为什么说重平衡为人诟病呢？因为重平衡过程中，消费者无法从kafka消费消息，这对kafka的TPS影响极大，而如果kafka集内节点较多，比如数百个，那重平衡可能会耗时极多。数分钟到数小时都有可能，而这段时间kafka基本处于不可用状态。所以在实际环境中，应该尽量避免重平衡发生。
了解了什么是重平衡，重平衡的缺点和触发条件后，我们先来看看重平衡的三种不同策略，然后说说应该如何避免重平衡发生。
三种重平衡策略kafka提供了三种重平衡分配策略，这里顺便介绍一下：
Range具体实现位于，package org.apache.kafka.clients.consumer.RangeAssignor。
这种分配是基于每个主题的分区分配，如果主题的分区分区不能平均分配给组内每个消费者，那么对该主题，某些消费者会被分配到额外的分区。我们来看看具体的例子。
举例：目前有两个消费者C0和C1，两个主题t0和t1，每个主题三个分区，分别是t0p0，t0p1，t0p2，和t1p0，t1p1，t1p2。
那么分配情况会是：
C0：t0p0, t0p1, t1p0, t1p1
C1：t0p2, t1p2
我来大概解释一下，range这种模式，消费者被分配的单位是基于主题的，拿上面的例子来说，是主题t0的三个分区分配给2个消费者，t1三个分区分配给消费者。于是便会出现消费者c0分配到主题c0两个主题，c1两个主题的情况，而非每个消费者分配两个主题各三个分区。
RoundRobin具体实现位于，package org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor。
RoundRobin是基于全部主题的分区来进行分配的，同时这种分配也是kafka默认的rebalance分区策略。还是用刚刚的例子来看，
举例：两个消费者C0和C1，两个主题t0和t1，每个主题三个分区，分别是t0p0，t0p1，t0p2，和t1p0，t1p1，t1p2。
由于是基于全部主题的分区，那么分配情况会是：
C0：t0p0, t0p1, t1p1
C1：t1p0, t0p2, t1p2
因为是基于全部主题的分区来平均分配给消费者，所以这种分配策略能更加均衡得分配分区给每一个消费者。
上面说的都是同一消费者组内消费组都订阅相同主题的情况。更复杂的情况是，同一组内的消费者订阅不同的主题，那么任然可能会导致分区不均衡的情况。
还是举例说明，有三个消费者C0，C1，C2 。三个主题t0，t1，t2，分别有1，2，3个分区 t0p0，t1p0，t1p1，t2p0，t2p1，t2p2。
其中，C0订阅t0，C1订阅t0，t1。C2订阅t0，t1，t2。最终订阅情况如下：
C0：t0p0
C1：t1p0
C2：t1p1，t2p0，t2p1，t2p2
这个结果乍一看有点迷，其实可以这样理解，按照序号顺序进行循环分配，t0只有一个分区，先碰到C0就分配给它了。t1有两个分区，被C1和C2订阅，那么会循环将两个分区分配出去，最后到t2，有三个分区，却只有C2订阅，那么就将三个分区分配给C2。
StickySticky分配策略是最新的也是最复杂的策略，其具体实现位于package org.apache.kafka.clients.consumer.StickyAssignor。
这种分配策略是在0.11.0才被提出来的，主要是为了一定程度解决上面提到的重平衡非要重新分配全部分区的问题。称为粘性分配策略。
听名字就知道，主要是为了让目前的分配尽可能保持不变，只挪动尽可能少的分区来实现重平衡。
还是举例说明，有三个消费者C0，C1，C2 。三个主题t0，t1，t2，t3。每个主题各有两个分区， t0p0，t0p1，t1p0，t1p1，t2p0，t2p1，t3p0，t3p1。
现在订阅情况如下：
C0：t0p0，t1p1，t3p0
C1：t0p1，t2p0，t3p1
C2：t1p0，t2p1
假设现在C1挂掉了，如果是RoundRobin分配策略，那么会变成下面这样：
C0：t0p0，t1p0，t2p0，t3p0
C2：t0p1，t1p1，t2p1，t3p1
就是说它会全部重新打乱，再分配，而如何使用Sticky分配策略，会变成这样：
C0：t0p0，t1p1，t3p0，t2p0
C2：t1p0，t2p1，t0p1，t3p1
也就是说，尽可能保留了原来的分区情况，不去改变它，在这个基础上进行均衡分配，不过这个策略目前似乎还有些bug，所以实际使用也不多。
避免重平衡