消费组应该算是kafka中一个比较有特色的设计模式了，而他的重平衡机制也是我们在实际生产使用中，无法避免的一个问题。
Consumer Group为kafka提供了可扩展、高容错特性的消费者机制。简单介绍下，大致有以下特点：
Consumer Group内可以有多个Consumer实例，该实例可以是一个进程，也可以是进程下的多线程Consumer Group有一个唯一标识的Group IDConsumer Group之间相互独立，互不影响Consumer Group内实例，与订阅的topic分区关系是一对一，或一对多的关系，Consumer Group会通过Coordinator尽量保持公平分配之前和大家聊过kafka是如何保证消息不丢失的，今天再讲讲在不丢消息的同时，如何实现精确一次处理的语义实现。
消息组件对消息的可靠性保障，常见的模式有3种：
kafka默认情况下，提供的是至少一次的可靠性保障。即broker保障已提交的消息的发送，但是遇上某些意外情况，如：网络抖动，超时等问题，导致Producer没有收到broker返回的数据ack，则Producer会继续重试发送消息，从而导致消息重复发送。
相应的，如果我们禁止Producer的失败重试发送功能，消息要么写入成功，要么写入失败，但绝不会重复发送。这样就是最多一次的消息保障模式。
但对于消息组件，排除特殊业务场景，我们追求的一定是精确一次的消息保障模式。kafka通过幂等性（Idempotence）和事务（Transaction）的机制，提供了这种精确的消息保障。
今天和大家聊一下，kafka对于消息的可靠性保证。作为消息引擎组件，保证消息不丢失，是非常重要的。
那么kafka是如何保证消息不丢失的呢？
任何消息组件不丢数据都是在特定场景下一定条件的，kafka要保证消息不丢，有两个核心条件。
第一，必须是已提交的消息，即committed message。kafka对于committed message的定义是，生产者提交消息到broker，并等到多个broker确认并返回给生产者已提交的确认信息。而这多个broker是由我们自己来定义的，可以选择只要有一个broker成功保存该消息就算是已提交，也可以是令所有broker都成功保存该消息才算是已提交。不论哪种情况，kafka只对已提交的消息做持久化保证。
第二，也就是最基本的条件，虽然kafka集群是分布式的，但也必须保证有足够broker正常工作，才能对消息做持久化做保证。也就是说 kafka不丢消息是有前提条件的，假如你的消息保存在 N 个kafka broker上，那么这个前提条件就是这 N 个broker中至少有 1 个存活。只要这个条件成立，kafka就能保证你的这条消息永远不会丢失。
今天继续和大家聊一下，kafka的各种发行版。kafka历经数年的发展，从最初纯粹的消息引擎，到近几年开始在流处理平台生态圈发力，衍生出了各种不同特性的版本。
kafka的确有好几种，这里我不是指他的版本，是指存在多个组织或公司发布不同特性的kafka。你应该听说过Linux发行版，比如我们熟知的CentOS、RedHat、Ubuntu等，它们都是Linux系统，其实就是因为它们是不同公司发布的Linux系统，即不同的发行版。kafka也同样有多个发行版。
Apache Kafka是最“正统”的kafka，也应该是你最熟悉的发行版了。自kafka开源之初，它便在Apache基金会孵化并最终毕业成为顶级项目，也被称为社区版kafka。重要的是，它是后面其他所有发行版的基础。也就是说，后面提到的其他发行版，要么是原封不动地继承了Apache Kafka，要么是在此之上扩展了新功能，总之Apache Kafka是我们学习和使用kafka的基础。