之间分配的不平衡，排序靠前的消费者实例会负担更多的分区
+>
+> 在使用range策略时，如果某台消费者实例宕机，那么在宕机超过限定时间（45s内没有向broker coordinator发送心跳包），会将topic分区重新在消费组中的剩余实例之间进行再分配（完全重新生成分配方案，排序靠前的消费者实例在分区数量无法整除实例个数时，负担更多的分区消费）
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+> #### RoundRobin
+> RoundRobin策略针对所有消费者组订阅的所有topic中的分区，会将所有分区根据hashcode进行排序，并且按轮询的顺序分配给消费者实例。例如，第一个分区分配给第一个消费者实例，第二个分区分配给第二个实例...第m+1个分区再次分配给第一个实例（实例总数为m）。RoundRobin将所有分区在所有消费者实例之间进行了平衡，而不像range一样只是针对单个topic中的分区。
+>
+> 在使用RoundRobin策略时，如果消费者中某一实例宕机，超过超时时间后，分区同样会在剩余的消费者实例之间进行重新分配。
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+> #### Sticky
+> Sticky策略同样是针对所有topic的分区，类似于RoundRobin。但是，不同于RoundRobin的轮询，Sticky在分配策略时会遵循如下原则：
+> - Sticky策略会尽可能均匀的在不同消费者实例之间分配分区
+> - 如果因为某些原因（例如实例宕机）导致需要进行分区的重新分配，Sticky会尽可能的保证存活实例上已经产生的分区分配不被改变，并再次基础上令所有分区在实例间的分配尽量均衡
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+> 在使用Sticky策略时，即使某台实例宕机，再平衡后存活实例被分配的分区仍然不会变，只是会将宕机实例负责的分区在存活实例之间尽可能均衡的分配
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