consumer采用pull（拉）的模式从broker中获取数据，pull的优势是可以根据消费者自身的消费能力获取数据，缺点是，如果kafka没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直返回空数据。
因为push的模式很难适应消费者速率不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。
2、分区分配策略一个消费者组（consumer group）里有多个消费者（consumer），一个主题（topic）有多个分区（partition），所以会有分区分配策略。
kafka有两种分配策略，一个是RoundRobin（轮循发送），一种是Range（范围）。
1.RoundRobin（轮循送）
轮循发送，重点关注消费者组，会将所有消费者组订阅的数据组合起来全部进行排序，然后轮循发送到各个组中。这种模式下，可能会出现某一个组中的有些消费者收到了未订阅的主题的数据。
例如：A B为组1，C为组2，当采用轮循的模式，会将两组中消费者订阅的所有主题中的数据组合排序起来，然后轮循发送到1 2 两组中的A B C消费者，这种情况下会造成可能将 T2主题的数据发送到 1 组中的消费者A中去。
2.Range（范围）
范围发送，这种模式重点先关注哪一个消费者关注的主题，然后在关注组中。
例如：如上图采用Range模式，由于订阅T1主题的是消费者 A B C ，而消费者 C 是消费者2组中的，只有C 一个消费者，所以，会将 T1 主题的数据发送给 C ，由于A B C 订阅主题T1 ，A B同属于消费者组1，所以会将 T1 主题的数据发送给 A B ，A分到T1主题的0和1，B分到 2 ，然后消费组1中的消费者B，订阅了T2主题，则会将T2主题的数据也发送给B。
3、事务kafka的事务，保证了kafka的生产者精准一次性写入kafka集群，消费者精准一次性读取数据，生产和消费可以跨分区、跨会话，要么都成功，要么都失败。
