要说完全避免重平衡，那是不可能滴，因为你无法完全保证消费者不会故障。而消费者故障其实也是最常见的引发重平衡的地方，所以这里主要介绍如何尽力避免消费者故障。
而其他几种触发重平衡的方式，增加分区，或是增加订阅的主题，抑或是增加消费者，更多的是主动控制，这里也不多讨论。
首先要知道，如果消费者真正挂掉了，那我们是没有什么办法的，但实际中，会有一些情况，会让kafka错误地认为一个正常的消费者已经挂掉了，我们要的就是避免这样的情况出现。
当然要避免，那首先要知道哪些情况会出现错误判断挂掉的情况。在分布式系统中，通常是通过心跳来维持分布式系统的，kafka也不例外。对这部分内容有兴趣可以看看我之前的这篇分布式系统一致性问题与Raft算法（上）。这里要说的是，在分布式系统中，由于网络问题你不清楚没接收到心跳，是因为对方真正挂了还是只是因为负载过重没来得及发生心跳或是网络堵塞。所以一般会约定一个时间，超时即判定对方挂了。而在kafka消费者场景中，session.timout.ms参数就是规定这个超时时间是多少。
还有一个参数，heartbeat.interval.ms，这个参数控制发送心跳的频率，频率越高越不容易被误判，但也会消耗更多资源。
此外，还有最后一个参数，max.poll.interval.ms，我们都知道消费者poll数据后，需要一些处理，再进行拉取。如果两次拉取时间间隔超过这个参数设置的值，那么消费者就会被踢出消费者组。也就是说，拉取，然后处理，这个处理的时间不能超过max.poll.interval.ms这个参数的值。这个参数的默认值是5分钟，而如果消费者接收到数据后会执行耗时的操作，则应该将其设置得大一些。
小结一下，其实主要就是三个参数，session.timout.ms控制心跳超时时间，heartbeat.interval.ms控制心跳发送频率，以及max.poll.interval.ms控制poll的间隔。这里给出一个相对较为合理的配置，如下：
session.timout.ms：设置为6s
heartbeat.interval.ms：设置2s
max.poll.interval.ms：推荐为消费者处理消息最长耗时再加1分钟