1、topic和partition以及consumer关系
一个topic可以认为一个一类消息，每个topic将被分成多个partition，每个partition在存储层面是append log文件。任何发布到此partition的消息都会被追加到log文件的尾部，每条消息在文件中的位置称为offset(偏移量)，offset为一个long型的数字，它唯一标记一条消息。每条消息都被append到partition中，是顺序写磁盘，因此效率非常高（经验证，顺序写磁盘效率比随机写内存还要高，这是Kafka高吞吐率的一个很重要的保证）。
一个topic 可以配置几个partition，producer发送的消息分发到不同的partition中，consumer接收数据是按照group来接收。
kafka确保每个partition只能同一个group中的同一个consumer消费，如果想要重复消费，那么需要其他的组来消费。
也就是说partition可以被不同的消费组中的消费者消费。
1.0版本之前的kafka,是由Zookeerper中保存每个topic下的每个partition在每个group中消费的offset。
新版kafka把这个consumer消费到哪条数据的offset保存到了一个__consumer_offset的topic下
这个__consumer_offset 有50个分区，通过将group的id哈希值%50的值来确定要保存到那一个分区。
这样也是为了考虑到zookeeper不擅长大量读写的原因。
所以，如果要一个group用几个consumer来同时读取的话，需要多线程来读取，一个线程相当于一个consumer实例。
当consumer的数量大于分区的数量的时候，有的consumer线程会读取不到数据，造成资源浪费。
总结：
一般partition 是consumer 整数倍，不超过磁盘的数量。
一个partition只能被一个group的唯一consumer消费，但是可以被不同消费group的消费者消费。
2、 设置读取offset的策略：
auto.offset.reset
假设一个topic test 被groupA消费了，现在启动另外一个新的groupB来消费test，
默认test-groupB的offset不是0，而是没有新建立，除非当test有数据的时候，
groupB会收到该数据，该条数据也是第一条数据，groupB的offset也是刚初始化的offset,
除非用显式的用–from-beginnging 来获取从0开始数据
3、kafka消费组group的使用场景
这是Kafka用来实现一个Topic消息的广播（发给所有的Consumer）和单播（发给某一个Consumer）的手段。
一个Topic可以对应多个Consumer Group。如果需要实现广播，只要每个Consumer有一个独立的Group就可以了。
要实现单播只要所有的Consumer在同一个Group里。用Consumer Group还可以将Consumer进行自由的分组而不需要多次发送消息到不同的Topic。
实际上，Kafka的设计理念之一就是同时提供离线处理和实时处理。根据这一特性，可以使用Storm这种实时流处理系统对消息进行实时在线处理，同时使用Hadoop这种批处理系统进行离线处理，还可以同时将数据实时备份到另一个数据中心，只需要保证这三个操作所使用的Consumer属于不同的Consumer Group即可。
