我们知道Kafka支持Consumer Group的功能，但是最近在应用Consumer Group时发现了一个Topic 的Partition不能100%覆盖的问题。
程序部署后，发现Kafka在pdb组的consumer消费topic时存在问题，consumer无法完全覆盖Topic的各个partition。如下图：
无论我在开启多少个consumer实例，最高覆盖只能达到66%。
进一步跟踪发现，pdb组的consumer覆盖到partition1和partion2.
在kafka的主消费组defaultGroup中的consumer，覆盖partition0
根据以上现象猜测，当有多个消费者组对topic进行消费时,存在partition的竞争机制在里面。
为验证partion是否存在竞争，关掉测试程序，default group中的consumer覆盖恢复100%。
如下图。
翻阅官方文档，有提到
1、同一个partition不支持comsumer并发。
2、不同gourp组中的consumer，可以对同一个topic进行消费。
同时在spark的kafka插件中，对同一topic的消费者，不同组都可以达到100%的覆盖率。
在本地做测试，同样存在该问题。
不同组的消费者对同一个topic进行消费时，两个消费者都达不到100%覆盖率（每个组的消费者总有一些数据消费不到）。
在中文社区翻阅所有的消费者和连接以及流的配置项，暂未发现影响该问题的配置项（ http://orchome.com/kafka/indexkafka中文社区地址。）。
关于该问题的研究暂时没有结论，暂未确定是配置不合适或kafka.Client 存在问题，后续会持续跟踪该问题。
通过该次问题的研究，对kafka消费组、消费者、连接流、partion和consumer映射关系、parttion 分配策略有了较为深入的了解，唯一遗憾的是未找到关于该问题的官方解释和相关说明。
附，Kafka-Partion和consumer重新Rebalance算法如下：
目前，最新版（0.8.2.1）Kafka的Consumer Rebalance的控制策略是由每一个Consumer通过在Zookeeper上注册Watch完成的。每个Consumer被创建时会触发Consumer Group的Rebalance，具体启动流程如下：
在这种策略下，每一个Consumer或者Broker的增加或者减少都会触发Consumer Rebalance。因为每个Consumer只负责调整自己所消费的Partition，为了保证整个Consumer Group的一致性，当一个Consumer触发了Rebalance时，该Consumer Group内的其它所有其它Consumer也应该同时触发Rebalance。
若有新发现随时交流，谢谢大家。