一、Apache Kafka 的重平衡机制
1.触发条件：
- 新消费者加入群组。
- 现有消费者宕机或长时间无法心跳（由 session.timeout.ms 控制）。
- 消费者主动离开（比如优雅关闭）。
- 订阅的主题分区数发生变化（例如，管理员增加了分区）。
- 消费者订阅的主题发生变化。
2.重平衡执行流程：
阶段一：选举领导者消费者 当协调器决定要发起重平衡时，会要求消费组内所有消费者重新向协调器发起“入组申请”（JoinGroup请求）。协调器会从第一个成功入组的消费者中选为领导者消费者，其他消费者为追随者。
阶段二：分配方案计算 领导者消费者（而不是协调器）负责执行分区分配策略（如Range、RoundRobin、Sticky）。领导者会根据所有消费者信息和主题分区情况，计算出一个全新的分配方案。
阶段三：同步分配方案 领导者消费者将计算好的方案通过SyncGroup请求发送给协调器，协调器再通过SyncGroup响应将各自的分配方案下发给所有追随者消费者。
阶段四：状态恢复 所有消费者收到新的分配方案后，会释放不再属于自己分区的所有权，并开始拉取新分配到的分区的消息。在此过程中，整个消费组会停止消费，即“世界暂停”（Stop-The-World）。
3.kafka重平衡劣势：
- 所有消费者参与：每次重平衡都需要组内所有消费者参与。
- 中心化协调，分布式计算：协调器中心化地组织流程，但分配方案由客户端（领导者消费者）计算。
- 全局停顿：重平衡期间，整个消费组无法处理消息，导致消费停滞。
- “惊群效应”：任何一个消费者的变动都会导致整个组进行重平衡，在消费者数量多、网络不稳定的场景下，这可能成为一个严重问题。
二、Apache RocketMQ 的重平衡机制
RocketMQ 的重平衡机制是完全在客户端实现的，更为轻量和分散。
1.触发条件：
- 定时任务：每个消费者客户端默认每20秒自动执行一次重平衡。
- 感知到Broker或Topic路由信息变化（如Broker宕机、Topic扩容）。
2.执行流程：
- 独立计算：每个消费者实例独立地从NameServer拉取最新的主题路由信息（包括队列分布在哪些Broker上）。
- 自主分配：每个消费者根据当前在线的所有消费者ID列表（从Broker定时获取）和主题的队列列表，使用相同的分配算法（通常是平均分配的AllocateMessageQueueAveragely）本地计算出自己应该消费哪些队列。
- 更新本地负载：计算完成后，消费者立即释放不再属于自己的队列，并开始拉取新分配到的队列的消息。整个过程不需要与其他消费者进行任何协调。
3.特点：
- 去中心化：没有中央协调者，每个消费者自己管自己。
- 无全局停顿：由于是各自独立执行，一个消费者的重平衡不会影响其他消费者。消费者A在计算和释放队列时，消费者B和C依然在正常消费，只有涉及到的特定队列会短暂停顿。
- 高效且快速：避免了复杂的协调和通信过程，效率非常高。
- 最终一致性：由于是定时触发且信息拉取有短暂延迟，在极短时间内（毫秒级）各个消费者视角的队列分配可能不一致，但很快就会通过下一次重平衡达到一致状态。这是一种最终一致性的模型。
三、总结：
仅看重平衡方面，RocketMQ确实碾压kafka，机制 中心化协调，分布式计算 完全去中心化，客户端自主计算 RocketMQ架构更简单，无单点协调瓶颈。性能影响 全局停顿（Stop-The-World） 无全局停顿，仅影响涉及变更的队列 RocketMQ优势巨大。在弹性伸缩、故障恢复时对集群整体消费能力影响最小。
当然选型mq肯定不仅仅看容灾能力，kafka的吞吐、生态等方面优势还是蛮明显的