依據(jù)Partition和Consumer的Rebalance策略，找到Kafka.Client Rebalance代碼塊，還原本地環(huán)境，跟蹤調試，發(fā)現(xiàn)自定義Consumer Group 的Consumer并沒有分配到PartionID,如下圖、

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據(jù)此，基本就可以定位到不同組Consumer無法覆蓋Partition的問題根源了。

仔細閱讀Rebalance代碼，發(fā)現(xiàn)Kafka.Client 在獲取consumer時，并沒有根據(jù)Group做篩選，獲取到的是所有組的Consumer，如下圖

（此處只有兩個不同組的Consumer類型，每個Consumer會生成五個ConsumerThreadID，用于覆蓋partition）

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定位curConsumer變量，從consumerPerTopicMap中獲取，找到consumerPerTopicMap的實現(xiàn)

此處確實沒有過濾

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增加group過濾代碼。問題解決。

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原文地址：http://www.cnblogs.com/vveiliang/p/6844375.html

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的.net Kafka.Client多个Consumer Group对Topic消费不能完全覆盖研究总结（二）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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