Kafka中怎么解决Rebalance中遇到的问题呢？
要避免 Rebalance，还是要从 Rebalance 发生的时机入手；我们在前面说过，Rebalance 主要发生的时机有三个：
1、 组成员数量发生变化；
2、 订阅主题数量发生变化；
3、 订阅主题的分区数发生变化；
后两个我们大可以人为的避免，发生rebalance最常见的原因是消费组成员的变化；
消费者成员正常的添加和停掉导致rebalance，这种情况无法避免，但是时在某些情况下，Consumer 实例会被 Coordinator 错误地认为 “已停止” 从而被“踢出”Group；从而导致rebalance；
当 Consumer Group 完成 Rebalance 之后，每个 Consumer 实例都会定期地向 Coordinator 发送心跳请求，表明它还存活着；如果某个 Consumer 实例不能及时地发送这些心跳请求，Coordinator 就会认为该 Consumer 已经 “死” 了，从而将其从 Group 中移除，然后开启新一轮 Rebalance；这个时间可以通过Consumer 端的参数 session.timeout.ms进行配置；默认值是 10 秒；
除了这个参数，Consumer 还提供了一个控制发送心跳请求频率的参数，就是 heartbeat.interval.ms；这个值设置得越小，Consumer 实例发送心跳请求的频率就越高；
频繁地发送心跳请求会额外消耗带宽资源，但好处是能够更加快速地知晓当前是否开启 Rebalance，因为，目前 Coordinator 通知各个 Consumer 实例开启 Rebalance 的方法，就是将 REBALANCE_NEEDED 标志封装进心跳请求的响应体中；
除了以上两个参数，Consumer 端还有一个参数，用于控制 Consumer 实际消费能力对 Rebalance 的影响，即 max.poll.interval.ms 参数；它限定了 Consumer 端应用程序两次调用 poll 方法的最大时间间隔；它的默认值是 5 分钟，表示你的 Consumer 程序如果在 5 分钟之内无法消费完 poll 方法返回的消息，那么 Consumer 会主动发起 “离开组” 的请求，Coordinator 也会开启新一轮 Rebalance；
通过上面的分析，我们可以看一下那些rebalance是可以避免的：
第一类非必要 Rebalance 是因为未能及时发送心跳，导致 Consumer 被 “踢出”Group 而引发的；这种情况下我们可以设置 session.timeout.ms 和 heartbeat.interval.ms 的值，来尽量避免rebalance的出现；（以下的配置是在网上找到的最佳实践，暂时还没测试过）
设置 session.timeout.ms = 6s；设置 heartbeat.interval.ms = 2s；要保证 Consumer 实例在被判定为 “dead” 之前，能够发送至少 3 轮的心跳请求，即 session.timeout.ms >= 3 * heartbeat.interval.ms；将 session.timeout.ms 设置成 6s 主要是为了让 Coordinator 能够更快地定位已经挂掉的 Consumer，早日把它们踢出 Group；
第二类非必要 Rebalance 是 Consumer 消费时间过长导致的；此时，max.poll.interval.ms 参数值的设置显得尤为关键；如果要避免非预期的 Rebalance，你最好将该参数值设置得大一点，比你的下游最大处理时间稍长一点；
总之，要为业务处理逻辑留下充足的时间；这样，Consumer 就不会因为处理这些消息的时间太长而引发 Rebalance ；