Rebalance机制讨论的前提是：集群消费
什么是Rebalance
Rebalance即再均衡，指的是，将一个Topic下的多个Queue在同一个Consumer Group中的多个Consumer间进行重新分配的过程。
Rebalance机制的本意是为了提升消息的并行消费能力。例如，一个Topic下5个队列，在只有1个消费者的情况下，这个消费者将负责消费这5个队列的消息。如果此时我们再增加一个消费者，那么就可以给其中一个消费者分配2个队列，给另一个分配3个队列，从而提升并行消费能力。
Rebalance限制
由于一个队列最多分配给一个消费者，因此当某个消费者组下的消费者实例数量大于队列数量时，多余的消费者实例将分配不到任何队列。
Rebalance危害
Rebalance在提升消费能力的同时，也带来了一些问题。
消费暂停：在只有一个Consumer时，其负责消费所有队列；在新增了一个Consumer后会触发Rebalance的发生。此时原Consumer就需要暂停部分队列的消费，等到这些队列分配给新的Consumer后，这些暂停消费的队列才能继续被消费。
消费重复：Consumer在消费新分配给自己的队列时，必须接着之前Consumer提交的消费进度的offset继续消费。然而默认情况下，offset是异步提交的，这个异步性导提交到Broker的offset鱼Consumer实际消费的消息并不一致。这个不一致的差值就是可能会重复消费的消息
同步提交：Consumer提交了其消费完毕的一批消息的offset给Broker后，需要等待Broker成功ACK。当收到ACK后，Consumer才会继续获取并消费下一批消息。在等待ACK期间，Consumer是阻塞的
异步提交：Consumer提交了其消费完毕的一批消息的offset给Broker后，不需要等待Broker的成功ACK。Consumer可以直接获取并消费下一批消息。
对于一次性读取消息的数量，需要根据具体业务场景选择一个相对均衡的。因为数量过大，系统性能提升了，但产生重复消费的消息量可能会增加；数量过小，系统性能会下降，但被重复消费的消息数量可能会减少
消费突刺：由于Rebalance可能导致重复消费，如果需要重复消费的消息过多，或者因为Rebalance暂停时间过长从而导致积压了部分消息。那么有可能会导致在Rebalance结束之后瞬间需要消费很多消息
Rebalance产生的原因
导致Rebalance产生的原因有两个：消费者所订阅Topic的Queue数量发生变化，或消费者组中消费者的数量发生变化
1、Queue数量发生变化的场景：
Broker扩容或缩容
Broker升级运维
Broker与NameServer间网络异常
Queue扩容或缩容
2、消费者数量发生变化的场景：
Consumer Group扩容或缩容
Consumer升级运维
Consumer与NameServer网络异常
Rebalance过程
在Broker中维护着多个Map集合，这些集合中动态存放着当前Topic中Queue的信息、Consumer Group中Consumer实例的信息。一旦发现消费者所订阅的Queue数量发生变化，或消费者组中消费者的数量发生变化，立即向Consumer Group中的每个实例发出Rebalance通知。
TopicConfigManager：key是Topic名称，value是TopicConfig。TopicConfig中维护着该Topic中所有Queue的数据
ConsumerManager：key是Consumer Group Id，value是ConsumerGroupInfo
ConsumerGroupInfo中维护着该Group中所有Consumer实例数据
ConsumerOffsetManager：key为Topic与订阅该Topic的Group的组合，即topic@group，value是一个内层Map。内层Map的key为QueueId，内层Map的value是该Queue的消费进度offset
Consumer实例在接收到通知后会采用Queue分配算法自己获取到相应的Queue，即由Consumer实例自主进行Rebalance。
与Kafka对比
在Kafka中，一旦发现出现了Rebalance条件，Broker会调用Group Coordinator来完成Rebalance。Coordinator是Broker中的一个进程。Coordinator会在Consumer Group中选出一个Group Leader。由这个Leader根据自己本身组情况完成Partition分区的再分配。这个再分配结果会上报给Coordinator，并有Coordinator同步给Group中所有Consumer实例。
Kafka中的Rebalance是有Consumer Leader完成的。而RocketMQ中的Rebalance是由每个Consumer自身完成的，Group中不存在Leader。